前言
本篇文章主要讲述的是SpringBoot整合Mybatis、Druid和PageHelper 并实现多数据源和分页。其中SpringBoot整合Mybatis这块，这里就不过多说明了。重点是讲述在多数据源下的如何配置使用Druid和PageHelper 。
Druid介绍和使用
在使用Druid之前，先来简单的了解下Druid。
Druid是一个数据库连接池。Druid可以说是目前最好的数据库连接池！因其优秀的功能、性能和扩展性方面，深受开发人员的青睐。
Druid已经在阿里巴巴部署了超过600个应用，经过一年多生产环境大规模部署的严苛考验。Druid是阿里巴巴开发的号称为监控而生的数据库连接池！
同时Druid不仅仅是一个数据库连接池，Druid 核心主要包括三部分：
基于Filter－Chain模式的插件体系。
DruidDataSource 高效可管理的数据库连接池。
SQLParser
Druid的主要功能如下:
是一个高效、功能强大、可扩展性好的数据库连接池。
可以监控数据库访问性能。
数据库密码加密
获得SQL执行日志
扩展JDBC
介绍方面这块就不再多说，具体的可以看官方文档。那么开始介绍Druid如何使用。
首先是Maven依赖，只需要添加druid这一个jar就行了。
com.alibaba druid 1.1.8
配置方面，主要的只需要在application.properties或application.yml添加如下就可以了。
说明：因为这里我是用来两个数据源，所以稍微有些不同而已。Druid 配置的说明在下面中已经说的很详细了，这里我就不在说明了。
## 默认的数据源master.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/springBoot?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&allowMultiQueries=truemaster.datasource.username=rootmaster.datasource.password=123456master.datasource.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver## 另一个的数据源cluster.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/springBoot_test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8cluster.datasource.username=rootcluster.datasource.password=123456cluster.datasource.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver# 连接池的配置信息 # 初始化大小，最小，最大 spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourcespring.datasource.initialSize=5 spring.datasource.minIdle=5 spring.datasource.maxActive=20 # 配置获取连接等待超时的时间 spring.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 spring.datasource.timeBetweenEvictionRunsMillis=60000 # 配置一个连接在池中最小生存的时间，单位是毫秒 spring.datasource.minEvictableIdleTimeMillis=300000 spring.datasource.validationQuery=SELECT 1 FROM DUAL spring.datasource.testWhileIdle=true spring.datasource.testOnBorrow=false spring.datasource.testOnReturn=false # 打开PSCache，并且指定每个连接上PSCache的大小 spring.datasource.poolPreparedStatements=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,log4j # 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
成功添加了配置文件之后，我们再来编写Druid相关的类。
首先是MasterDataSourceConfig.java这个类，这个是默认的数据源配置类。
@Configuration@MapperScan(basePackages = MasterDataSourceConfig.PACKAGE, sqlSessionFactoryRef = "masterSqlSessionFactory")public class MasterDataSourceConfig { static final String PACKAGE = "com.pancm.dao.master"; static final String MAPPER_LOCATION = "classpath:mapper/master/*.xml"; @Value("${master.datasource.url}") private String url; @Value("${master.datasource.username}") private String username; @Value("${master.datasource.password}") private String password; @Value("${master.datasource.driverClassName}") private String driverClassName; @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(name = "masterDataSource") @Primary public DataSource masterDataSource() { DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource(); dataSource.setUrl(url); dataSource.setUsername(username); dataSource.setPassword(password); dataSource.setDriverClassName(driverClassName); //具体配置 