Spring集成Druid连接池及监控配置的全过程
⽬录
前⾔
如何集成Druid
1、增加相关依赖
2、配置DataSource
3、配置项参数application.properties
4、代码相关
5、启动验证
druid的内置filters
stat（default、counter）
mergeStat
encoding
log4j（log4j2、slf4j、commonlogging、commonLogging）
wall
Config
Druid和HikariCP如何选择
总结
前⾔
前⼀篇⽂章我们熟悉了HikariCP连接池，也了解到它的性能很⾼，今天我们讲⼀下另⼀款⽐较受欢迎的连接池：Druid，这是阿⾥开源的⼀款数据库连接池，它官⽹上声称：为监控⽽⽣！他可以实现页⾯监控，看到SQL的执⾏次数、时间和慢SQL信息，也可以对数据库密码信息进⾏加密，也可以对监控结果进⾏⽇志的记录，以及可以实现对敏感操作实现开关，杜绝SQL注⼊，下⾯我们详细讲⼀下它如何与Spring集成，并且顺便了解⼀下它的监控的配置。
⽂章要点：
Spring集成Druid
监控Filters配置（stat、wall、config、log）
HiKariCP和Druid该如何选择
如何集成Druid
1、增加相关依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<scope>runtime</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<optional>true</optional>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-jdbc</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId&batis.spring.boot</groupId>
<artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
<version>2.2.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.2.6</version>
</dependency>
2、配置DataSource
@Configuration
public class DataSourceConfiguration {
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.druid")
@Bean
public DataSource dataSource(){
return new DruidDataSource();
}
}
3、配置项参数application.properties
# 或spring.datasource.url
spring.datasource.druid.url=jdbc:mysql://localhost:3306/chenrui
# 或spring.datasource.username
spring.datasource.druid.username=root
# 或spring.datasource.password
spring.datasource.druid.password=root
#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
spring.datasource.druid.initial-size=5
#最⼤连接池数量
spring.datasource.druid.max-active=20
#最⼩连接池数量
spring.datasource.druid.min-idle=5
#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
spring.datasource.druid.max-wait=500
#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。
spring.datasource.druid.pool-prepared-statements=false
#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
spring.datasource.druid.max-pool-prepared-statement-per-connection-size=-1
#⽤来检测连接是否有效的sql，要求是⼀个查询语句，常⽤select 'x'。如果validationQuery为null，testOnBorrow、testOnReturn、testWhileIdle都不会起作⽤。spring.datasource.druid.validation-query=select 'x'
#单位：秒，检测连接是否有效的超时时间。底层调⽤jdbc Statement对象的void setQueryTimeout(int seconds)⽅法
spring.datasource.druid.validation-query-timeout=1
#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。
spring.st-on-borrow=true
#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。
spring.st-on-return=true
#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spring.st-while-idle=true
#有两个含义：默认1分钟
#1) Destroy线程会检测连接的间隔时间，如果连接空闲时间⼤于等于minEvictableIdleTimeMillis则关闭物理连接。
#2) testWhileIdle的判断依据，详细看testWhileIdle属性的说明
spring.datasource.druid.time-between-eviction-runs-millis=60000
# 连接保持空闲⽽不被驱逐的最⼩时间
spring.datasource.druid.min-evictable-idle-time-millis=600000
# 连接保持空闲⽽不被驱逐的最⼤时间
spring.datasource.druid.max-evictable-idle-time-millis=900000
#配置多个英⽂逗号分隔
spring.datasource.druid.filters=stat,wall
# WebStatFilter配置
# 是否启⽤StatFilter默认值false
spring.datasource.abled=true
# 匹配的url
spring.datasource.druid.web-stat-filter.url-pattern=/*
# 排除⼀些不必要的url，⽐如.js,/jslib/等等
spring.datasource.lusions=*.js,*.gif,*.jpg,*.bmp,*.png,*.css,*.ico,/druid/*
# 你可以关闭session统计功能
spring.datasource.druid.web-stat-filter.session-stat-enable=true
