Druid是阿里巴巴开源平台上一个数据库连接池实现,它结合了C3P0、DBCP、PROXOOL等DB池的优点,同时加入了日志监控,可以很好的监控DB池连接和SQL的执行情况,可以说是针对监控而生的DB连接池(据说是目前最好的连接池)

可以结合上一篇理解druid的使用

一、引入druid依赖

<!-- druid数据库连接池 -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>druid</artifactId>
<version>1.0.26</version>
</dependency>

二、数据源配置

spring:
datasource:
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://localhost:3306/springbootdb?allowMultiQueries=true&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
username: root
password: 187664
#连接池的配置信息
initialSize: 10
minIdle: 10
maxActive: 100
maxWait: 60000
timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000
minEvictableIdleTimeMillis: 300000
validationQuery: SELECT 1 FROM DUAL
testWhileIdle: true
testOnBorrow: false
testOnReturn: false
poolPreparedStatements: true
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,slf4j
# 通过connectProperties属性来打开mergeSql功能;慢SQL记录
connectionProperties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000
# 合并多个DruidDataSource的监控数据
#useGlobalDataSourceStat: true

三、编写DruidConfiguration配置类,通过@Bean注解的方式注入druid servlet和filter,以便提供监控页面访问

package com.chuhouqi.demo.common.config;

import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
import com.alibaba.druid.support.http.StatViewServlet;
import com.alibaba.druid.support.http.WebStatFilter;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
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; /**
* Created by PrimaryKey on 17/2/4.
*/
@SuppressWarnings("AlibabaRemoveCommentedCode")
@Configuration
public class DruidDBConfig {
private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DruidDBConfig.class);
@Value("${spring.datasource.url}")
private String dbUrl; @Value("${spring.datasource.username}")
private String username; @Value("${spring.datasource.password}")
private String password; @Value("${spring.datasource.driverClassName}")
private String driverClassName; @Value("${spring.datasource.initialSize}")
private int initialSize; @Value("${spring.datasource.minIdle}")
private int minIdle; @Value("${spring.datasource.maxActive}")
private int maxActive; @Value("${spring.datasource.maxWait}")
private int maxWait; @Value("${spring.datasource.timeBetweenEvictionRunsMillis}")
private int timeBetweenEvictionRunsMillis; @Value("${spring.datasource.minEvictableIdleTimeMillis}")
private int minEvictableIdleTimeMillis; @Value("${spring.datasource.validationQuery}")
private String validationQuery; @Value("${spring.datasource.testWhileIdle}")
private boolean testWhileIdle; @Value("${spring.datasource.testOnBorrow}")
private boolean testOnBorrow; @Value("${spring.datasource.testOnReturn}")
private boolean testOnReturn; @Value("${spring.datasource.poolPreparedStatements}")
private boolean poolPreparedStatements; @Value("${spring.datasource.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize}")
private int maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize; @Value("${spring.datasource.filters}")
private String filters; @Value("{spring.datasource.connectionProperties}")
private String connectionProperties; @Bean//声明其为Bean实例
@Primary //在同样的DataSource中,首先使用被标注的DataSource
public DataSource dataSource() {
DruidDataSource datasource = new DruidDataSource(); datasource.setUrl(this.dbUrl);
datasource.setUsername(username);
datasource.setPassword(password);
datasource.setDriverClassName(driverClassName); //configuration
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) {
logger.error("druid configuration initialization filter", e);
}
datasource.setConnectionProperties(connectionProperties); return datasource;
} @Bean
public ServletRegistrationBean druidServlet() {
ServletRegistrationBean reg = new ServletRegistrationBean();
reg.setServlet(new StatViewServlet());
reg.addUrlMappings("/druid/*");
reg.addInitParameter("allow", ""); //白名单
reg.addInitParameter("loginUsername","admin");//
reg.addInitParameter("loginPassword", "admin");
return reg;
} @Bean public FilterRegistrationBean filterRegistrationBean() {
FilterRegistrationBean filterRegistrationBean = new FilterRegistrationBean();
filterRegistrationBean.setFilter(new WebStatFilter());
filterRegistrationBean.addUrlPatterns("/*");
filterRegistrationBean.addInitParameter("exclusions", "*.js,*.gif,*.jpg,*.png,*.css,*.ico,/druid/*");
filterRegistrationBean.addInitParameter("profileEnable", "true");
filterRegistrationBean.addInitParameter("principalCookieName","USER_COOKIE");
filterRegistrationBean.addInitParameter("principalSessionName","USER_SESSION");
filterRegistrationBean.addInitParameter("DruidWebStatFilter","/*");
return filterRegistrationBean;
}
}

四、监控

springboot系列(九)springboot使用druid数据源的更多相关文章

  1. 【log4j】springboot项目启动 ,使用的druid数据源,log4j报错 log4j:WARN Please initialize the log4j system properly.

    springboot项目启动 ,使用的druid数据源,log4j报错 -- :: --- [ restartedMain] o.hibernate.annotations.common.Versio ...

