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springboot整合Druid

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Druid介绍

  • Druid 是阿里巴巴开源平台上一个数据库连接池实现,结合了 C3P0、DBCP 等 DB 池的优点
  • **加入了日志监控 ,**不需要额外的界面开发
  • springboot 2.0 以上默认都是使⽤用Hikari数据源

Druid基本配置详解

配置 缺省值 说明
name 配置这个属性的意义在于,如果存在多个数据源,监控的时候可以通过名字来区分开来。 如果没有配置,将会生成一个名字,格式是:“DataSource-” + System.identityHashCode(this)
jdbcUrl 连接数据库的url,不同数据库不一样。例如: mysql : jdbc:mysql://10.20.153.104:3306/druid2 oracle : jdbc:oracle:thin:@10.20.149.85:1521:ocnauto
username 连接数据库的用户名
password 连接数据库的密码。如果你不希望密码直接写在配置文件中,可以使用ConfigFilter。详细看这里:https://github.com/alibaba/druid/wiki/使用ConfigFilter
driverClassName 根据url自动识别 这一项可配可不配,如果不配置druid会根据url自动识别dbType,然后选择相应的driverClassName(建议配置下)
initialSize 0 初始化时建立物理连接的个数。初始化发生在显示调用init方法,或者第一次getConnection时
maxActive 8 最大连接池数量
maxIdle 8 已经不再使用,配置了也没效果
minIdle 最小连接池数量
maxWait 获取连接时最大等待时间,单位毫秒。配置了maxWait之后,缺省启用公平锁,并发效率会有所下降,如果需要可以通过配置useUnfairLock属性为true使用非公平锁。
poolPreparedStatements false 是否缓存preparedStatement,也就是PSCache。PSCache对支持游标的数据库性能提升巨大,比如说oracle。在mysql下建议关闭。
maxOpenPreparedStatements -1 要启用PSCache,必须配置大于0,当大于0时,poolPreparedStatements自动触发修改为true。在Druid中,不会存在Oracle下PSCache占用内存过多的问题,可以把这个数值配置大一些,比如说100
validationQuery 用来检测连接是否有效的sql,要求是一个查询语句。如果validationQuery为null,testOnBorrow、testOnReturn、testWhileIdle都不会其作用。
testOnBorrow true 申请连接时执行validationQuery检测连接是否有效,做了这个配置会降低性能。
validationQueryTimeout 单位:秒,检测连接是否有效的超时时间。底层调⽤用jdbc Statement对象的void setQueryTimeout(int seconds)⽅方法
testOnReturn false 归还连接时执行validationQuery检测连接是否有效,做了这个配置会降低性能
testWhileIdle false 建议配置为true,不影响性能,并且保证安全性。申请连接的时候检测,如果空闲时间大于timeBetweenEvictionRunsMillis,执行validationQuery检测连接是否有效。
timeBetweenEvictionRunsMillis 1分钟(1.0.14) 有两个含义: 1) Destroy线程会检测连接的间隔时间2) testWhileIdle的判断依据,详细看testWhileIdle属性的说明
numTestsPerEvictionRun 不再使用,一个DruidDataSource只支持一个EvictionRun
minEvictableIdleTimeMillis 30分钟(1.0.14) 连接保持空闲⽽而不不被驱逐的最⻓长时间
connectionInitSqls 物理连接初始化的时候执行的sql
exceptionSorter 根据dbType自动识别 当数据库抛出一些不可恢复的异常时,抛弃连接
proxyFilters 类型是List<com.alibaba.druid.filter.
maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize 10 要启⽤用PSCache,必须配置⼤大于0,当⼤大于0时poolPreparedStatements自动触发修改为true。单个connnection独享⼀一个statement cache,也就是说maxOpenPreparedStatements是针对单个connection链接的
filters 属性类型是字符串,通过别名的方式配置扩展插件,常用的插件有: 监控统计用的filter:stat日志用的filter:log4j防御sql注入的filter:wall