# 默认sessionStatMaxCount是1000个，你也可以按需要进⾏配置
spring.datasource.druid.web-stat-filter.session-stat-max-count=1000
# 使得druid能够知道当前的session的⽤户是谁
spring.datasource.druid.web-stat-filter.principal-session-name=cross
# 如果你的user信息保存在cookie中，你可以配置principalCookieName，使得druid知道当前的user是谁
spring.datasource.druid.web-stat-filter.principal-cookie-name=aniu
# 配置profileEnable能够监控单个url调⽤的sql列表
spring.datasource.druid.web-stat-filter.profile-enable=
# 配置_StatViewServlet配置,⽤于展⽰Druid的统计信息
#是否启⽤StatViewServlet（监控页⾯）默认值为false（考虑到安全问题默认并未启动，如需启⽤建议设置密码或⽩名单以保障安全）
spring.datasource.abled=true
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.url-pattern=/druid/*
#允许清空统计数据
spring.datasource.set-enable=true
#监控页⾯登陆的⽤户名
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.login-username=root
# 登陆监控页⾯所需的密码
druid连接池配置详解
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.login-password=1234
# deny优先于allow，如果在deny列表中，就算在allow列表中，也会被拒绝。
# 如果allow没有配置或者为空，则允许所有访问
#允许的IP
# spring.datasource.druid.stat-view-servlet.allow=
#拒绝的IP
#spring.datasource.druid.stat-view-servlet.deny=127.0.0.1
#指定xml⽂件所在的位置
mybatis.mapper-locations=classpath:mapper/*l
#开启数据库字段和类属性的映射⽀持驼峰
4、代码相关
数据库脚本
create table user_info
(
id        bigint unsigned auto_increment
primary key,
user_id  int          not null comment '⽤户id',
user_name varchar(64)  not null comment '真实姓名',
email    varchar(30)  not null comment '⽤户邮箱',
nick_name varchar(45)  null comment '昵称',
status    tinyint      not null comment '⽤户状态，1-正常，2-注销，3-冻结',
address  varchar(128) null
)
comment '⽤户基本信息';
初始化数据
INSERT INTO chenrui.user_info (id, user_id, user_name, email, nick_name, status, address) VALUES (1, 80001, '张三丰','***********','三哥', 1, '武当⼭'); INSERT INTO chenrui.user_info (id, user_id, user_name, email, nick_name, status, address) VALUES (2, 80002, '张⽆忌','***********','',1,null); l⽂件编写
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mapper
PUBLIC "-////DTD Mapper 3.0//EN"
"/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="ample.springdataSourcedruid.dao.UserInfoDAO">
<select id="findAllUser" resultType="ity.UserInfo">
select * from user_info
</select>
<select id="getUserById" resultType="ity.UserInfo">
select * from user_info where id = #{id}
</select>
<select id="getUserByIdEqualOne" resultType="ity.UserInfo">
select * from user_info where id =1
</select>
<select id="getUserByIdEqualTwo" resultType="ity.UserInfo">
select * from user_info where id =2
</select>
</mapper>
编写DAO接⼝
public interface UserInfoDAO {
List<UserInfo> findAllUser();
UserInfo getUserById(@Param("id") int id);
UserInfo getUserByIdEqualOne();
UserInfo getUserByIdEqualTwo();
}
测试controller
@RestController
@Slf4j
public class UserInfoController {
@Resource
private UserInfoDAO userInfoDAO;
@GetMapping(path = "/all")
public List<UserInfo> getAllUser(){
return userInfoDAO.findAllUser();
}
@GetMapping(path = "/getUser/{id}")
public UserInfo getById(@PathVariable int id){
UserById(id);
}
@GetMapping(path = "/getUser/one")
public UserInfo getById1(){
UserByIdEqualOne();
}
@GetMapping(path = "/getUser/two")
public UserInfo getById2(){
UserByIdEqualTwo();
}
}
启动类
@SpringBootApplication
@MapperScan(basePackages = "ample.springdataSourcedruid.dao")
