SpringBoot配置Druid

本文涉及的产品
云原生数据库 PolarDB MySQL 版,Serverless 5000PCU 100GB
简介: SpringBoot配置Druid

1.新建一个springboot项目,建好之后别忘记yml中配置启动端口

#启动端口

server:

 port: 8088

配置好之后,验证看下是否正常,写个测试类

import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
@RequestMapping("/test")
public class TestController {
    @RequestMapping("/helloWord")
    public String HelloWord(){
        System.out.println("hello java");
        return "hello java";
    }
}

2.启动项目

显示刚刚自己设置的端口号,启动成功,然后访问下看看是否正常

OK,启动和访问都没有问题。

3.引入对应的依赖包,版本的话看个人需求 我用的是2.2.4,数据库我用的是postgresql

 <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.2.4.RELEASE</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>
<dependency>
            <groupId>org.postgresql</groupId>
            <artifactId>postgresql</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
        </dependency>
<!--引入druid starter-->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>1.2.16</version>
        </dependency>
 
 <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>druid</artifactId>
            <version>1.2.16</version>
        </dependency>

4.配置application.yml

#启动端口
server:
  port: 8088
 
 
#druid细节配置可以写在yml中,也可以代码实现。我这版是代码实现的
 
spring:
  datasource:
    url: 连接地址
    username: 账号
    password: 密码
    driver-class-name: org.postgresql.Driver
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource #切换为druid

5.配置DruidConfiguration

 
import com.alibaba.druid.filter.Filter;
import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
import com.alibaba.druid.support.http.StatViewServlet;
import com.alibaba.druid.support.http.WebStatFilter;
import com.alibaba.druid.wall.WallConfig;
import com.alibaba.druid.wall.WallFilter;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.boot.web.servlet.FilterRegistrationBean;
import org.springframework.boot.web.servlet.ServletRegistrationBean;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
import javax.sql.DataSource;
import java.sql.SQLException;
import java.util.*;
 
/**
 * SpringBoot配置Druid
 */
 
 
@Slf4j
@Configuration
public class DruidConfiguration {
 
    @ConfigurationProperties("spring.datasource")
    @Bean
    public DataSource druidDataSource() {
        DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
        try {
            // 启动程序时,在连接池中初始化多少个连接(10-50已足够)
            dataSource.setInitialSize(50);
            // 回收空闲连接时,将保证至少有 minIdle 个连接(与 initialSize 相同)
            dataSource.setMinIdle(50);
            // 连接池中最多支持多少个活动会话
            dataSource.setMaxActive(10000);
            // 程序向连接池中请求连接时,超过 maxWait 的值后,认为本次请求失败,即连接池,没有可用连接,单位毫秒,设置 -1 时表示无限等待(建议值为100)
            dataSource.setMaxWait(100);
            /*
                缓存通过以下两个方法发起的 SQL:
                public PreparedStatement prepareStatement(String sql)
                public PreparedStatement prepareStatement(String sql, int resultSetType, int resultSetConcurrency)
                (建议值为 true)
             */
            dataSource.setPoolPreparedStatements(true);
            // 每个连接最多缓存多少个 SQL(建议值为 20)
            dataSource.setMaxPoolPreparedStatementPerConnectionSize(20);
            // 检查空闲连接的频率,单位毫秒,非正整数时表示不进行检查(建议值:2000)
            dataSource.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(2000);
            // 连接池中某个连接的空闲时长达到 N 毫秒后, 连接池在下次检查空闲连接时,将回收该连接,要小于防火墙超时设置 net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_established 的设置
            dataSource.setMinEvictableIdleTimeMillis(600000);
            // 配置一个连接在池中最大生存的时间,单位是毫秒
            dataSource.setMaxEvictableIdleTimeMillis(900000);
            // 程序没有 close 连接且空闲时长超过 minEvictableIdleTimeMillis,则会执行 validationQuery 指定的 SQL,以保证该程序连接不会池 kill 掉,其范围不超过 minIdle 指定的连接个数(建议值为 true)
            dataSource.setKeepAlive(true);
            // 检查池中的连接是否仍可用的 SQL 语句,druid 会连接到数据库执行该 SQL,如果正常返回,则表示连接可用,否则表示连接不可用
            dataSource.setValidationQuery("SELECT 1");
            // 当程序请求连接,池在分配连接时,是否先检查该连接是否有效(高效,并且保证安全性;建议值为 true)
            dataSource.setTestWhileIdle(true);
            // 程序申请连接时,进行连接有效性检查(低效,影响性能;建议值为 false)
            dataSource.setTestOnBorrow(false);
            // 程序返还连接时,进行连接有效性检查(低效,影响性能;建议值为 false)
            dataSource.setTestOnReturn(false);
            // 物理连接初始化的时候执行的 sql
//            Collection<String> connectionInitSqls = new ArrayList<>(10);
//            connectionInitSqls.add("SELECT 1 FROM DUAL");
//            dataSource.setConnectionInitSqls(connectionInitSqls);
            /*
                这里配置的是插件,常用的插件有:
                监控统计:stat
                日志监控:log4j2
                防御 SQL 注入:wall
             */
            dataSource.setFilters("stat,log4j2");
            // 是否合并多个 DruidDataSource 的监控数据
            dataSource.setUseGlobalDataSourceStat(true);
            // 监控统计
            // 是否启用慢 SQL 记录
            dataSource.addConnectionProperty("druid.stat.logSlowSql", "true");
            // 执行时间超过 slowSqlMillis 的就是慢,单位毫秒(建议值 500)
            dataSource.addConnectionProperty("druid.stat.slowSqlMillis", "500");
            // 要求程序从池中 get 到连接后,N 秒后必须 close,否则 druid 会强制回收该连接,不管该连接中是活动还是空闲,以防止进程不会进行 close 而霸占连接(建议值为 false,当发现程序有未正常 close 连接时设置为 true)
//            dataSource.setRemoveAbandoned(false);
            // 设置 druid 强制回收连接的时限,当程序从池中 get 到连接开始算起,超过此值后,druid将强制回收该连接,单位秒(应大于业务运行最长时间)
//            dataSource.setRemoveAbandonedTimeout();
            // 当 druid 强制回收连接后,是否将 stack trace 记录到日志中(建议值为 true)
//            dataSource.setLogAbandoned(true);
            // 连接属性。比如设置一些连接池统计方面的配置 druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000
//            dataSource.setConnectProperties();
 