原理

  • 连接池初始化,按照initialSize创建多个连接
  • 有数据库访问创建,取其中一个连接
  • 当连接数>maxActive,连接进入等待
  • 没有就到maxActive拿一个空闲连接,没有空闲就创建一个新连接,等待超过maxWati则会报错
  • 使用完毕还回去等待其它人用,不会物理销毁
  • 每一个connection在连接池里都有空闲时长
  • 允许最大空闲时长:minEvictableldleTimeMillis
  • 多久检测一次:timeBetweenEvictionRunsMillis
  • maxActive如何配置:理论上应该设置成最大并发数
  • 只要连接被前端业务拿到就算不空闲了,这个时候如果说长时间占有连接,连接数是不会崩溃,连接池主动关闭是使用中的连接,属于一个高级功能
    removeAbandoned=“true”
    removeAbandonedTimeout=“60”
    logAbandoned=“true”

依赖

复制代码
 <!-- druid数据库连接池依赖-->

    
 <dependency>
    
     <groupId>com.alibaba</groupId>
    
     <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
    
     <version>1.2.11</version>
    
 </dependency>
    
    
    
    
    AI写代码

配置

复制代码
 spring:

    
   datasource:
    
     url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/team?serverTimezone=UTC&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&nullCatalogMeansCurrent=true
    
     username: root
    
     password: 123456
    
     driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    
     # 以下是Durid配置
    
     type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    
     # 初始化连接池大小
    
     initialSize: 5
    
     # 最小数
    
     minIdle: 5
    
     # 最大数
    
     maxActive: 20
    
     # 等待超时时间
    
     maxWait: 60000
    
     # 配置间隔多久才进行一次检测,检测需要关闭的空闲连接,单位是毫秒
    
     timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000
    
     # 配置一个连接在池中最小生存的时间,单位是毫秒
    
     minEvictableIdleTimeMillis: 300000
    
     # 检测连接是否有效
    
     validationQuery: SELECT 1 FROM DUAL
    
     testWhileIdle: true
    
     testOnBorrow: false
    
     testOnReturn: false
    
     # 打开PSCache,并且指定每个连接上PSCache的大小
    
     poolPreparedStatements: true
    
     maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize: 20
    
     # 配置监控统计拦截的filters,去掉后监控界面sql无法统计,'wall'用于防火墙
    
     filters: stat,wall,log4j
    
     # 通过connectProperties属性来打开mergeSql功能;慢SQL记录
    
     connectionProperties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000
    
    
    
    
    AI写代码

配置类

复制代码
 import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;

    
 import com.alibaba.druid.support.http.StatViewServlet;
    
 import com.alibaba.druid.support.http.WebStatFilter;
    
 import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
    
 import org.springframework.boot.web.servlet.FilterRegistrationBean;
    
 import org.springframework.boot.web.servlet.ServletRegistrationBean;
    
 import org.springframework.context.annotation.Bean;
    
 import org.springframework.context.annotation.Configuration;
    
  
    
 import javax.sql.DataSource;
    
 import java.util.HashMap;
    
 import java.util.Map;
    
  
    
 /** * @Description
    
  * @Author Corey
    
  * @Date 2022/8/8 11:12
    
  */
    
 @Configuration
    
 public class DruidConfig {
    
  
    
     // 将DataSource对象的实现类变为了DruidDataSource对象
    
     @Bean
    
     @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource")
    
     public DataSource druidDataSource() {
    
     return new DruidDataSource();
    
     }
    
  
    
     //因为Springboot内置了servlet容器,所以没有web.xml,相当于servlet的web.xml。替代方法就是将ServletRegistrationBean注册进去
    
     //加入后台监控
    
     @Bean
    
     public ServletRegistrationBean<StatViewServlet> statViewServlet() {
    
     ServletRegistrationBean<StatViewServlet> bean =
    
             new ServletRegistrationBean<>(new StatViewServlet(), "/druid/*");
    
     Map<String, String> initParas = new HashMap<>();
    
     initParas.put("loginUsername", "admin");//它这个账户密码是固定的
    
     initParas.put("loginPassword", "123456");
    
