忙里偷个闲,在这里分享一下SpringBoot集成Druid实现数据库监控功能,有什么错误欢迎大家指出!

参考文件:
  Spring实现Druid监控:https://www.cnblogs.com/wanghuijie/p/druid_monitor.html
  DruidDataSource源码分析:https://www.cnblogs.com/wanghuijie/p/druiddatasource.html
  保存Druid监控日志:https://www.cnblogs.com/wanghuijie/p/druid_stat_log.html

言归正传,看看是怎么实现的吧。

  一:引入Druid依赖

 <dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>druid</artifactId>
<version>1.0.31</version>
</dependency>

  二:在yml中添加druid配置

 spring:
datasource:
# 配置多数据源时使用
main:
name: AA
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
# 对应自己的数据库连接
url: jdbc:mysql://
username: xxx
password: xxx
# Druid连接池的配置信息 Begin ##################################################
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
#初始化连接大小
initialSize: 5
#最小连接池数量
minIdle: 5
#最大连接池数量
maxActive: 20
maxIdle: 20
# 配置获取连接等待超时的时间
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
timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000
# 配置一个连接在池中最小生存的时间,单位是毫秒
minEvictableIdleTimeMillis: 300000
# 测试连接
validationQuery: SELECT 1 FROM DUAL
# 申请连接的时候检测,建议配置为true,不影响性能,并且保证安全性
testWhileIdle: true
# 获取连接时执行检测,建议关闭,影响性能
testOnBorrow: false
# 归还连接时执行检测,建议关闭,影响性能
testOnReturn: false
# 是否开启PSCache,PSCache对支持游标的数据库性能提升巨大,oracle建议开启,mysql下建议关闭
poolPreparedStatements: false
# 开启poolPreparedStatements后生效
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
filters: stat,wall,log4j
logSlowSql: true
# Druid连接池的配置信息 End ######################################################

  三: 使用java代码读取配置

 package com.bjgoodwill.oip.hosp.practice.druid;

 import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
import com.alibaba.druid.support.http.StatViewServlet;
import com.alibaba.druid.support.http.WebStatFilter;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
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 org.springframework.context.annotation.Primary; import javax.sql.DataSource;
import java.sql.SQLException; @Configuration
public class DruidSourceConfig { // 有多数据源时可调为多数据源的配置,如@Value("${spring.datasource.main.name}")
@Value("${spring.datasource.name}")
private String mainName; @Value("${spring.datasource.url}")
private String mainUrl; @Value("${spring.datasource.username}")
private String mainUsername; @Value("${spring.datasource.password}")
private String mainPassword; @Value("${spring.datasource.driver-class-name}")
private String mainDriverClassName; @Value("${spring.datasource.initialSize}")
private String mainInitialSize; @Value("${spring.datasource.minIdle}")
private String mainMinIdle; @Value("${spring.datasource.maxActive}")
private String mainMaxActive; @Value("${spring.datasource.maxWait}")
private String mainMaxWait; @Value("${spring.datasource.timeBetweenEvictionRunsMillis}")
private String mainTimeBetweenEvictionRunsMillis; @Value("${spring.datasource.minEvictableIdleTimeMillis}")
private String mainMinEvictableIdleTimeMillis; @Value("${spring.datasource.validationQuery}")
private String mainValidationQuery; @Value("${spring.datasource.filters}")
private String mainFilters; @Value("{spring.datasource.logSlowSql}")
private String mainLogSlowSql; @Value("${spring.datasource.type}")
private String mainType; @Value("{spring.datasource.maxIdle}")
private String mainMaxIdle; @Bean
@Primary
public DataSource mainDataSource() {
DruidDataSource datasource = new DruidDataSource(); datasource.setUrl(mainUrl);
datasource.setUsername(mainUsername);
datasource.setPassword(mainPassword);
datasource.setDriverClassName(mainDriverClassName); //configuration
if (StringUtils.isNotBlank(mainInitialSize)) {
datasource.setInitialSize(Integer.parseInt(mainInitialSize));
}
if (StringUtils.isNotBlank(mainMinIdle)) {
datasource.setMinIdle(Integer.parseInt(mainMinIdle));
}
if (StringUtils.isNotBlank(mainMaxActive)) {
datasource.setMaxActive(Integer.parseInt(mainMaxActive));
}
if (StringUtils.isNotBlank(mainMaxWait)) {
datasource.setMaxWait(Integer.parseInt(mainMaxWait));
}
if (StringUtils.isNotBlank(mainTimeBetweenEvictionRunsMillis)) {
datasource.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(Integer.parseInt(mainTimeBetweenEvictionRunsMillis));
}
if (StringUtils.isNotBlank(mainMinEvictableIdleTimeMillis)) {
datasource.setMinEvictableIdleTimeMillis(Integer.parseInt(mainMinEvictableIdleTimeMillis));
} datasource.setValidationQuery(mainValidationQuery);
datasource.setTestWhileIdle(true);
datasource.setTestOnBorrow(false);
datasource.setTestOnReturn(false);
try {
datasource.setFilters(mainFilters);
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
return datasource;
} @Bean
public ServletRegistrationBean statViewServlet(){
ServletRegistrationBean servletRegistrationBean = new ServletRegistrationBean(new StatViewServlet(),"/druid/*");
//设置ip白名单
servletRegistrationBean.addInitParameter("allow","");
//设置ip黑名单,优先级高于白名单
servletRegistrationBean.addInitParameter("deny","");
//设置控制台管理用户
servletRegistrationBean.addInitParameter("loginUsername","root");
servletRegistrationBean.addInitParameter("loginPassword","root");
//是否可以重置数据
servletRegistrationBean.addInitParameter("resetEnable","false");
return servletRegistrationBean;
} @Bean
public FilterRegistrationBean statFilter(){
//创建过滤器
FilterRegistrationBean filterRegistrationBean = new FilterRegistrationBean(new WebStatFilter());
//设置过滤器过滤路径
filterRegistrationBean.addUrlPatterns("/*");
//忽略过滤的形式
filterRegistrationBean.addInitParameter("exclusions","*.js,*.gif,*.jpg,*.png,*.css,*.ico,/druid/*");
return filterRegistrationBean;
}

  四: 执行效果

  

  

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