Spring Boot 作为主流微服务框架,拥有成熟的社区生态。市场应用广泛,为了方便大家,整理了一个基于spring boot的常用中间件快速集成入门系列手册,涉及RPC、缓存、消息队列、分库分表、注册中心、分布式配置等常用开源组件,大概有几十篇文章,陆续会开放出来,感兴趣同学可以关注&收藏
Druid是阿里巴巴的一个开源项目,号称为监控而生的数据库连接池,在功能、性能、扩展性方面都超过其他,例如 DBCP、C3P0、BoneCP、Proxool、JBoss、DataSource 等连接池,而且Druid已经在阿里巴巴部署了超过600个应用,通过了极为严格的考验,这才收获了大家的青睐!
Druid是一个JDBC组件,包含三个部分:
DruidDriver 代理Driver,能够提供基于Filter-Chain模式的插件体系。
DruidDataSource 高效管理的数据库连接池。
SQLParser SQL语法分析
强大的监控特性
Druid内置了一个功能强大的StatFilter
插件可以监控数据库访问性能,可以清楚知道连接池和SQL的工作情况。
监控SQL的执行时间、ResultSet持有时间、返回行数、更新行数、错误次数、错误堆栈信息。
SQL执行的耗时区间分布。什么是耗时区间分布呢?比如说,某个SQL执行了1000次,其中0-1毫秒区间50次,1-10毫秒800次,10-100毫秒100次,100-1000毫秒30次,1-10秒15次,10秒以上5次。通过耗时区间分布,能够非常清楚知道SQL的执行耗时情况。
监控连接池的物理连接创建和销毁次数、逻辑连接的申请和关闭次数、非空等待次数、PSCache命中率等。
数据库密码加密
直接把数据库密码写在配置文件中,容易导致安全问题。DruidDriver
和DruidDataSource
都支持PasswordCallback
。
SQLParser
SQL Parser是Druid的一个重要组成部分,它提供了MySql、Oracle、Postgresql、SQL-92的SQL的完整支持,这是一个手写的高性能SQL Parser,支持Visitor模式,使得分析SQL的抽象语法树很方便。简单SQL语句用时10微秒以内,复杂SQL用时30微秒。
通过Druid提供的SQL Parser可以在JDBC层拦截SQL做相应处理,比如防御SQL注入(WallFilter)、合并统计没有参数化的SQL(StatFilter的mergeSql)、SQL格式化、分库分表。
在pom.xml中引入druid官方提供的Spring Boot Starter组件
com.alibaba
druid-spring-boot-starter
1.1.21
application.yaml 配置文件配置数据库信息、以及Druid的连接池
spring:
datasource:
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
druid:
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/ds0?characterEncoding=utf-8&useSSL=false
username: root
password: 111111
initial-size: 5
min-idle: 5
max-active: 20
max-wait: 60000
time-between-eviction-runs-millis: 60000
min-evictable-idle-time-millis: 300000
validation-query: SELECT 'x'
test-while-idle: true
test-on-borrow: false
test-on-return: false
pool-prepared-statements: false
max-pool-prepared-statement-per-connection-size: -1
use-global-data-source-stat: true
connection-properties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000
filters: stat,wall,log4j
配置 | 缺省值 | 说明 |
---|---|---|
name | 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) | |
url | 连接数据库的url,不同数据库不一样 | |
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 | |
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 | |
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 |
minIdle | 最小连接池数 | |
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。 |
maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize | -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,常用select ‘x’。如果validationQuery为null,testOnBorrow、testOnReturn、testWhileIdle都不会起作用。 | |
validationQueryTimeout | 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 | |
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。 |
keepAlive | false (1.0.28) | 连接池中的minIdle数量以内的连接,空闲时间超过minEvictableIdleTimeMillis,则会执行keepAlive操作。 |
timeBetweenEvictionRunsMillis | 1分钟(1.0.14) | 有两个含义: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 |
numTestsPerEvictionRun | 30分钟(1.0.14) | 不再使用,一个DruidDataSource只支持一个EvictionRun |