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) { e.printStackTrace(); } dataSource.setConnectionProperties(connectionProperties); return dataSource; } @Bean(name = "masterTransactionManager") @Primary public DataSourceTransactionManager masterTransactionManager() { return new DataSourceTransactionManager(masterDataSource()); } @Bean(name = "masterSqlSessionFactory") @Primary public SqlSessionFactory masterSqlSessionFactory(@Qualifier("masterDataSource") DataSource masterDataSource) throws Exception { final SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean(); sessionFactory.setDataSource(masterDataSource); sessionFactory.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver() .getResources(MasterDataSourceConfig.MAPPER_LOCATION)); return sessionFactory.getObject(); }}
其中这两个注解说明下:
@Primary ：标志这个 Bean 如果在多个同类 Bean 候选时，该 Bean
优先被考虑。多数据源配置的时候注意，必须要有一个主数据源，用 @Primary 标志该 Bean。@MapperScan： 扫描 Mapper 接口并容器管理。
需要注意的是sqlSessionFactoryRef 表示定义一个唯一 SqlSessionFactory 实例。
上面的配置完之后，就可以将Druid作为连接池使用了。但是Druid并不简简单单的是个连接池，它也可以说是一个监控应用，它自带了web监控界面，可以很清晰的看到SQL相关信息。
在SpringBoot中运用Druid的监控作用，只需要编写StatViewServlet和WebStatFilter类，实现注册服务和过滤规则。这里我们可以将这两个写在一起，使用@Configuration和@Bean。
为了方便理解，相关的配置说明也写在代码中了，这里就不再过多赘述了。
代码如下:
@Configurationpublic class DruidConfiguration { @Bean public ServletRegistrationBean druidStatViewServle() { //注册服务 ServletRegistrationBean servletRegistrationBean = new ServletRegistrationBean( new StatViewServlet(), "/druid/*"); // 白名单(为空表示,所有的都可以访问,多个IP的时候用逗号隔开) servletRegistrationBean.addInitParameter("allow", "127.0.0.1"); // IP黑名单 (存在共同时，deny优先于allow) servletRegistrationBean.addInitParameter("deny", "127.0.0.2"); // 设置登录的用户名和密码 servletRegistrationBean.addInitParameter("loginUsername", "pancm"); servletRegistrationBean.addInitParameter("loginPassword", "123456"); // 是否能够重置数据. servletRegistrationBean.addInitParameter("resetEnable", "false"); return servletRegistrationBean; } @Bean public FilterRegistrationBean druidStatFilter() { FilterRegistrationBean filterRegistrationBean = new FilterRegistrationBean( new WebStatFilter()); // 添加过滤规则 filterRegistrationBean.addUrlPatterns("/*"); // 添加不需要忽略的格式信息 filterRegistrationBean.addInitParameter("exclusions", "*.js,*.gif,*.jpg,*.png,*.css,*.ico,/druid/*"); System.out.println("druid初始化成功!"); return filterRegistrationBean; }}
编写完之后，启动程序，在浏览器输入:http://127.0.0.1:8084/druid/index.html ，然后输入设置的用户名和密码，便可以访问Web界面了。
多数据源配置
在进行多数据源配置之前，先分别在springBoot和springBoot_test的mysql数据库中执行如下脚本。
-- springBoot库的脚本CREATE TABLE `t_user` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增id', `name` varchar(10) DEFAULT NULL COMMENT '姓名', `age` int(2) DEFAULT NULL COMMENT '年龄', PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=15 DEFAULT CHARSET=utf8-- springBoot_test库的脚本CREATE TABLE `t_student` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(16) DEFAULT NULL, `age` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8
注:为了偷懒，将两张表的结构弄成一样了！不过不影响测试!
