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，在之前的的一篇文章中已经讲述了，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=true
master.datasource.username=root
master.datasource.password=123456
master.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=utf8
cluster.datasource.username=root
cluster.datasource.password=123456
cluster.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.DruidDataSource
spring.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=SELECT1FROM 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")
publicclassMasterDataSourceConfig{
staticfinalString PACKAGE ="com.pancm.dao.master";
staticfinalString MAPPER_LOCATION ="classpath:mapper/master/*.xml";
@Value("${master.datasource.url}")
privateString url;
@Value("${master.datasource.username}")
privateString username;
@Value("${master.datasource.password}")
privateString password;
@Value("${master.datasource.driverClassName}")
privateString driverClassName;
@Value("${spring.datasource.initialSize}")
privateintinitialSize;
@Value("${spring.datasource.minIdle}")
privateintminIdle;
@Value("${spring.datasource.maxActive}")
privateintmaxActive;
@Value("${spring.datasource.maxWait}")
privateintmaxWait;
@Value("${spring.datasource.timeBetweenEvictionRunsMillis}")
privateinttimeBetweenEvictionRunsMillis;
@Value("${spring.datasource.minEvictableIdleTimeMillis}")
privateintminEvictableIdleTimeMillis;
@Value("${spring.datasource.validationQuery}")
privateString validationQuery;
@Value("${spring.datasource.testWhileIdle}")
privatebooleantestWhileIdle;
@Value("${spring.datasource.testOnBorrow}")
privatebooleantestOnBorrow;
@Value("${spring.datasource.testOnReturn}")
privatebooleantestOnReturn;
@Value("${spring.datasource.poolPreparedStatements}")
privatebooleanpoolPreparedStatements;
@Value("${spring.datasource.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize}")
privateintmaxPoolPreparedStatementPerConnectionSize;
@Value("${spring.datasource.filters}")
privateString filters;
@Value("{spring.datasource.connectionProperties}")
privateString connectionProperties;
@Bean(name ="masterDataSource")
@Primary
publicDataSourcemasterDataSource(){
DruidDataSource dataSource =newDruidDataSource();
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);
returndataSource;
}
@Bean(name ="masterTransactionManager")
@Primary
publicDataSourceTransactionManagermasterTransactionManager(){
returnnewDataSourceTransactionManager(masterDataSource());
}
@Bean(name ="masterSqlSessionFactory")
@Primary
publicSqlSessionFactorymasterSqlSessionFactory(@Qualifier("masterDataSource")DataSource masterDataSource)
throwsException
{
finalSqlSessionFactoryBean sessionFactory =newSqlSessionFactoryBean();
sessionFactory.setDataSource(masterDataSource);
sessionFactory.setMapperLocations(newPathMatchingResourcePatternResolver()
.getResources(MasterDataSourceConfig.MAPPER_LOCATION));
returnsessionFactory.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:
@Configuration
publicclassDruidConfiguration{
@Bean
publicServletRegistrationBeandruidStatViewServle(){
//注册服务
ServletRegistrationBean servletRegistrationBean =newServletRegistrationBean(
newStatViewServlet(),"/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");
returnservletRegistrationBean;
}
@Bean
publicFilterRegistrationBeandruidStatFilter(){
FilterRegistrationBean filterRegistrationBean =newFilterRegistrationBean(
newWebStatFilter());
// 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!");
returnfilterRegistrationBean;
}
}
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',
PRIMARYKEY(`id`)
) ENGINE
=InnoDB AUTO_INCREMENT=15DEFAULT 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,
PRIMARYKEY(`id`)
) ENGINE
=InnoDB AUTO_INCREMENT=2DEFAULT 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")
publicclassClusterDataSourceConfig{
staticfinalString PACKAGE ="com.pancm.dao.cluster";
staticfinalString MAPPER_LOCATION ="classpath:mapper/cluster/*.xml";
@Value("${cluster.datasource.url}")
privateString url;
@Value("${cluster.datasource.username}")
privateString username;
@Value("${cluster.datasource.password}")
privateString password;
@Value("${cluster.datasource.driverClassName}")
privateString driverClass;
// 和MasterDataSourceConfig一样，这里略
@Bean(name ="clusterDataSource")
publicDataSourceclusterDataSource(){
DruidDataSource dataSource =newDruidDataSource();
dataSource.setUrl(url);
dataSource.setUsername(username);
dataSource.setPassword(password);
dataSource.setDriverClassName(driverClass);
// 和MasterDataSourceConfig一样，这里略 ...
