springboot 配置德鲁伊连接池

一、数据库连接池

1.1什么是数据库连接池

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，而不是再重新建立一个；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。这项技术能明显提高对数据库操作的性能

MySQL :: MySQL 8.0 Reference Manual :: 5.1.12.1 Connection Interfaces-----------

mysql8.0版本默认最大的连接数量是151

官网数据库最大连接数MySQL :: MySQL 8.0 Reference Manual :: 5.1.8 Server System Variables

二、数据库连接池带来的好处

1.资源重用

避免了频繁创建、释放连接引起的大量性能开销

2.更快的系统响应速度

对于业务请求处理而言，直接利用现有可用连接，避免了数据库连接初始化和释放过程的时间开销，从而缩减了系统整体响应时间

3.资源分配自由

可以设置某一应用最大可用数据库连接数的限制，避免某一应用独占所有数据库资源。

4.统一的连接管理，避免数据库连接泄漏

可根据预先的连接占用超时设定，强制收回被占用连接。从而避免了常规数据库连接操作中可能出现的资源泄漏

三、常用的数据库连接池

1、C3P0：是一个开放源代码的JDBC连接池，它在lib目录中与Hibernate [2] 一起发布，包括了实现jdbc3和jdbc2扩展规范说明的Connection 和Statement 池的DataSources 对象。

2、Proxool：是一个Java SQL Driver驱动程序，提供了对选择的其它类型的驱动程序的连接池封装。可以非常简单的移植到现存的代码中，完全可配置，快速、成熟、健壮。可以透明地为现存的JDBC驱动程序增加连接池功能。

3、Jakarta DBCP：DBCP是一个依赖Jakartacommons-pool对象池机制的数据库连接池。DBCP可以直接的在应用程序中使用。

4、BoneCP：是一个快速、开源的数据库连接池。帮用户管理数据连接，让应用程序能更快速地访问数据库。比C3P0/DBCP连接池速度快25倍。

5、Druid：Druid不仅是一个数据库连接池，还包含一个ProxyDriver（代理程序）、一系列内置的JDBC组件库、一个SQL Parser。支持所有JDBC兼容的数据库，包括Oracle、MySql、Derby、Postgresql、SQL Server、H2等。

德鲁伊对比其他连接池Wiki - Gitee.com

四、什么是德鲁伊连接池

http://localhost:8010/druid/sql.html

小米：为发烧而生

druid：为监控而生

监控数据库访问性能，Druid内置提供了一个功能强大的StatFilter插件，能够详细统计SQL的执行性能，这对于线上分析数据库访问性能有帮助

五、怎么进行监控的（配置）

1.在pom中添加相关联的依赖

    com.alibaba
    druid-spring-boot-starter
    1.1.21

2.在配置文件中添加德鲁伊相关配置

#以项目为例
#只需要在原本的配置文件中添加双横线中的内容就可

server:
  port: 8010
#======================================================================================
spring:
  application:
    name: project
  datasource:
    username: ******  #账户
    password: ******  #密码
    url: jdbc: ********************************** #数据库连接地址
    driver-class-name: com.p6spy.engine.spy.P6SpyDriver
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    druid:
      initial-size: 5                                       # 初始化大小
      min-idle: 10                                          # 最小连接数
      max-active: 20                                        # 最大连接数
      max-wait: 60000                                       # 获取连接时的最大等待时间
      min-evictable-idle-time-millis: 300000                # 一个连接在池中最小生存的时间，单位是毫秒
      time-between-eviction-runs-millis: 60000              # 多久才进行一次检测需要关闭的空闲连接，单位是毫秒
      filters: stat                                         # 配置扩展插件：stat-监控统计，log4j-日志，wall-防火墙（防止SQL注入），去掉后，监控界面的sql无法统计   ,wall
      validation-query: SELECT 1                            # 检测连接是否有效的 SQL语句，为空时以下三个配置均无效
      test-on-borrow: true                                  # 申请连接时执行validationQuery检测连接是否有效，默认true，开启后会降低性能
      test-on-return: true                                  # 归还连接时执行validationQuery检测连接是否有效，默认false，开启后会降低性能
      test-while-idle: true                                 # 申请连接时如果空闲时间大于timeBetweenEvictionRunsMillis，执行validationQuery检测连接是否有效，默认false，建议开启，不影响性能
      stat-view-servlet:
        enabled: true                                       # 是否开启 StatViewServlet
        allow: 127.0.0.1                                    # 访问监控页面 白名单，默认127.0.0.1
        deny: 192.168.56.1                                  # 访问监控页面 黑名单
        login-username: admin                               # 访问监控页面 登陆账号
        login-password: admin                               # 访问监控页面 登陆密码
      filter:
        stat:
          enabled: true                                     # 是否开启 FilterStat，默认true
          log-slow-sql: true                                # 是否开启 慢SQL 记录，默认false
          slow-sql-millis: 5000                             # 慢 SQL 的标准，默认 3000，单位：毫秒
          merge-sql: false                                  # 合并多个连接池的监控数据，默认false
 