在application.properties中已经配置这两个数据源的信息，上面已经贴出了一次配置，这里就不再贴了。
这里重点说下 第二个数据源的配置。和上面的MasterDataSourceConfig.java差不多，区别在与没有使用@Primary 注解和名称不同而已。需要注意的是MasterDataSourceConfig.java对package和mapper的扫描是精确到目录的，这里的第二个数据源也是如此。
那么代码如下:
@Configuration@MapperScan(basePackages = ClusterDataSourceConfig.PACKAGE, sqlSessionFactoryRef = "clusterSqlSessionFactory")public class ClusterDataSourceConfig { static final String PACKAGE = "com.pancm.dao.cluster"; static final String MAPPER_LOCATION = "classpath:mapper/cluster/*.xml"; @Value("${cluster.datasource.url}") private String url; @Value("${cluster.datasource.username}") private String username; @Value("${cluster.datasource.password}") private String password; @Value("${cluster.datasource.driverClassName}") private String driverClass; // 和MasterDataSourceConfig一样，这里略 @Bean(name = "clusterDataSource") public DataSource clusterDataSource() { DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource(); dataSource.setUrl(url); dataSource.setUsername(username); dataSource.setPassword(password); dataSource.setDriverClassName(driverClass); // 和MasterDataSourceConfig一样，这里略 ... return dataSource; } @Bean(name = "clusterTransactionManager") public DataSourceTransactionManager clusterTransactionManager() { return new DataSourceTransactionManager(clusterDataSource()); } @Bean(name = "clusterSqlSessionFactory") public SqlSessionFactory clusterSqlSessionFactory(@Qualifier("clusterDataSource") DataSource clusterDataSource) throws Exception { final SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean(); sessionFactory.setDataSource(clusterDataSource); sessionFactory.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources(ClusterDataSourceConfig.MAPPER_LOCATION)); return sessionFactory.getObject(); }}
成功写完配置之后，启动程序，进行测试。
分别在springBoot和springBoot_test库中使用接口进行添加数据。
t_user
POST http://localhost:8084/api/user{"name":"张三","age":25}{"name":"李四","age":25}{"name":"王五","age":25}
t_student
POST http://localhost:8084/api/student{"name":"学生A","age":16}{"name":"学生B","age":17}{"name":"学生C","age":18}
成功添加数据之后，然后进行调用不同的接口进行查询。
请求:
GET http://localhost:8084/api/user?name=李四
返回:
{ "id": 2, "name": "李四", "age": 25}
请求:
GET http://localhost:8084/api/student?name=学生C
返回:
{ "id": 1, "name": "学生C", "age": 16}
通过数据可以看出，成功配置了多数据源了。
PageHelper 分页实现
PageHelper是Mybatis的一个分页插件，非常的好用！这里强烈推荐！！！
PageHelper的使用很简单，只需要在Maven中添加pagehelper这个依赖就可以了。
Maven的依赖如下:
com.github.pagehelper pagehelper-spring-boot-starter 1.2.3
注：这里我是用springBoot版的！也可以使用其它版本的。
添加依赖之后，只需要添加如下配置或代码就可以了。
第一种，在application.properties或application.yml添加
pagehelper: helperDialect: mysql offsetAsPageNum: true rowBoundsWithCount: true reasonable: false
第二种，在mybatis.xml配置中添加
helperDialect=mysql offsetAsPageNum=true rowBoundsWithCount=true reasonable=false
第三种，在代码中添加，使用@Bean注解在启动程序的时候初始化。
@Bean public PageHelper pageHelper(){ PageHelper pageHelper = new PageHelper(); Properties properties = new Properties(); //数据库 properties.setProperty("helperDialect", "mysql"); //是否将参数offset作为PageNum使用 properties.setProperty("offsetAsPageNum", "true"); //是否进行count查询 properties.setProperty("rowBoundsWithCount", "true"); //是否分页合理化 properties.setProperty("reasonable", "false"); pageHelper.setProperties(properties); }
因为这里我们使用的是多数据源，所以这里的配置稍微有些不同。我们需要在sessionFactory这里配置。这里就对MasterDataSourceConfig.java进行相应的修改。
在masterSqlSessionFactory方法中，添加如下代码。
