Spring Boot——整合Druid数据库连接池

使用数据库连接池的意义：

数据库连接池负责分配、管理和释放数据库连接，它允许应用程序重复使用一个现有的数据库连接，而再不是重新建立一个；释放空闲时间超过最大空闲时间的数据库连接来避免因为没有释放数据库连接而引起的数据库连接遗漏。

常用的几种数据库连接池：

• C3P0：开源的JDBC连接池，实现了数据源和JNDI绑定，支持JDBC3规范和JDBC2的标准扩展。目前使用它的开源项目有Hibernate、Spring等。单线程，性能较差，适用于小型系统，代码600KB左右。

• DBCP：由Apache开发的一个Java数据库连接池项目，Tomcat使用的连接池组件就是DBCP。其流程大致为：预先将数据库连接放在内存中，应用程序需要建立数据库连接时直接到连接池中申请一个就行，用完再放回。单线程，并发量低，性能不好，适用于小型系统。

• Druid：Druid是Java语言中最好的数据库连接池，Druid能够提供强大的监控和扩展功能，是一个可用于大数据实时查询和分析的高容错、高性能的开源分布式系统，尤其是当发生代码部署、机器故障以及其他产品系统遇到宕机等情况时，Druid仍能够保持100%正常运行。主要特色：为分析监控设计；快速的交互式查询；高可用；可扩展。

功能的比对图（即为何选择Druid的原因）:

Spring Boot与Druid的整合Demo:

• properties类型的配置文件（主要用来引入参数到config配置中）

#设置端口号（默认为8080）
server.port=8888
#mysql
#声明类型为Druid数据库连接池
spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.datasource.url=jdbc:mysql://4*.***.1**.1**:3306/b***?characterEncoding=utf8&useSSL=false&serverTimezone=UTC&rewriteBatchedStatements=true
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=root
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver

# druid连接池监控
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.login-username=admin
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.login-password=123
# 初始化时建立物理连接的个数
spring.datasource.initialSize=1
# 最小连接池数量
spring.datasource.minIdle=3
# 最大连接池数量
spring.datasource.maxActive=20
# 配置获取连接等待超时的时间
spring.datasource.maxWait=6000
# 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
spring.datasource.timeBetweenEvictionRunsMillis=60000
# 配置连接保持空闲而不被驱逐的最小时间，单位是毫秒
spring.datasource.minEvictableIdleTimeMillis=30000
# 配置用来检测连接是否有效的sql，要求是一个查询语句
spring.datasource.validationQuery=select 'x'
# 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.datasource.testWhileIdle=true
# 配置申请连接时执行validationQuery检测连接是否有效，做了这个配置会降低性能。
spring.datasource.testOnBorrow=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。
spring.datasource.testOnReturn=false
# 打开PSCache，并且指定每个连接上PSCache的大小,。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.poolPreparedStatements=true
# 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。
spring.datasource.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
spring.datasource.filters=stat,wall,slf4j
# 通过connectProperties属性来打开mergeSql功能；慢SQL记录
spring.datasource.connectionProperties=druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000
# 合并多个DruidDataSource的监控数据
#useGlobalDataSourceStat: true

• Java中Druid配置文件是设置

import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
import com.alibaba.druid.support.http.StatViewServlet;
import com.alibaba.druid.support.http.WebStatFilter;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
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 org.springframework.context.annotation.Primary;

import javax.sql.DataSource;
import java.sql.SQLException;

/**
 * 功能描述:Druid连接池配置
 */
@SuppressWarnings("AlibabaRemoveCommentedCode")
@Configuration
public class DruidDBConfig {
    private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DruidDBConfig.class);
    @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.druid.stat-view-servlet.login-username}")
    private String druidLoginUserName;

    @Value("${spring.datasource.druid.stat-view-servlet.login-password}")
    private String druidLoginPassWord;

    @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(initMethod = "init", destroyMethod = "close")   //声明其为Bean实例
    @Primary  //在同样的DataSource中，首先使用被标注的DataSource
    public DataSource dataSource() {
        DruidDataSource datasource = new DruidDataSource();

        datasource.setUrl(this.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);
        }
        datasource.setConnectionProperties(connectionProperties);

        return datasource;
    }

    //druid监控视图配置
    @Bean
    public ServletRegistrationBean druidServlet() {
        ServletRegistrationBean reg = new ServletRegistrationBean();
        reg.setServlet(new StatViewServlet());
        //地址(使用,号隔开)
        reg.addUrlMappings("/druid/*");
        //白名单(没有配置或者为空，则允许所有访问)
        reg.addInitParameter("allow", "");
        // IP黑名单(共同存在时，deny优先于allow)
        // reg.addInitParameter("deny", "192.168.1.100");
        //控制台管理用户登陆
        reg.addInitParameter("loginUsername", druidLoginUserName);
        reg.addInitParameter("loginPassword", druidLoginPassWord);
        //是否能够重置数据 禁用HTML页面上的“Reset All”功能
        //reg.addInitParameter("resetEnable", "false");
        return reg;
    }

    //过滤不需要监控的后缀
    @Bean
    public FilterRegistrationBean filterRegistrationBean() {
        FilterRegistrationBean filterRegistrationBean = new FilterRegistrationBean();
        filterRegistrationBean.setFilter(new WebStatFilter());
        filterRegistrationBean.addUrlPatterns("/*");
        filterRegistrationBean.addInitParameter("exclusions", "*.js,*.gif,*.jpg,*.png,*.css,*.ico,/druid/*");
        filterRegistrationBean.addInitParameter("profileEnable", "true");
        filterRegistrationBean.addInitParameter("principalCookieName", "USER_COOKIE");
        filterRegistrationBean.addInitParameter("principalSessionName", "USER_SESSION");
        filterRegistrationBean.addInitParameter("DruidWebStatFilter", "/*");
        return filterRegistrationBean;
    }
}

• 访问地址及结果：

访问地址:http://localhost:8888/druid，输入账号密码即可登陆，在这三种连接池中性能等方面对比：Druid>C3P0>DBCP。