DRUID——为监控而生的DB池
-
DRUID介绍
DRUID是阿里巴巴开源平台上一个数据库连接池实现，它结合了C3P0、DBCP、PROXOOL等DB池的优点，同时加入了日志监控，可以很好的监控DB池连接和SQL的执行情况，可以说是针对监控而生的DB连接池(据说是目前最好的连接池,不知道速度有没有BoneCP快)。
-
配置参数
和其它连接池一样DRUID的DataSource类为：com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource，基本配置参数如下：
| 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/%E4%BD%BF%E7%94%A8ConfigFilter | |
| 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。 |
| 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 | 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 | ||
| 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 |
| 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 |
|
| proxyFilters | 类型是List |
- 使用方法
DB数据源的使用方法也就是2种，一种是在代码中写死通过NEW操作符创建DataSSource，然后set一些连接属性，这里不在累述;另外一种是基于SPRING的配置方法，然后让SPRING的Context自动加载配置（以下配置文件默认都在项目根目录下conf文件夹中）
1、属性文件:application.properties(DataSource连接参数)
jdbc.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
jdbc.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test
jdbc.username=root
jdbc.password=1qaz!QAZ
2、SPRING配置文件：spring-base.xml
xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-4.0.xsd">
上面红色标注部分为监控DB池连接执行监控，后面在做详细说明.
- 监控方式
1、WEB方式监控配置
把上面servlet配置添加到项目web.xml即可。然后运行Tomcat，浏览器输入http://IP:PROT/druid
就可以打开Druid的监控页面了.
2、日志文件监控
Druid提供了多种日志文件监控 commons-logging、log4j等，这里我们主要使用slf4j和logback来进行日志监控配置。
首先要引入slf4j和logback相关的jar文件（从Maven公共仓库下载http://search.maven.org/）
接下配置logback的配置文件(./conf/logback.xml)
最后就是写一个测试类进行测试
public class TestMain {
public static void loadLoggerContext() {
System.getProperties().put("logback.configurationFile", "./conf/logback.xml");
LoggerContext lc = (LoggerContext) LoggerFactory.getILoggerFactory();
StatusPrinter.setPrintStream(System.err);
StatusPrinter.print(lc);
}
public static void main(String[] args) {
try {
loadLoggerContext();
FileSystemXmlApplicationContext context = new FileSystemXmlApplicationContext("./conf/spring-base.xml");
} catch (Exception e) {
System.out.println(e);
}
}
}