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Spring集成Druid连接池及监控配置的全过程

作者：程序员阿牛

java程序很大一部分要操作数据库,为了提高性能操作数据库的时候,有不得不使用数据库连接池,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Spring集成Druid连接池及监控配置的相关资料,需要的朋友可以参考下

前言

前一篇文章我们熟悉了HikariCP连接池，也了解到它的性能很高，今天我们讲一下另一款比较受欢迎的连接池：Druid，这是阿里开源的一款数据库连接池，它官网上声称：为监控而生！他可以实现页面监控，看到SQL的执行次数、时间和慢SQL信息，也可以对数据库密码信息进行加密，也可以对监控结果进行日志的记录，以及可以实现对敏感操作实现开关，杜绝SQL注入，下面我们详细讲一下它如何与Spring集成，并且顺便了解一下它的监控的配置。

文章要点：

如何集成Druid

1、增加相关依赖

<dependency>
			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
			<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
			<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
		</dependency>

		<dependency>
			<groupId>mysql</groupId>
			<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
			<scope>runtime</scope>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.projectlombok</groupId>
			<artifactId>lombok</artifactId>
			<optional>true</optional>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
			<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
			<scope>test</scope>
		</dependency>

		<dependency>
			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
			<artifactId>spring-boot-starter-data-jdbc</artifactId>
		</dependency>

		<dependency>
			<groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
			<artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
			<version>2.2.0</version>
		</dependency>

		<dependency>
			<groupId>com.alibaba</groupId>
			<artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
			<version>1.2.6</version>
		</dependency>

2、配置DataSource

@Configuration
public class DataSourceConfiguration {

    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.druid")
    @Bean
    public DataSource dataSource(){
        return new DruidDataSource();
    }
}

3、配置项参数application.properties

# 或spring.datasource.url
spring.datasource.druid.url=jdbc:mysql://localhost:3306/chenrui
# 或spring.datasource.username
spring.datasource.druid.username=root
# 或spring.datasource.password
spring.datasource.druid.password=root

#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
spring.datasource.druid.initial-size=5
#最大连接池数量
spring.datasource.druid.max-active=20
#最小连接池数量
spring.datasource.druid.min-idle=5
#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
spring.datasource.druid.max-wait=500
#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。
spring.datasource.druid.pool-prepared-statements=false
#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
spring.datasource.druid.max-pool-prepared-statement-per-connection-size=-1
#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。
spring.datasource.druid.validation-query=select 'x'
#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
spring.datasource.druid.validation-query-timeout=1
#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.druid.test-on-borrow=true
#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.druid.test-on-return=true
#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.druid.test-while-idle=true
#有两个含义：默认1分钟
#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
spring.datasource.druid.time-between-eviction-runs-millis=60000
# 连接保持空闲而不被驱逐的最小时间
spring.datasource.druid.min-evictable-idle-time-millis=600000
# 连接保持空闲而不被驱逐的最大时间
spring.datasource.druid.max-evictable-idle-time-millis=900000
#配置多个英文逗号分隔
spring.datasource.druid.filters=stat,wall

# WebStatFilter配置
# 是否启用StatFilter默认值false
spring.datasource.druid.web-stat-filter.enabled=true
# 匹配的url
spring.datasource.druid.web-stat-filter.url-pattern=/*
# 排除一些不必要的url，比如.js,/jslib/等等
spring.datasource.druid.web-stat-filter.exclusions=*.js,*.gif,*.jpg,*.bmp,*.png,*.css,*.ico,/druid/*
# 你可以关闭session统计功能
spring.datasource.druid.web-stat-filter.session-stat-enable=true
# 默认sessionStatMaxCount是1000个，你也可以按需要进行配置
spring.datasource.druid.web-stat-filter.session-stat-max-count=1000
# 使得druid能够知道当前的session的用户是谁
spring.datasource.druid.web-stat-filter.principal-session-name=cross
# 如果你的user信息保存在cookie中，你可以配置principalCookieName，使得druid知道当前的user是谁
spring.datasource.druid.web-stat-filter.principal-cookie-name=aniu
# 配置profileEnable能够监控单个url调用的sql列表
spring.datasource.druid.web-stat-filter.profile-enable=


