如何在SpringBoot 中使用 Druid 數據庫連接池

Posted on 2021-03-20 by WalkonNet

Druid是阿裡開源的一款數據庫連接池，除瞭常規的連接池功能外，它還提供瞭強大的監控和擴展功能。這對沒有做數據庫監控的小項目有很大的吸引力。

下列步驟可以讓你無腦式的在SpringBoot2.x中使用Druid。

1.Maven中的pom文件

<dependency>
	<groupId>com.alibaba</groupId>
	<artifactId>druid</artifactId>
	<version>1.1.14</version>
</dependency>
<dependency>
	<groupId>log4j</groupId>
	<artifactId>log4j</artifactId>
	<version>1.2.17</version>
</dependency>

使用 Spring Boot-2.x時，如果未引入log4j，在配置 Druid 時，會遇到Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.log4j.Priority的報錯。因為Spring Boot默認使用的是log4j2。

2.SpringBoot 配置文件

下面是一個完整的yml文件的，其中使用mybatis作為數據庫訪問框架

server:
 servlet:
 context-path: /
 session:
  timeout: 60m
 port: 8080

spring:
 datasource:
 url: jdbc:mysql://127.0.0.1:9080/hospital?allowMultiQueries=true&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull
 username: root
 password: root
 # 環境 dev|test|pro
 profiles:
  active: dev
 driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver

 ########################## druid配置 ##########################
 type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
 # 初始化大小，最小，最大 
 initialSize: 5
 minIdle: 1
 maxActive: 20
  # 配置獲取連接等待超時的時間 
 maxWait: 60000
 # 配置間隔多久才進行一次檢測，檢測需要關閉的空閑連接，單位是毫秒 
 timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000
 # 配置一個連接在池中最小生存的時間，單位是毫秒 
 minEvictableIdleTimeMillis: 300000
 # 校驗SQL，Oracle配置 validationQuery=SELECT 1 FROM DUAL，如果不配validationQuery項，則下面三項配置無用 
 validationQuery: SELECT 1 FROM DUAL
 testWhileIdle: true
 testOnBorrow: false
 testOnReturn: false
 # 打開PSCache，並且指定每個連接上PSCache的大小 
 poolPreparedStatements: true
 maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize: 20
 # 配置監控統計攔截的filters，去掉後監控界面sql無法統計，'wall'用於防火墻 
 filters: stat,wall,log4j
 # 通過connectProperties屬性來打開mergeSql功能；慢SQL記錄 
 connectionProperties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000
 # 合並多個DruidDataSource的監控數據 
 useGlobalDataSourceStat: true
 
# Mybatis配置
mybatis:
 mapperLocations: classpath:mapper/*.xml,classpath:mapper/extend/*.xml
 configuration:
 map-underscore-to-camel-case: true
 log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl

3.配置Druid數據源實例

由於Druid暫時不在Spring Boot中的直接支持，故需要進行配置信息的定制：

SpringBoot中的配置信息無法再Druid中直接生效，需要在Spring容器中實現一個DataSource實例。

import java.sql.SQLException;
import javax.sql.DataSource;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.Primary;

import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;

@Configuration
public class DruidDBConfig {
	private Logger logger = Logger.getLogger(this.getClass());	//log4j日志

	@Value("${spring.datasource.url}")
	private String dbUrl;

	@Value("${spring.datasource.username}")
	private String username;

	@Value("${spring.datasource.password}")
	private String password;

	@Value("${spring.datasource.driver-class-name}")
	private String driverClassName;

	@Value("${spring.datasource.initialSize}")
	private int initialSize;

	@Value("${spring.datasource.minIdle}")
	private int minIdle;

	@Value("${spring.datasource.maxActive}")
	private int maxActive;

	@Value("${spring.datasource.maxWait}")
	private int maxWait;

	@Value("${spring.datasource.timeBetweenEvictionRunsMillis}")
	private int timeBetweenEvictionRunsMillis;

	@Value("${spring.datasource.minEvictableIdleTimeMillis}")
	private int minEvictableIdleTimeMillis;

	@Value("${spring.datasource.validationQuery}")
	private String validationQuery;

	@Value("${spring.datasource.testWhileIdle}")
	private boolean testWhileIdle;

	@Value("${spring.datasource.testOnBorrow}")
	private boolean testOnBorrow;

	@Value("${spring.datasource.testOnReturn}")
	private boolean testOnReturn;

	@Value("${spring.datasource.poolPreparedStatements}")
	private boolean poolPreparedStatements;