     // IP白名单 (没有配置或者为空,则允许所有访问)
    
     initParas.put("allow","127.0.0.1,10.141.134.9");
    
     // ip黑名单,拒绝谁访问 deny和allow同时存在优先deny initParas.put("deny","")
    
     initParas.put("resetEnable", "false");//禁用HTML页面的Reset按钮
    
     bean.setInitParameters(initParas);
    
     return bean;
    
     }
    
  
    
     // 配置过滤器,Servlet按上面的方式注册Filter也只能这样
    
     @Bean
    
     public FilterRegistrationBean<WebStatFilter> webStatFilter(){
    
     FilterRegistrationBean<WebStatFilter> bean = new FilterRegistrationBean<>();
    
     //可以设置也可以获取,设置一个阿里巴巴的过滤器
    
     bean.setFilter(new WebStatFilter());
    
     bean.addUrlPatterns("/*");
    
     //可以过滤和排除哪些东西
    
     Map<String,String> initParams = new HashMap<>();
    
     //把不需要监控的过滤掉,这些不进行统计
    
     initParams.put("exclusions","*.js,*.css,/druid/*");
    
     bean.setInitParameters(initParams);
    
     return bean;
    
     }
    
 }
    
    
    
    
    AI写代码

配置好后启动项目,输入访问地址http://localhost:8080/druid/login.html ,输入设置的账号密码

PSCache解释

  • 全称PreparedStatement Cache
  • MySQL的SQL执⾏行行过程
  • 连接器

进行数据库连接,用户名密码验证

show processlist

  • 查询缓存

key-value, key是SQL, value就是结果集

⼤多数情况下不建议使用查询缓存

testOnBorrow: false

testOnReturn: false

poolPreparedStatements: false

query_cache_type : DEMAND //默认的SQL都不使用查询缓存

mysql> select SQL_CACHE * from student where id=1; //声明使⽤

  • 分析器

词法分析 -> SQL的关键词进⾏识别

语法分析 -> 对语法进行分析 “use near”

  • 优化器

决定我们SQL使用那个索引

  • 执⾏器

会判断是否对这个表有查询/更新权限

  • 存储引擎

获取数据的具体文件地址

SQL的写法

select * from userinfo where id=? //PreparedStatement id=1 id=2 硬解析1次

select * from userinfo where id=1 / select * from userinfo id=2(这个在数据库都认为是两个不同的SQL)硬解析2次

词法、语法、 语义、优化器(执⾏计划)、执⾏
硬解析:词法、语法
结论: prepare语法适用于执⾏频繁且复杂的SQL
prepare+execute两次

数据库密码加密

执行以下命令,会生成加密的密码和private key,public key

复制代码
 java -cp /Users/gavin/Documents/maven-repo/com/alibaba/druid/1.1.21/druid-

    
 1.1.21.jar com.alibaba.druid.filter.config.ConfigTools 你的密码
    
    
    
    
    AI写代码

生成的public key:

复制代码
 druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000;config.decrypt=true;con

    
 fig.decrypt.key=MFwwDQYJKoZIhvcNAQEBBQADSwAwSAJBAM9l5I7/YAFtLPr2Ep1G70ovzMX8Ncd9jcuKUWaWEiJ/3SLu90v/K0IPxqYGDYaI+QmulYgecmyQ+XJIdpimtqsCAwEAAQ==
    
    
    
    
    AI写代码

配置修改

复制代码
 #通过connectProperties属性来打开mergeSql功能;慢SQL记录,这⾥里里⽅方publickey

    
 connectionProperties:
    
 druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000;config.decrypt=true;con
    
 fig.decrypt.key=MFwwDQYJKoZIhvcNAQEBBQADSwAwSAJBAM9l5I7/YAFtLPr2Ep1G70ovzMX8Nc
    
 d9jcuKUWaWEiJ/3SLu90v/K0IPxqYGDYaI+QmulYgecmyQ+XJIdpimtqsCAwEAAQ
    
    
    
    
    AI写代码

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