returndataSource;
}
@Bean(name ="clusterTransactionManager")
publicDataSourceTransactionManagerclusterTransactionManager(){
returnnewDataSourceTransactionManager(clusterDataSource());
}
@Bean(name ="clusterSqlSessionFactory")
publicSqlSessionFactoryclusterSqlSessionFactory(@Qualifier("clusterDataSource")DataSource clusterDataSource)
throwsException
{
finalSqlSessionFactoryBean sessionFactory =newSqlSessionFactoryBean();
sessionFactory.setDataSource(clusterDataSource);
sessionFactory.setMapperLocations(newPathMatchingResourcePatternResolver().getResources(ClusterDataSourceConfig.MAPPER_LOCATION));
returnsessionFactory.getObject();
}
}
成功写完配置之后，启动程序，进行测试。
分别在spring Boot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
publicPageHelperpageHelper(){
PageHelper pageHelper =newPageHelper();
Properties properties =newProperties();
//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
publicSqlSessionFactorymasterSqlSessionFactory(@Qualifier("masterDataSource")DataSource masterDataSource)
throwsException
{
finalSqlSessionFactoryBean sessionFactory =newSqlSessionFactoryBean();
sessionFactory.setDataSource(masterDataSource);
sessionFactory.setMapperLocations(newPathMatchingResourcePatternResolver()
.getResources(MasterDataSourceConfig.MAPPER_LOCATION));
//分页插件
Interceptor interceptor =newPageInterceptor();
Properties properties =newProperties();
//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(newInterceptor[] {interceptor});
returnsessionFactory.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:
publicListfindByListEntity(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);
}
returnlist;
}
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!
2018-04-2719:55:50.769DEBUG6152--- [io-8084-exec-10] c.p.d.m.UserDao.findByListEntity_COUNT : ==> Preparing:SELECTcount(0)FROM t_user WHERE 1=1
2018-04-2719:55:50.770DEBUG6152--- [io-8084-exec-10] c.p.d.m.UserDao.findByListEntity_COUNT : ==> Parameters:
2018-04-2719:55:50.771DEBUG6152--- [io-8084-exec-10] c.p.d.m.UserDao.findByListEntity_COUNT : <== Total:1
2018-04-2719:55:50.772DEBUG6152--- [io-8084-exec-10] c.p.dao.master.UserDao.findByListEntity : ==> Preparing: select id, name, age from t_user where1=1LIMIT ?
2018-04-2719:55:50.773DEBUG6152--- [io-8084-exec-10] c.p.dao.master.UserDao.findByListEntity : ==> Parameters:2(Integer)
2018-04-2719:55:50.774DEBUG6152--- [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!
2018-04-2719:54:56.155DEBUG6152--- [nio-8084-exec-8] c.p.d.c.S.findByListEntity_COUNT : ==> Preparing:SELECTcount(0)FROM t_student WHERE 1=1
2018-04-2719:54:56.155DEBUG6152--- [nio-8084-exec-8] c.p.d.c.S.findByListEntity_COUNT : ==> Parameters:
2018-04-2719:54:56.156DEBUG6152--- [nio-8084-exec-8] c.p.d.c.S.findByListEntity_COUNT : <== Total:1
2018-04-2719:54:56.157DEBUG6152--- [nio-8084-exec-8] c.p.d.c.StudentDao.findByListEntity : ==> Preparing: select id, name, age from t_student where1=1LIMIT ?
2018-04-2719:54:56.157DEBUG6152--- [nio-8084-exec-8] c.p.d.c.StudentDao.findByListEntity : ==> Parameters:2(Integer)
2018-04-2719:54:56.157DEBUG6152--- [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
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!