	@Value("${spring.datasource.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize}")
	private int maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize;

	@Value("${spring.datasource.filters}")
	private String filters;

	@Value("{spring.datasource.connectionProperties}")
	private String connectionProperties;

	@Bean // 聲明其為Bean實例
	@Primary // 在同樣的DataSource中，首先使用被標註的DataSource
	public DataSource dataSource() {
		DruidDataSource datasource = new DruidDataSource();

		datasource.setUrl(dbUrl);
		datasource.setUsername(username);
		datasource.setPassword(password);
		datasource.setDriverClassName(driverClassName);

		// configuration
		datasource.setInitialSize(initialSize);
		datasource.setMinIdle(minIdle);
		datasource.setMaxActive(maxActive);
		datasource.setMaxWait(maxWait);
		datasource.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(timeBetweenEvictionRunsMillis);
		datasource.setMinEvictableIdleTimeMillis(minEvictableIdleTimeMillis);
		datasource.setValidationQuery(validationQuery);
		datasource.setTestWhileIdle(testWhileIdle);
		datasource.setTestOnBorrow(testOnBorrow);
		datasource.setTestOnReturn(testOnReturn);
		datasource.setPoolPreparedStatements(poolPreparedStatements);
		datasource.setMaxPoolPreparedStatementPerConnectionSize(maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize);
		try {
			datasource.setFilters(filters);
		} catch (SQLException e) {
			//logger.error("druid configuration initialization filter", e);
			logger.error("druid configuration initialization filter", e);
			e.printStackTrace();
		}
		datasource.setConnectionProperties(connectionProperties);

		return datasource;
	}

}

4.過濾器和Servlet

還需要實現一個過濾器和Servlet，用於訪問統計頁面。

過濾器

import javax.servlet.annotation.WebFilter;
import javax.servlet.annotation.WebInitParam;
import com.alibaba.druid.support.http.WebStatFilter;
@WebFilter(filterName="druidWebStatFilter",urlPatterns="/*",
 initParams={
 @WebInitParam(name="exclusions",value="*.js,*.gif,*.jpg,*.bmp,*.png,*.css,*.ico,/druid/*")//忽略資源
 }
)
public class DruidStatFilter extends WebStatFilter {
 }

Servlet

import javax.servlet.annotation.WebInitParam;
import javax.servlet.annotation.WebServlet;
 
import com.alibaba.druid.support.http.StatViewServlet;
 
@WebServlet(urlPatterns="/druid/*",
 initParams={
   @WebInitParam(name="allow",value="127.0.0.1,192.168.163.1"),// IP白名單(沒有配置或者為空，則允許所有訪問)
   @WebInitParam(name="deny",value="192.168.1.73"),// IP黑名單 (存在共同時，deny優先於allow)
   @WebInitParam(name="loginUsername",value="admin"),// 用戶名
   @WebInitParam(name="loginPassword",value="admin"),// 密碼
   @WebInitParam(name="resetEnable",value="false")// 禁用HTML頁面上的“Reset All”功能
})
public class DruidStatViewServlet extends StatViewServlet {
	private static final long serialVersionUID = -2688872071445249539L;
 
}

5.使用@ServletComponentScan註解，

使得剛才創建的Servlet，Filter能被訪問，SpringBoot掃描並註冊。

@SpringBootApplication()
@MapperScan("cn.china.mytestproject.dao")
//添加servlet組件掃描，使得Spring能夠掃描到我們編寫的servlet和filter
@ServletComponentScan
public class MytestprojectApplication {
 public static void main(String[] args) {
 SpringApplication.run(MytestprojectApplication.class, args);
 } 
}

6.Dao層

接著Dao層代碼的實現，可以使用mybatis，或者JdbcTemplate等。此處不舉例。

7.運行

訪問http://localhost:8080/druid/login.html地址即可打開登錄頁面，賬號在之前的Servlet代碼中。

至此完成。

要瞭解更多，訪問：https://github.com/alibaba/druid

以上就是SpringBoot 中使用 Druid 數據庫連接池的實現步驟的詳細內容，更多關於SpringBoot 中使用 Druid 數據庫連接池的資料請關註WalkonNet其它相關文章！

如何在SpringBoot 中使用 Druid 數據庫連接池

1.Maven中的pom文件

2.SpringBoot 配置文件

3.配置Druid數據源實例

4.過濾器和Servlet

5.使用@ServletComponentScan註解，

6.Dao層

7.運行

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