@Bean(name = "masterSqlSessionFactory") @Primary public SqlSessionFactory masterSqlSessionFactory(@Qualifier("masterDataSource") DataSource masterDataSource) throws Exception { final SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean(); sessionFactory.setDataSource(masterDataSource); sessionFactory.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver() .getResources(MasterDataSourceConfig.MAPPER_LOCATION)); //分页插件 Interceptor interceptor = new PageInterceptor(); Properties properties = new Properties(); //数据库 properties.setProperty("helperDialect", "mysql"); //是否将参数offset作为PageNum使用 properties.setProperty("offsetAsPageNum", "true"); //是否进行count查询 properties.setProperty("rowBoundsWithCount", "true"); //是否分页合理化 properties.setProperty("reasonable", "false"); interceptor.setProperties(properties); sessionFactory.setPlugins(new Interceptor[] {interceptor}); return sessionFactory.getObject(); }
注：其它的数据源也想进行分页的时候，参照上面的代码即可。
这里需要注意的是reasonable参数，表示分页合理化，默认值为false。如果该参数设置为 true 时，pageNum<=0 时会查询第一页，pageNum>pages（超过总数时），会查询最后一页。默认false 时，直接根据参数进行查询。
设置完PageHelper 之后，使用的话，只需要在查询的sql前面添加PageHelper.startPage(pageNum,pageSize);，如果是想知道总数的话，在查询的sql语句后买呢添加 page.getTotal()就可以了。
代码示例:
public List findByListEntity(T entity) { List list = null; try { Page page =PageHelper.startPage(1,2); System.out.println(getClassName(entity)+"设置第一页两条数据!"); list = getMapper().findByListEntity(entity); System.out.println("总共有:"+page.getTotal()+"条数据,实际返回:"+list.size()+"两条数据!"); } catch (Exception e) { logger.error("查询"+getClassName(entity)+"失败!原因是:",e); } return list; }
代码编写完毕之后，开始进行最后的测试。
查询t_user表的所有的数据，并进行分页。
请求:
GET http://localhost:8084/api/user
返回:
[ { "id": 1, "name": "张三", "age": 25 }, { "id": 2, "name": "李四", "age": 25 }]
控制台打印:
开始查询...User设置第一页两条数据!2018-04-27 19:55:50.769 DEBUG 6152 --- [io-8084-exec-10] c.p.d.m.UserDao.findByListEntity_COUNT : ==> Preparing: SELECT count(0) FROM t_user WHERE 1 = 1 2018-04-27 19:55:50.770 DEBUG 6152 --- [io-8084-exec-10] c.p.d.m.UserDao.findByListEntity_COUNT : ==> Parameters: 2018-04-27 19:55:50.771 DEBUG 6152 --- [io-8084-exec-10] c.p.d.m.UserDao.findByListEntity_COUNT : <== Total: 12018-04-27 19:55:50.772 DEBUG 6152 --- [io-8084-exec-10] c.p.dao.master.UserDao.findByListEntity : ==> Preparing: select id, name, age from t_user where 1=1 LIMIT ? 2018-04-27 19:55:50.773 DEBUG 6152 --- [io-8084-exec-10] c.p.dao.master.UserDao.findByListEntity : ==> Parameters: 2(Integer)2018-04-27 19:55:50.774 DEBUG 6152 --- [io-8084-exec-10] c.p.dao.master.UserDao.findByListEntity : <== Total: 2总共有:3条数据,实际返回:2两条数据!
查询t_student表的所有的数据，并进行分页。
请求:
GET http://localhost:8084/api/student
返回:
[ { "id": 1, "name": "学生A", "age": 16 }, { "id": 2, "name": "学生B", "age": 17 }]
控制台打印:
开始查询...Studnet设置第一页两条数据!2018-04-27 19:54:56.155 DEBUG 6152 --- [nio-8084-exec-8] c.p.d.c.S.findByListEntity_COUNT : ==> Preparing: SELECT count(0) FROM t_student WHERE 1 = 1 2018-04-27 19:54:56.155 DEBUG 6152 --- [nio-8084-exec-8] c.p.d.c.S.findByListEntity_COUNT : ==> Parameters: 2018-04-27 19:54:56.156 DEBUG 6152 --- [nio-8084-exec-8] c.p.d.c.S.findByListEntity_COUNT : <== Total: 12018-04-27 19:54:56.157 DEBUG 6152 --- [nio-8084-exec-8] c.p.d.c.StudentDao.findByListEntity : ==> Preparing: select id, name, age from t_student where 1=1 LIMIT ? 2018-04-27 19:54:56.157 DEBUG 6152 --- [nio-8084-exec-8] c.p.d.c.StudentDao.findByListEntity : ==> Parameters: 2(Integer)2018-04-27 19:54:56.157 DEBUG 6152 --- [nio-8084-exec-8] c.p.d.c.StudentDao.findByListEntity : <== Total: 2总共有:3条数据,实际返回:2两条数据!
查询完毕之后，我们再来看Druid 的监控界面。
在浏览器输入:http://127.0.0.1:8084/druid/index.html
image
可以很清晰的看到操作记录!
如果想知道更多的Druid相关知识，可以查看官方文档!
结语
这篇终于写完了，在进行代码编写的时候，碰到过很多问题，然后慢慢的尝试和找资料解决了。本篇文章只是很浅的介绍了这些相关的使用，在实际的应用可能会更复杂。如果有有更好的想法和建议，欢迎留言进行讨论！
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