# 配置_StatViewServlet配置,用于展示Druid的统计信息
#是否启用StatViewServlet（监控页面）默认值为false（考虑到安全问题默认并未启动，如需启用建议设置密码或白名单以保障安全）
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.enabled=true
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.url-pattern=/druid/*
#允许清空统计数据
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.reset-enable=true
#监控页面登陆的用户名
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.login-username=root
# 登陆监控页面所需的密码
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.login-password=1234

# deny优先于allow，如果在deny列表中，就算在allow列表中，也会被拒绝。
# 如果allow没有配置或者为空，则允许所有访问
#允许的IP
# spring.datasource.druid.stat-view-servlet.allow=
#拒绝的IP
#spring.datasource.druid.stat-view-servlet.deny=127.0.0.1

#指定xml文件所在的位置
mybatis.mapper-locations=classpath:mapper/*Mapper.xml
#开启数据库字段和类属性的映射支持驼峰
mybatis.configuration.map-underscore-to-camel-case=true

4、代码相关

数据库脚本

create table user_info
(
    id        bigint unsigned auto_increment
        primary key,
    user_id   int          not null comment '用户id',
    user_name varchar(64)  not null comment '真实姓名',
    email     varchar(30)  not null comment '用户邮箱',
    nick_name varchar(45)  null comment '昵称',
    status    tinyint      not null comment '用户状态，1-正常，2-注销，3-冻结',
    address   varchar(128) null
)
    comment '用户基本信息';

初始化数据

INSERT INTO chenrui.user_info (id, user_id, user_name, email, nick_name, status, address) VALUES (1, 80001, '张三丰', 'xxx@126.com', '三哥', 1, '武当山');
INSERT INTO chenrui.user_info (id, user_id, user_name, email, nick_name, status, address) VALUES (2, 80002, '张无忌', 'yyy@126.com', '', 1, null);

mapper.xml文件编写

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mapper
        PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN"
        "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.example.springdataSourcedruid.dao.UserInfoDAO">

    <select id="findAllUser" resultType="com.example.springdataSourcedruid.entity.UserInfo">
        select * from user_info
    </select>

    <select id="getUserById" resultType="com.example.springdataSourcedruid.entity.UserInfo">
        select * from user_info where id = #{id}
    </select>

    <select id="getUserByIdEqualOne" resultType="com.example.springdataSourcedruid.entity.UserInfo">
        select * from user_info where id =1
    </select>

    <select id="getUserByIdEqualTwo" resultType="com.example.springdataSourcedruid.entity.UserInfo">
        select * from user_info where id =2
    </select>
</mapper>

编写DAO接口

public interface UserInfoDAO {
    List<UserInfo> findAllUser();

    UserInfo getUserById(@Param("id") int id);

    UserInfo getUserByIdEqualOne();

    UserInfo getUserByIdEqualTwo();
}

测试controller

@RestController
@Slf4j
public class UserInfoController {
    @Resource
    private UserInfoDAO userInfoDAO;

    @GetMapping(path = "/all")
    public List<UserInfo> getAllUser(){
        return userInfoDAO.findAllUser();
    }

    @GetMapping(path = "/getUser/{id}")
    public UserInfo getById(@PathVariable int id){
        return userInfoDAO.getUserById(id);
    }

    @GetMapping(path = "/getUser/one")
    public UserInfo getById1(){
        return userInfoDAO.getUserByIdEqualOne();
    }

    @GetMapping(path = "/getUser/two")
    public UserInfo getById2(){
        return userInfoDAO.getUserByIdEqualTwo();
    }
}

启动类

@SpringBootApplication
@MapperScan(basePackages = "com.example.springdataSourcedruid.dao")
public class SpringDataSourceDruidApplication {

	public static void main(String[] args) {
		SpringApplication.run(SpringDataSourceDruidApplication.class, args);
	}
}

