SpringBoot系列—Druid（十）
个人博客：haichenyi.com。感谢关注
一个企业项目中最重要的部分那就是数据库了，对数据库的连接，读写是重中之重。在SpringBoot中数据库怎么连接呢？
数据库的连接
这里以MySql为例，还不会用MySql数据库的童鞋，可以看我之前的博客，数据库相关。
第一步， 我们首先在pom.xml中添加jdbc相关的启动器。
org.springframework.boot
spring-boot-starter-jdbc
mysql
mysql-connector-java
runtime
第二步， 在配置文件中配置连接数据库的信息：
spring:
datasource:
#连接数据库的账号
username: root
#连接数据库的密码
password: 123456
#连接数据库的url
url: jdbc:mysql://localhost:3306/company?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=false&serverTimezone=GMT%2B8
#连接数据库的驱动类
#mysql8之前用的是：com.mysql.jdbc.Driver。
#mysql8之后用的是：com.mysql.cj.jdbc.Driver
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
添加如上信息，就基本上完成了。测试一下连接就可以了。在我们的测试类中添加如下代码，看看打印的数据即可。
package com.haichenyi.springbootjdbc;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;
import javax.sql.DataSource;
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class SpringBootJdbcApplicationTests {
@Autowired
DataSource dataSource;
@Test
public void contextLoads() throws SQLException {
System.out.println("dataSource: " + dataSource.getClass());
Connection connection = dataSource.getConnection();
System.out.println("connection: " + connection);
connection.close();
}
}
我们这里是测试数据库是否连接成功，我们才获取的这个连接，打印出来，我们项目里面实际操作数据库的时候，不需要我们获取这个连接，然后通过这个连接再去操作数据库。这是不需要，MyBatis通过Mapping注解直接操作数据库，我们只用写sql语句就可以了。
Druid连接数据库
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。
上面的配置继续保留。
第一步： 我们在pom.xml里面添加druid的依赖：
com.alibaba
druid
1.1.20
第二步： 在yml文件中添加如下代码：
spring:
# 数据库访问配置
datasource:
#账号
username: root
#密码
password: 123456
#连接的url
url: jdbc:mysql://localhost:3306/company?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=false&serverTimezone=GMT%2B8
#驱动类
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
# 主数据源，默认的
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
# 下面为连接池的补充设置，应用到上面所有数据源中
# 初始化大小，最小，最大
initialSize: 5
minIdle: 5
maxActive: 20
# 配置获取连接等待超时的时间
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
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: 25
# 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,logback
# 通过connectProperties属性来打开mergeSql功能；慢SQL记录
connectionProperties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=500
# 合并多个DruidDataSource的监控数据
useGlobalDataSourceStat: true
这样，就可以了。继续运行刚才的测试方法，你会发现，打印数据里面数据源已经变成了DruidDataSource。
你如果是debug运行的，并且，你的断点打在connection那里，你会发现，我们yml文件中的补充配置，没起作用，是为什么呢？
我们按住CTRL，鼠标左键点补充配置里面的任意一个变量，都点不动，我们点上面的type，url等等，都能点，我们点过去看，我们会发现跳到了 DataSourceProperties 。这个类，顾名思义这是数据源配置文件类。我们大致看一下这个类的代码：
用红色框框，框出来的地方是不是很眼熟？
首先，我们先看注解 @ConfigurationProperties， 这个注解就是表示这个类是配置类，然后，我们看括号里面的参数 prefix， 顾名思义：前缀，前置代码。
如上图，上面的红色框框的内容，就由prefix决定，下面红色框框的内容，就由这个类的变量决定。我们上面的补充设置不起作用，就是因为这个配置文件里面没有这些变量，SpringBoot识别不了，所以，不起作用。SpringBoot不是万能的，它配置了的东西，可以识别，没有配置的，识别不了。
怎么样让上面的补充配置起作用呢？有多种方式：
第一种方式如下： 简单粗暴，添加一个配置类即可
package com.haichenyi.springbootjdbc.config;
import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import javax.sql.DataSource;
@Configuration
public class JdbcConfig {
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource")
@Bean
public DataSource dataSource(){
return new DruidDataSource();
}
}
这个方式就相当于，把我们上面的这个 DataSourceProperties配置类，换成了 DruidDataSource类。
第二种方式如下： 比较麻烦，也不算特别麻烦：说白了就是加载局部配置。
首先，在resources目录下，新建一个jdbc.properties文件
#账号
druid.datasource.username=root
#密码
druid.datasource.password=123456
#连接的url
druid.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/company?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=false&serverTimezone=GMT%2B8
#驱动类
druid.datasource.driverClassName=com.mysql.cj.jdbc.Driver
# 主数据源，默认的
# druid.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
# 下面为连接池的补充设置，应用到上面所有数据源中
# 初始化大小，最小，最大
druid.datasource.initialSize=5
druid.datasource.minIdle=5
druid.datasource.maxActive=20
# 配置获取连接等待超时的时间
druid.datasource.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
druid.datasource.timeBetweenEvictionRunsMillis=60000
# 配置一个连接在池中最小生存的时间，单位是毫秒
druid.datasource.minEvictableIdleTimeMillis=300000
druid.datasource.validationQuery=SELECT 1 FROM DUAL
druid.datasource.testWhileIdle=true
druid.datasource.testOnBorrow=false
druid.datasource.testOnReturn=false
# 打开PSCache，并且指定每个连接上PSCache的大小
druid.datasource.poolPreparedStatements=true
druid.datasource.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize=25
# 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
druid.datasource.filters=stat,wall,logback