 #========================================================================================

上一步的配置文件和pom添加完就可以对项目的sql进行监控了 如果还需要对spring进行监控的话 可以参考这一步！！！！！！！！！！！

3 对项目spring进行监控（根据实际需求进行配置  不是必须  ）

package com.tfjybj.godone.utils;/**

/**
 * @description: 测试德鲁伊监控spring
 * @author: ***
 * @date: 2021/8/23 10:22
 */


import com.alibaba.druid.support.spring.stat.DruidStatInterceptor;
import org.springframework.aop.support.DefaultPointcutAdvisor;
import org.springframework.aop.support.JdkRegexpMethodPointcut;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.EnableAspectJAutoProxy;
import org.springframework.context.annotation.Scope;

@Configuration
@EnableAspectJAutoProxy(proxyTargetClass = true)
public class Druid{

        @Bean
        public DruidStatInterceptor druidStatInterceptor() {
            DruidStatInterceptor dsInterceptor = new DruidStatInterceptor();
            return dsInterceptor;
        }
        @Bean
        @Scope("prototype")
        public JdkRegexpMethodPointcut druidStatPointcut() {
            JdkRegexpMethodPointcut pointcut = new JdkRegexpMethodPointcut();
            pointcut.setPatterns("com.1111.2222.dao.*","com.1111.2222.service.*");
            //使用时只需将com.1111.2222.替换为你需要监控的路径
            return pointcut;
        }
        @Bean
        public DefaultPointcutAdvisor druidStatAdvisor(DruidStatInterceptor druidStatInterceptor, JdkRegexpMethodPointcut druidStatPointcut) {
            DefaultPointcutAdvisor defaultPointAdvisor = new DefaultPointcutAdvisor();
            defaultPointAdvisor.setPointcut(druidStatPointcut);
            defaultPointAdvisor.setAdvice(druidStatInterceptor);
            return defaultPointAdvisor;


        }
}

http://localhost:8010/druid/login.html(以本地为例 登录密码在配置中）

4.检查德鲁伊是否可用

单服务：打开swagger 打开访问监控页面 swagger调用接口查询 检测执行数是否出现变化

六、监控参数

SQL监控项上，执行时间、读取行数、更新行数都有区间分布，将耗时分布成8个区间：

• 0 - 1 耗时0到1毫秒的次数
• 1 - 10 耗时1到10毫秒的次数

• 10 - 100 耗时10到100毫秒的次数
• 100 - 1,000 耗时100到1000毫秒的次数

• 1,000 - 10,000 耗时1到10秒的次数
• 10,000 - 100,000 耗时10到100秒的次数

• 100,000 - 1,000,000 耗时100到1000秒的次数
• 1,000,000 - 耗时1000秒以上的次数

记录耗时区间的发生次数，通过区分分布，可以很方便看出SQL运行的极好、普通和极差的分布。
耗时区分分布提供了“执行+RS时分布”，是将执行时间+ResultSet（结果集）持有时间合并监控，这个能方便诊断返回行数过多的查询。