public class SpringDataSourceDruidApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(SpringDataSourceDruidApplication.class, args);
}
}
5、启动验证
登陆进去可以看到⾥⾯有很多监控，这⾥我们只看我们本次所关⼼的，数据源，SQL监控，URL监控，其他的可以⾃⾏研究。
上⾯我们看到数据源⾥⾯的信息和我们在application.properties中配置的⼀致
下⾯我们分别执⾏⼏次，我们准备好的验证接⼝
然后看⼀下的各项监控信息长什么样⼦SQL监控
上⾯我们看到我们总共四个语句，以及四个语句的运⾏情况
SQL监控项上，执⾏时间、读取⾏数、更新⾏数都有区间分布，将耗时分布成8个区间：
0 - 1 耗时0到1毫秒的次数
1 - 10 耗时1到10毫秒的次数
10 - 100 耗时10到100毫秒的次数
100 - 1,000 耗时100到1000毫秒的次数
1,000 - 10,000 耗时1到10秒的次数
10,000 - 100,000 耗时10到100秒的次数
100,000 - 1,000,000 耗时100到1000秒的次数
1,000,000 - 耗时1000秒以上的次数
这⾥你可能会有疑问，id =1和id=2怎么还是分开的，如果我id有⼀亿个，难道要在监控页⾯上有⼀亿条记录吗？不是应该都应该是id=？的形式吗？这⾥后⾯会讲到，涉及到sql合并的监控配置
URL监控
这⾥可以很清晰的看到，每个url涉及到的数据库执⾏的信息
druid的内置filters
在druid的jar中，META-INF/druid-filter.properties中有其内置的filter，内容如下：
druid.filters.default=com.alibaba.druid.filter.stat.StatFilter
druid.filters.stat=com.alibaba.druid.filter.stat.StatFilter
Stat=com.alibaba.druid.filter.stat.MergeStatFilter
unter=com.alibaba.druid.filter.stat.StatFilter
ding=com.alibaba.ding.EncodingConvertFilter
druid.filters.log4j=com.alibaba.druid.filter.logging.Log4jFilter
druid.filters.log4j2=com.alibaba.druid.filter.logging.Log4j2Filter
druid.filters.slf4j=com.alibaba.druid.filter.logging.Slf4jLogFilter
druid.filtersmonlogging=com.alibaba.druid.filter.logging.CommonsLogFilter
druid.filtersmonLogging=com.alibaba.druid.filter.logging.CommonsLogFilter
druid.filters.wall=com.alibaba.druid.wall.WallFilter
fig=com.alibaba.fig.ConfigFilter
druid.filters.haRandomValidator=com.alibaba.druid.pool.ha.selector.RandomDataSourceValidateFilter
default、stat、wall等是filter的别名，可以在application.properties中可以通过spring.datasource.druid.filters属性指定别名来开启相应的filter，也可以在Spring中通过属性注⼊⽅式来开启，接下来介绍⼀下⽐较常⽤的filter
stat（default、counter）
在spring.datasource.druid.filters配置中包含stat，代表开启监控统计信息，在上⾯内容中，我们已经看到包含执⾏次数、时间、最慢SQL等信息。也提到因为有的sql是⾮参数话的，这样会导致在监控页⾯有很多监控的sql都是⼀样的，只是参数不⼀样，我们这时候需要将合同sql配置打开；
只需要在application.properties增加配置：
#为监控开启SQL合并，将慢SQL的时间定为2毫秒，记录慢SQL⽇志
spring.tion-properties=Sql=true;druid.stat.slowSqlMillis=2;druid.stat.logSlowSql=true
看⼀下运⾏结果：
1、下⾯2个语句在监控页⾯被合并了：
select * from user_info where id=1
select * from user_info where id=2
// 合并后的结果是：
SELECT * FROM user_info WHERE id = ?
2、超过2ms的语句，在监控页⾯红⾊展⽰出来
3、慢SQL在⽇志中会被体现出来
mergeStat
继承stat，基本特性和stat是⼀样的，不做延伸
encoding
由于历史原因，⼀些数据库保存数据的时候使⽤了错误编码，需要做编码转换。
可以⽤下⾯的⽅式开启：
spring.datasource.druid.filters=stat,encoding
#配置客户端的编码UTF-8，服务端的编码是ISO-8859-1，这样存在数据库中的乱码查询出来就不是乱码了。
spring.tion-properties=Sql=true;druid.stat.slowSqlMillis=2;druid.stat.logSlowSql=true;clientEncoding=UTF-8;serverEncoding=ISO-8859-1
log4j（log4j2、slf4j、commonlogging、commonLogging）
Druid内置提供了四种LogFilter（Log4jFilter、Log4j2Filter、CommonsLogFilter、Slf4jLogFilter），⽤于输出JDBC执⾏的⽇志
#这⾥使⽤log4j2为例
spring.datasource.druid.filters=stat,log4j2
#记录连接、druid.log.stmt记录语句、druid.log.rs记录结果集、druid.utableSql记录可执⾏的SQL
spring.tion-properties=Sql=true;druid.stat.slowSqlMillis=2;druid.stat.logSlowSql=true;=true;druid.log.stmt=true;druid.log.rs=true;druid.utableSql=true
#为⽅便验证，我们开启以下loggerName为DEBUG
logging.level.druid.sql.Statement=DEBUG
logging.level.druid.sql.ResultSet=DEBUG
logging.level.druid.sql.Connection=DEBUG
logging.level.druid.sql.DataSource=DEBUG

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