  2. SpringBoot系列七:SpringBoot 整合 MyBatis(配置 druid 数据源、配置 MyBatis、事务控制、druid 监控)

    1.概念:SpringBoot 整合 MyBatis 2.背景 SpringBoot 得到最终效果是一个简化到极致的 WEB 开发,但是只要牵扯到 WEB 开发,就绝对不可能缺少数据层操作,所有的开发 ...

  3. SpringBoot整合jdbc及整合Druid数据源

    一.整合jdbc 1.创建一个springInitializr项目 勾选 web----springweb.SQL----JDBC API,MYSQL Diver 2.连接数据库 3.创建yml 4. ...

  4. SpringBoot系列九:SpringBoot服务整合(整合邮件服务、定时调度、Actuator监控)

    声明:本文来源于MLDN培训视频的课堂笔记,写在这里只是为了方便查阅. 1.概念:SpringBoot 服务整合 2.背景 在进行项目开发的时候经常会遇见以下的几个问题:需要进行邮件发送.定时的任务调 ...

  5. springboot系列九,springboot整合邮件服务、整合定时任务调度

    一.整合邮件服务 如果要进行邮件的整合处理,那么你一定需要有一个邮件服务器,实际上 java 本身提供有一套 JavaMail 组件以实现邮件服务器的搭建,但是这个搭建的服务器意义不大,因为你现在搭建 ...

  6. Springboot系列:Springboot与Thymeleaf模板引擎整合基础教程(附源码)

    前言 由于在开发My Blog项目时使用了大量的技术整合,针对于部分框架的使用和整合的流程没有做详细的介绍和记录,导致有些朋友用起来有些吃力,因此打算在接下来的时间里做一些基础整合的介绍,当然,可能也 ...

  7. SPRING-BOOT系列之SpringBoot快速入门

    今天 , 正式来介绍SpringBoot快速入门 : 可以去如类似 https://docs.spring.io/spring-boot/docs/2.1.0.BUILD-SNAPSHOT/refer ...

  8. SPRING-BOOT系列之SpringBoot的诞生及其和微服务的关系

    转载自 : https://www.cnblogs.com/ityouknow/p/9034377.html 微服务架构 微服务的诞生并非偶然,它是在互联网高速发展,技术日新月异的变化以及传统架构无法 ...

  9. Springboot 系列(九)使用 Spring JDBC 和 Druid 数据源监控

    前言 作为一名 Java 开发者,相信对 JDBC(Java Data Base Connectivity)是不会陌生的,JDBC作为 Java 基础内容,它提供了一种基准,据此可以构建更高级的工具和 ...

  10. SpringBoot系列之集成Druid配置数据源监控

    SpringBoot系列之集成Druid配置数据源监控 继上一篇博客SpringBoot系列之JDBC数据访问之后,本博客再介绍数据库连接池框架Druid的使用 实验环境准备: Maven Intel ...

随机推荐

  1. ABAP语法篇1 DATA新用法

    @DATA  按取数指定的字段定义内表结 定义工作区: SELECT SINGLE *          FROM lfbk          INTO @DATA(is_lfbk)          ...

  2. 迅速生成项目-vue-cli-service

    推荐指数:

  3. require.js的基本用法

    一.为什么要用require.js? 最早的时候,所有Javascript代码都写在一个文件里面,只要加载这一个文件就够了.后来,代码越来越多,一个文件不够了,必须分成多个文件,依次加载.下面的网页代 ...

  4. zabbix4.2+grafana搭建骚气的监控运维平台

    Zabbix 是一个企业级分布式开源监控解决方案,其监控与告警功能十分强大.Grafana是一款开源的可视化软件,可以搭配数据源实现一个数据的展示和分析:Grafana功能强大,有着丰富的插件.两者结 ...

  5. 关于tornado的raise gen.Retuen()

    raise gen.Return(response.body)在python3.3以后作用相当于return, 在python3.3之前作用是返回一个异常值, 和返回一个value python 3. ...

  6. (一)构建基于ubuntu docker MySQL 5.6 镜像并推送到Docker Hub

    一,创建目录二,文件准备三,构建四,使用五,在宿主机上连接docker 中的mysql六,推送镜像到Docker hub 一,创建目录 mkdir -p mysql/5.6 二,文件准备 注意执行脚本 ...

  7. HCIA SWITCHING&ROUTTING 笔记——第一章 TCP/IP基础知识(2)

    视频地址:https://ilearningx.huawei.com/courses/course-v1:HuaweiX+EBGTC00000336+Self-paced/courseware/abb ...

  8. go语言实现链式栈

    haa哈哈== import "errors" var ( // ErrEmpty 栈为空 ErrEmpty = errors.New("stack is empty&q ...

  9. 【并发】7、借助redis 实现多线程生产消费队列

    1.这是第一个简单的初始化版本,看起来比使用fqueue似乎更好用 package queue.redisQueue; import queue.fqueue.vo.TempVo; import re ...

  10. PB数据窗口分页

    第一步:增加一个计算列,此计算列必须放在Detail段,Expression中输入: ceiling(getrow()/500)  --这里500还可以用全局函数取代,这样可以允许用户任意设置每页多少 ...