Druid连接池的自定义过滤功能实现方法
作者：一只爱撸猫的程序猿
引言
在数据密集型应用中，监控和分析数据库操作对于确保性能和稳定性至关重要。Druid连接池，作为一个高性能数据库连接管理工具，不仅提供了强大的性能优化特性，还支持通过自定义过滤器来拦截和记录数据库请求。本文将探讨如何实现一个自定义的Druid过滤器来捕获数据库请求并进行日志记录，以辅助开发和维护工作。
Druid连接池简介
Druid是一个为高并发环境设计的数据库连接池，具备监控和扩展能力。它利用内部优化的数据结构和算法管理数据库连接，减少连接的创建和销毁开销，保证应用在高负载时的性能。
过滤器的作用与实现
Druid提供了一种过滤器机制，允许开发者自定义行为插入到连接池的核心操作中，例如SQL执行、连接获取和释放等。这些过滤器按顺序构成一个链，形成了Druid的“责任链模式”，保证了灵活性和扩展性。
自定义日志记录过滤器
第一种继承FilterAdapter
为了实现SQL日志记录，我们可以定义一个LogFilter类，继承自Druid提供的FilterAdapter。下面是LogFilter类的代码示例：
package com.example;
import com.alibaba.druid.filter.FilterAdapter;
import com.alibaba.druid.filter.FilterChain;
import com.alibaba.druid.proxy.jdbc.StatementProxy;
import java.sql.SQLException;
public class LogFilter extends FilterAdapter {
@Override
public void statement_executeBefore(FilterChain chain, StatementProxy statement) throws SQLException {
String sql = statement.getBatchSql();
// 这里可以根据实际需求判断是否需要记录日志
if (shouldLog(sql)) {
logSql(sql);
}
chain.statement_executeBefore(statement);
}
private boolean shouldLog(String sql) {
// 实现判断逻辑，如检查是否包含特定表名
return sql.contains("sensitive_table");
}
private void logSql(String sql) {
// 实际的日志记录逻辑
System.out.println("Executing SQL: " + sql);
}
}
第二种继承FilterEventAdapter
在整合Druid作为Spring Boot应用的数据源时，经常会有需求去监控和记录SQL查询的执行细节。这可以通过实现Druid提供的FilterEventAdapter来完成。
创建一个继承自FilterEventAdapter的类，覆盖其中的方法以记录执行的SQL和处理的结果集：
CustomDruidFilter.java:
import com.alibaba.druid.filter.FilterEventAdapter;
import com.alibaba.druid.proxy.jdbc.StatementProxy;
import com.alibaba.druid.proxy.jdbc.ResultSetProxy;
public class CustomDruidFilter extends FilterEventAdapter {
@Override
protected void statementExecuteBefore(StatementProxy statement, String sql) {
// 记录SQL执行前的日志
logger.info("Before SQL Execute: " + sql);
}
@Override
protected void statementExecuteAfter(StatementProxy statement, String sql, boolean result) {
// 记录SQL执行后的日志
logger.info("After SQL Execute: " + sql + " , result: " + result);
}
@Override
protected void resultSetOpenAfter(ResultSetProxy resultSet) {
// 当结果集打开后的处理
logger.info("ResultSet Opened: " + resultSet.getRawObject());
}
@Override
protected void resultSetCloseAfter(ResultSetProxy resultSet) {
// 当结果集关闭后的处理
logger.info("ResultSet Closed: " + resultSet.getRawObject());
}
// ... 其他事件处理 ...
}
配置过滤器 (以上边的LogFilter举例)
Druid的配置可以通过多种方式完成，包括XML配置、Java配置和Spring Boot的自动配置。
通过XML配置
在Spring的XML配置文件中，可以定义Druid数据源，并引入自定义过滤器：
<bean id="dataSource" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" ...>
<property name="proxyFilters">
<list>
<ref bean="logFilter"/>
</list>
</property>
</bean>
<bean id="logFilter" class="com.example.LogFilter"/>
通过Java配置
在基于Spring的Java配置中，你可以创建一个配置类来手动设置Druid数据源的参数，并且注册你的自定义过滤器。这种方式给了你更多的灵活性，可以编程方式进行复杂的配置。
import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import java.util.Collections;
@Configuration
public class DruidConfig {
@Bean
public DruidDataSource dataSource() {
DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
// 配置数据源参数
// ...
// 添加自定义过滤器
dataSource.setProxyFilters(Collections.singletonList(new LogFilter()));
return dataSource;
}
}
通过Spring Boot配置
当使用application.properties或application.yml文件配置Druid时，Spring Boot的自动配置功能将使用这些属性来设置数据源。你还可以启用和配置内置的Druid过滤器。
application.properties:
spring.datasource.druid.url=jdbc:mysql://localhost:3306/yourdb spring.datasource.druid.username=yourusername spring.datasource.druid.password=yourpassword # 启用配置过滤器 spring.datasource.druid.filter.config.enabled=true # 其他Druid配置...
application.yml:
spring:
datasource:
druid:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/yourdb
username: yourusername
password: yourpassword
filter:
config:
enabled: true
# 其他Druid配置...
总结
自定义Druid过滤器为数据库操作的监控和优化提供了强大工具。通过实现过滤器，开发者可以捕捉关键的数据库请求，并进行日志记录，这不仅可以帮助你分析潜在的性能瓶颈，还能让你更好地理解应用的数据库使用情况。
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