# 通过connectProperties属性来打开mergeSql功能；慢SQL记录
druid.datasource.connectionProperties=druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=500
# 合并多个DruidDataSource的监控数据
druid.datasource.useGlobalDataSourceStat=true
就是把我们刚才在全局配置中配置的信息，在专门的jdbc的配置文件中配置一遍。然后，修改我们的JdbcConfig类。如下：
package com.haichenyi.springbootjdbc.config;
import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.PropertySource;
import javax.sql.DataSource;
import java.sql.SQLException;
@Configuration
@PropertySource(value = "classpath:config/jdbc.properties", ignoreResourceNotFound = true)
public class JdbcConfig {
@Value("${druid.datasource.username}")
private String username;
@Value("${druid.datasource.password}")
private String password;
@Value("${druid.datasource.url}")
private String url;
@Value("${druid.datasource.driverClassName}")
private String driverClassName;
@Value("${druid.datasource.initialSize}")
private Integer initialSize;
@Value("${druid.datasource.minIdle}")
private Integer minIdle;
@Value("${druid.datasource.maxActive}")
private Integer maxActive;
@Value("${druid.datasource.maxWait}")
private Long maxWait;
@Value("${druid.datasource.timeBetweenEvictionRunsMillis}")
private Long timeBetweenEvictionRunsMillis;
@Value("${druid.datasource.minEvictableIdleTimeMillis}")
private Long minEvictableIdleTimeMillis;
@Value("${druid.datasource.validationQuery}")
private String validationQuery;
@Value("${druid.datasource.testWhileIdle}")
private Boolean testWhileIdle;
@Value("${druid.datasource.testOnBorrow}")
private Boolean testOnBorrow;
@Value("${druid.datasource.testOnReturn}")
private Boolean testOnReturn;
@Value("${druid.datasource.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize}")
private Integer maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize;
@Value("${druid.datasource.poolPreparedStatements}")
private Boolean poolPreparedStatements;
@Value("${druid.datasource.filters}")
private String filters;
@Value("${druid.datasource.connectionProperties}")
private String connectionProperties;
@Value("${druid.datasource.useGlobalDataSourceStat}")
private Boolean useGlobalDataSourceStat;
@Bean
public DataSource dataSource() throws SQLException {
DruidDataSource druidDataSource = new DruidDataSource();
druidDataSource.setUsername(username);
druidDataSource.setPassword(password);
druidDataSource.setUrl(url);
druidDataSource.setDriverClassName(driverClassName);
druidDataSource.setInitialSize(initialSize);
druidDataSource.setMinIdle(minIdle);
druidDataSource.setMaxActive(maxActive);
druidDataSource.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(timeBetweenEvictionRunsMillis);
druidDataSource.setMinEvictableIdleTimeMillis(minEvictableIdleTimeMillis);
druidDataSource.setValidationQuery(validationQuery);
druidDataSource.setTestOnBorrow(testOnBorrow);
druidDataSource.setTestOnReturn(testOnReturn);
druidDataSource.setTestWhileIdle(testWhileIdle);
druidDataSource.setMaxPoolPreparedStatementPerConnectionSize(maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize);
druidDataSource.setPoolPreparedStatements(poolPreparedStatements);
druidDataSource.setFilters(filters);
druidDataSource.setConnectionProperties(connectionProperties);
druidDataSource.setUseGlobalDataSourceStat(useGlobalDataSourceStat);
return druidDataSource;
}
}
就是加载配置文件，然后在DataSource里面赋值。这样，就可以了。
Druid后台监控
之所以用Druid连接池，还有很大一部分原因就是它的监控功能。它能很好的监控DB连接池和SQL语句的执行情况。在上面的JdbcConfig类中添加如下两个方法即可。
/**
* 配置Druid监控
*
* @return StatViewServlet
*/
@Bean
public ServletRegistrationBean servletRegistrationBean() {
ServletRegistrationBean bean = new ServletRegistrationBean<>(new StatViewServlet(), "/druid/*");
Map map = new HashMap<>();
//访问的用户名密码
map.put(StatViewServlet.PARAM_NAME_USERNAME, "haichenyi");
map.put(StatViewServlet.PARAM_NAME_PASSWORD, "123456");
//允许访问的ip，默认是所有ip
map.put(StatViewServlet.PARAM_NAME_ALLOW, "");
//禁止访问的ip
map.put(StatViewServlet.PARAM_NAME_DENY, "192.168.1.1");
bean.setInitParameters(map);
return bean;
}
/**
* 配置一个监控的filter
*
* @return WebStatFilter
*/
@Bean
public FilterRegistrationBean filterRegistrationBean() {
FilterRegistrationBean bean = new FilterRegistrationBean<>();
bean.setFilter(new WebStatFilter());
Map map = new HashMap<>();
//移除这些监听
map.put(WebStatFilter.PARAM_NAME_EXCLUSIONS, "*.js,*.css,/druid/*,*.gif,*.jpg,*.png");
bean.setInitParameters(map);
//拦截所有请求，全部都要走druid监听
bean.setUrlPatterns(Collections.singletonList("/*"));
return bean;
}
注释写的很清楚了，控制台怎么访问呢？ http://localhost:8080/druid。访问控制台