            // 防御 SQL 注入
            WallFilter wallFilter = new WallFilter();
            WallConfig config = new WallConfig();
            // 是否允许执行 DELETE 语句(建议值为 false)
            config.setDeleteAllow(false);
            // 是否允许删除表(建议值为 false)
            config.setDropTableAllow(false);
            wallFilter.setConfig(config);
 
            // 插件代理
            List<Filter> proxyFilters = new ArrayList<>(10);
            proxyFilters.add(wallFilter);
            dataSource.setProxyFilters(proxyFilters);
 
        } catch (SQLException e) {
            log.error(e.toString());
        }
        return dataSource;
    }
 
    @Bean
    public ServletRegistrationBean<StatViewServlet> statViewServlet() {
        // 监控信息显示页面
        StatViewServlet statViewServlet = new StatViewServlet();
        // 访问监控信息显示页面的 url 路径(建议值为 /druid/* )
        String urlPattern = "/druid/*";
 
        ServletRegistrationBean<StatViewServlet> bean = new ServletRegistrationBean<>(statViewServlet, urlPattern);
 
        Map<String, String> initParams = new HashMap<>();
        // 是否允许清空统计数据
        initParams.put("resetEnable", "false");
        // 登录监控信息显示页面的用户名
        initParams.put("loginUsername", "admin");
        // 登录监控信息显示页面的密码
        initParams.put("loginPassword", "admin");
        // 允许访问控制(格式:ip地址、ip地址/子网掩码位数)逗号分隔多个地址
        initParams.put("allow", "127.0.0.1");
        // 拒绝访问控制(格式:ip地址、ip地址/子网掩码位数)逗号分隔多个地址
//        initParams.put("deny", "");
 
        bean.setInitParameters(initParams);
        return bean;
    }
 
    @Bean
    public FilterRegistrationBean<WebStatFilter> webStatFilter() {
        FilterRegistrationBean<WebStatFilter> bean = new FilterRegistrationBean<>();
        // 网络监控过滤器(用于采集 web-jdbc 关联监控的数据)
        bean.setFilter(new WebStatFilter());
        // 过滤所有的 url 路径
        Collection<String> urlPatterns = new ArrayList<>();
        urlPatterns.add("/*");
        bean.setUrlPatterns(urlPatterns);
 
        Map<String, String> initParams = new HashMap<>();
        // 排除不必要采集的 url 路径,以逗号“,”分割
        initParams.put("exclusions", "*.js,*.gif,*.jpg,*.png,*.css,*.ico,*.map,/druid/*");
        // 是否使用 session 监控功能
        initParams.put("sessionStatEnable", "true");
        // 是否使用 session 监控最大数量(默认是1000)
        initParams.put("sessionStatMaxCount", "1000");
        // 使得 druid 能够知道当前的 session 的用户是谁,根据需要,把改值修改为你 user 信息保存在 session 中的 sessionName
        initParams.put("principalSessionName", "session_user_key");
        // 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,根据需要,把该值修改为你 user 信息保存在 cookie 中的 cookieName
        initParams.put("principalCookieName", "cookie_user_key");
        // 是否监控单个 url 调用的 sql 列表
        initParams.put("profileEnable", "true");
        bean.setInitParameters(initParams);
        return bean;
    }
}

6.验证下连接数据库是否正常

新建表,写入数据(这些我就不一一阐述了)。同学们可以自己操作下。

我的项目结构

我找了一张表,写一个Controller我们查下看看是否可以正常查询

 
 
import com.yun.greedy.modules.staff.entity.yUser;
import com.yun.greedy.modules.staff.service.StaffService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
import java.util.List;
 
@RestController
@RequestMapping("/staff")
public class StaffController {
 
    @Autowired
    private StaffService staffService;
 
    @RequestMapping("/list")
    public String list() {
        List<yUser> list = staffService.getBaseMapper().selectList(null);
        list.forEach(System.out::println);
        return "查询完成";
    }
}

验证连接数据库查询成功!

7.查看Druid的监控信息

登录此地址http://localhost:8088/druid/login.html

账号密码是ServletRegistrationBean中的配置admin        admin

登录成功之后就可以查看各种的监控信息了

对于Druid连接池自带的监控,主要包括以下几个方面:

监控数据统计:Druid连接池内置了丰富的监控指标,可以统计连接池的使用情况、连接池的性能指标、SQL执行情况等。通过Druid的监控数据统计,可以方便地了解连接池的状态和性能。

SQL监控:Druid连接池可以记录SQL执行的详细信息,包括SQL语句、执行时间、执行结果等。通过Druid的SQL监控,可以方便地分析和优化SQL语句的性能。

防火墙功能:Druid连接池内置了防火墙功能,可以对SQL进行实时的监控和过滤,防止恶意的SQL攻击。

监控界面:Druid连接池提供了一个Web界面,可以直观地查看连接池的状态和性能指标,方便进行监控和管理。

好了,到这里就是完成了,有兴趣的同学可以自己尝试一下呃。更强大的功能可以参考下官网


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