5、启动验证

访问：http://127.0.0.1:8080/druid/ ，弹出登陆界面，用户和密码对应我们的配置文件中设置的用户名和密码

登陆进去可以看到里面有很多监控，这里我们只看我们本次所关心的，数据源，SQL监控，URL监控，其他的可以自行研究。

上面我们看到数据源里面的信息和我们在application.properties中配置的一致

下面我们分别执行几次，我们准备好的验证接口

http://127.0.0.1:8080/all

http://127.0.0.1:8080/getUser/1

http://127.0.0.1:8080/getUser/2

http://127.0.0.1:8080/getUser/one

http://127.0.0.1:8080/getUser/two

然后看一下的各项监控信息长什么样子SQL监控

上面我们看到我们总共四个语句，以及四个语句的运行情况

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：

这里你可能会有疑问 ，id =1和id=2怎么还是分开的，如果我id有一亿个，难道要在监控页面上有一亿条记录吗？不是应该都应该是id=？的形式吗？这里后面会讲到，涉及到sql合并的监控配置

URL监控

这里可以很清晰的看到，每个url涉及到的数据库执行的信息

druid的内置filters

在druid的jar中，META-INF/druid-filter.properties中有其内置的filter，内容如下：

druid.filters.default=com.alibaba.druid.filter.stat.StatFilter
druid.filters.stat=com.alibaba.druid.filter.stat.StatFilter
druid.filters.mergeStat=com.alibaba.druid.filter.stat.MergeStatFilter
druid.filters.counter=com.alibaba.druid.filter.stat.StatFilter
druid.filters.encoding=com.alibaba.druid.filter.encoding.EncodingConvertFilter
druid.filters.log4j=com.alibaba.druid.filter.logging.Log4jFilter
druid.filters.log4j2=com.alibaba.druid.filter.logging.Log4j2Filter
druid.filters.slf4j=com.alibaba.druid.filter.logging.Slf4jLogFilter
druid.filters.commonlogging=com.alibaba.druid.filter.logging.CommonsLogFilter
druid.filters.commonLogging=com.alibaba.druid.filter.logging.CommonsLogFilter
druid.filters.wall=com.alibaba.druid.wall.WallFilter
druid.filters.config=com.alibaba.druid.filter.config.ConfigFilter
druid.filters.haRandomValidator=com.alibaba.druid.pool.ha.selector.RandomDataSourceValidateFilter

default、stat、wall等是filter的别名，可以在application.properties中可以通过spring.datasource.druid.filters属性指定别名来开启相应的filter，也可以在Spring中通过属性注入方式来开启，接下来介绍一下比较常用的filter

拦截器stat（default、counter）

在spring.datasource.druid.filters配置中包含stat，代表开启监控统计信息，在上面内容中，我们已经看到包含执行次数、时间、最慢SQL等信息。也提到因为有的sql是非参数话的，这样会导致在监控页面有很多监控的sql都是一样的，只是参数不一样，我们这时候需要将合同sql配置打开；

只需要在application.properties增加配置：

#为监控开启SQL合并，将慢SQL的时间定为2毫秒，记录慢SQL日志
spring.datasource.druid.connection-properties=druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=2;druid.stat.logSlowSql=true

看一下运行结果：

1、下面2个语句在监控页面被合并了：

select * from user_info where id=1
select * from user_info where id=2
// 合并后的结果是：  
SELECT * FROM user_info WHERE id = ?

2、超过2ms的语句，在监控页面红色展示出来

3、慢SQL在日志中会被体现出来

拦截器mergeStat

继承stat，基本特性和stat是一样的，不做延伸

拦截器encoding

由于历史原因，一些数据库保存数据的时候使用了错误编码，需要做编码转换。

可以用下面的方式开启：

spring.datasource.druid.filters=stat,encoding
#配置客户端的编码UTF-8，服务端的编码是ISO-8859-1，这样存在数据库中的乱码查询出来就不是乱码了。
spring.datasource.druid.connection-properties=druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=2;druid.stat.logSlowSql=true;clientEncoding=UTF-8;serverEncoding=ISO-8859-1

拦截器 log4j（log4j2、slf4j、commonlogging、commonLogging）

Druid内置提供了四种LogFilter（Log4jFilter、Log4j2Filter、CommonsLogFilter、Slf4jLogFilter），用于输出JDBC执行的日志

#这里使用log4j2为例
spring.datasource.druid.filters=stat,log4j2
#druid.log.conn记录连接、druid.log.stmt记录语句、druid.log.rs记录结果集、druid.log.stmt.executableSql记录可执行的SQL
spring.datasource.druid.connection-properties=druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=2;druid.stat.logSlowSql=true;druid.log.conn=true;druid.log.stmt=true;druid.log.rs=true;druid.log.stmt.executableSql=true
#为方便验证，我们开启以下loggerName为DEBUG
logging.level.druid.sql.Statement=DEBUG
logging.level.druid.sql.ResultSet=DEBUG
logging.level.druid.sql.Connection=DEBUG
logging.level.druid.sql.DataSource=DEBUG

