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這篇文章主要介紹怎么在SpringBoot中使用Druid數據庫連接池,文中介紹的非常詳細,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們一定要看完!
Druid是阿里開源的一款數據庫連接池,除了常規的連接池功能外,它還提供了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。
<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。
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,并且指定每個連接上PSCache的大小 poolPreparedStatements: true maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize: 20 # 配置監控統計攔截的filters,去掉后監控界面sql無法統計,'wall'用于防火墻 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 # 合并多個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
由于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,首先使用被標注的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; } }
還需要實現一個過濾器和Servlet,用于訪問統計頁面。
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優先于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; }
使得剛才創建的Servlet,Filter能被訪問,SpringBoot掃描并注冊。
@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); } }
接著Dao層代碼的實現,可以使用mybatis,或者JdbcTemplate等。此處不舉例。
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。
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