minEvictableIdleTimeMillis | 连接保持空闲而不被驱逐的最小时间 | |
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,如果同时配置了filters和proxyFilters,是组合关系,并非替换关系 |
Druid提供以下几种Filter信息:
别名 | Filter类名 |
---|---|
default | com.alibaba.druid.filter.stat.StatFilter |
stat | com.alibaba.druid.filter.stat.StatFilter |
mergeStat | com.alibaba.druid.filter.stat.MergeStatFilter |
encoding | com.alibaba.druid.filter.encoding.EncodingConvertFilter |
log4j | com.alibaba.druid.filter.logging.Log4jFilter |
log4j2 | com.alibaba.druid.filter.logging.Log4j2Filter |
slf4j | com.alibaba.druid.filter.logging.Slf4jLogFilter |
commonlogging | com.alibaba.druid.filter.logging.CommonsLogFilter |
wall | com.alibaba.druid.wall.WallFilter |
支持多种形式,本文列举的是java类创建Bean实例方式。
@Bean
public ServletRegistrationBean druidServlet() {
logger.info("init Druid Servlet Configuration ");
ServletRegistrationBean servletRegistrationBean = new ServletRegistrationBean();
servletRegistrationBean.setServlet(new StatViewServlet());
servletRegistrationBean.addUrlMappings("/druid/*");
Map initParameters = new HashMap();
initParameters.put("loginUsername", "admin");// 用户名
initParameters.put("loginPassword", "admin");// 密码
initParameters.put("resetEnable", "false");// 禁用HTML页面上的“Reset All”功能
initParameters.put("allow", ""); // IP白名单 (没有配置或者为空,则允许所有访问)
//initParameters.put("deny", "192.168.20.38");// IP黑名单 (存在共同时,deny优先于allow)
servletRegistrationBean.setInitParameters(initParameters);
return servletRegistrationBean;
}
@Bean
public FilterRegistrationBean filterRegistrationBean() {
FilterRegistrationBean filterRegistrationBean = new FilterRegistrationBean();
filterRegistrationBean.setFilter(new WebStatFilter());
filterRegistrationBean.addUrlPatterns("/*");
filterRegistrationBean.addInitParameter("exclusions", "*.js,*.gif,*.jpg,*.png,*.css,*.ico,/druid/*");
return filterRegistrationBean;
}
也可以采用另一种方式,在application.properties
中添加Druid的监控配置
# druid连接池监控
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.login-username=admin
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.login-password=admin
# 配置 StatFilter
spring.datasource.druid.filter.stat.log-slow-sql=true
spring.datasource.druid.filter.stat.slow-sql-millis=2000
# 排除一些静态资源,以提高效率
spring.datasource.druid.web-stat-filter.exclusions=*.js,*.gif,*.jpg,*.png,*.css,*.ico,/druid/*
配置完成后, 并完成相关的数据库操作配置, 启动Spring Boot应用程序。
访问Druid监控后台页面:http://127.0.0.1:8090/druid/sql.html
,
首先进入登录页,账号和密码在上面的配置项中
输入用户名:admin,密码:admin,可以看到详细的监控页面
首页会展示项目使用的 JDK 版本、数据库驱动、JVM 相关统计信息。根据上面的菜单可以看出 Druid 的功能非常强大,支持数据源、SQL 监控、SQL 防火墙、URI 监控等很多功能。
我们这里重点介绍一下 SQL 监控,具体的展示信息如下:
这里的 SQL 监控会将项目中具体执行的 SQL 打印出来,展示此 SQL 执行了多少次、每次返回多少数据、执行的时间分布是什么。这些功能非常的实用,方便我们在实际生产中查找出慢 SQL,最后对 SQL 进行调优。
https://github.com/aalansehaiyang/spring-boot-bulking
模块:spring-boot-bulking-druid
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