我们可以看到执行SQL的整个过程，开启连接>从连接池获取一个连接>组装SQL语句>执行>结果集返回>连接池回收连接

这里只用了log4j2这一种类型，其他可以自行去验证。

拦截器wall

WallFilter的功能是防御SQL注入攻击。它是基于SQL语法分析，理解其中的SQL语义，然后做处理的，智能，准确，误报率低。减少风险的发生，wall拦截器还是很重要的。比如说不允许使用truncate，不允许物理删除，这时候wall就用得上了。配置方式有两种：

第一种：缺省配置

spring.datasource.druid.filters=stat,wall,log4j2

这种配置是默认配置，而且大多数都不会拦截，可能不符合特定的场景，默认属性值参照：https://www.bookstack.cn/read/Druid/ffdd9118e6208531.md

第二种：属性指定配置

这种方式的好处是：我们可以针对特定场景进行限定，比如说不能用存储过程，不能物理删除，是否允许语句中有注释等等。

//在DruidDataSource生成前注入WallFilter
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.druid")
    @Bean
    public DataSource dataSource(){
        DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
        dataSource.getProxyFilters().add(wallFilter());
        return dataSource;
    }

    @Bean
    @ConfigurationProperties("spring.datasource.druid.filter.wall.config")
    public WallConfig wallConfig(){
        return new WallConfig();
    }
	@Bean
    public WallFilter wallFilter(){
        WallFilter filter = new WallFilter();
        filter.setConfig(wallConfig());
        filter.setDbType("mysql");
        return filter;
    }
#不允许物理删除语句
spring.datasource.druid.filter.wall.config.delete-allow=false

执行一下试试效果：

可以看到日志显示，不允许删除，这样可以避免一些同学不按照公司开发规范来开发代码，减少风险。其他配置自己可以试验一下。

拦截器Config

Config作用：从配置文件中读取配置；从远程http文件中读取配置；为数据库密码提供加密功能

实际上前两项作用意义不大，最关键的是第三项作用，因为数据库密码直接写在配置中，对运维安全来说，是一个很大的挑战。Druid为此提供一种数据库密码加密的手段ConfigFilter

如何使用：

#在application.properties的链接属性配置项中增加config.file，可以是本地文件，也可以是远程文件，比如config.file=http://127.0.0.1/druid-pool.properties
spring.datasource.druid.connection-properties=config.file=file:///Users/chenrui/druid-pool.properties

加密我们的数据库密码

使用下面的命令生成数据库密码的密文和秘钥对

java -cp druid-1.0.16.jar com.alibaba.druid.filter.config.ConfigTools you_password

druid-pool.properties文件内容

数据库密码配置项的值改为密文

spring.datasource.druid.password=kPYuT1e6i6M929mNvKfvhyBx3eCI+Fs0pqA3n7GQYIoo76OaWVg3KALr7EdloivFVBSeF0zo5IGIfpbGtAKa+Q==

自己启动一下试试，发现一切正常，信息安全问题也解决了。

Druid和HikariCP如何选择

网络上有这么一个图，可以看到Druid是和其声明的一致（为监控而生），但是目前市面上有很多监控相关的中间件和技术，HikariCP可以通过这些技术弥补监控方面的不足

HikariCP则说自己是性能最好的连接池，但是Druid也经受住了阿里双11的大考，实际上性能也是很好的

选择哪一款就见仁见智了，不过两款都是开源产品，阿里的Druid有中文的开源社区，交流起来更加方便，并且经过阿里多个系统的实验，想必也是非常的稳定，而Hikari是SpringBoot2.0默认的连接池，全世界使用范围也非常广，对于大部分业务来说，使用哪一款都是差不多的，毕竟性能瓶颈一般都不在连接池。大家可根据自己的喜好自由选择

总结

到此这篇关于Spring集成Druid连接池及监控配置的文章就介绍到这了,更多相关Spring集成Druid连接池内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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