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Spring集成Druid連接池及監(jiān)控配置的全過程

 更新時(shí)間:2021年09月01日 14:23:32   作者:程序員阿牛  
java程序很大一部分要操作數(shù)據(jù)庫,為了提高性能操作數(shù)據(jù)庫的時(shí)候,有不得不使用數(shù)據(jù)庫連接池,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Spring集成Druid連接池及監(jiān)控配置的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下

前言

前一篇文章我們熟悉了HikariCP連接池,也了解到它的性能很高,今天我們講一下另一款比較受歡迎的連接池:Druid,這是阿里開源的一款數(shù)據(jù)庫連接池,它官網(wǎng)上聲稱:為監(jiān)控而生!他可以實(shí)現(xiàn)頁面監(jiān)控,看到SQL的執(zhí)行次數(shù)、時(shí)間和慢SQL信息,也可以對(duì)數(shù)據(jù)庫密碼信息進(jìn)行加密,也可以對(duì)監(jiān)控結(jié)果進(jìn)行日志的記錄,以及可以實(shí)現(xiàn)對(duì)敏感操作實(shí)現(xiàn)開關(guān),杜絕SQL注入,下面我們?cè)敿?xì)講一下它如何與Spring集成,并且順便了解一下它的監(jiān)控的配置。

文章要點(diǎn):

  • Spring集成Druid
  • 監(jiān)控Filters配置(stat、wall、config、log)
  • HiKariCP和Druid該如何選擇

如何集成Druid

1、增加相關(guān)依賴

<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、配置項(xiàng)參數(shù)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

#初始化時(shí)建立物理連接的個(gè)數(shù)。初始化發(fā)生在顯示調(diào)用init方法,或者第一次getConnection時(shí)
spring.datasource.druid.initial-size=5
#最大連接池?cái)?shù)量
spring.datasource.druid.max-active=20
#最小連接池?cái)?shù)量
spring.datasource.druid.min-idle=5
#獲取連接時(shí)最大等待時(shí)間,單位毫秒。配置了maxWait之后,缺省啟用公平鎖,并發(fā)效率會(huì)有所下降,如果需要可以通過配置useUnfairLock屬性為true使用非公平鎖
spring.datasource.druid.max-wait=500
#是否緩存preparedStatement,也就是PSCache。PSCache對(duì)支持游標(biāo)的數(shù)據(jù)庫性能提升巨大,比如說oracle。在mysql下建議關(guān)閉。
spring.datasource.druid.pool-prepared-statements=false
#要啟用PSCache,必須配置大于0,當(dāng)大于0時(shí),poolPreparedStatements自動(dòng)觸發(fā)修改為true。在Druid中,不會(huì)存在Oracle下PSCache占用內(nèi)存過多的問題,可以把這個(gè)數(shù)值配置大一些,比如說100
spring.datasource.druid.max-pool-prepared-statement-per-connection-size=-1
#用來檢測(cè)連接是否有效的sql,要求是一個(gè)查詢語句,常用select 'x'。如果validationQuery為null,testOnBorrow、testOnReturn、testWhileIdle都不會(huì)起作用。
spring.datasource.druid.validation-query=select 'x'
#單位:秒,檢測(cè)連接是否有效的超時(shí)時(shí)間。底層調(diào)用jdbc Statement對(duì)象的void setQueryTimeout(int seconds)方法
spring.datasource.druid.validation-query-timeout=1
#申請(qǐng)連接時(shí)執(zhí)行validationQuery檢測(cè)連接是否有效,做了這個(gè)配置會(huì)降低性能。
spring.datasource.druid.test-on-borrow=true
#歸還連接時(shí)執(zhí)行validationQuery檢測(cè)連接是否有效,做了這個(gè)配置會(huì)降低性能。
spring.datasource.druid.test-on-return=true
#建議配置為true,不影響性能,并且保證安全性。申請(qǐng)連接的時(shí)候檢測(cè),如果空閑時(shí)間大于timeBetweenEvictionRunsMillis,執(zhí)行validationQuery檢測(cè)連接是否有效
spring.datasource.druid.test-while-idle=true
#有兩個(gè)含義:默認(rèn)1分鐘
#1) Destroy線程會(huì)檢測(cè)連接的間隔時(shí)間,如果連接空閑時(shí)間大于等于minEvictableIdleTimeMillis則關(guān)閉物理連接。
#2) testWhileIdle的判斷依據(jù),詳細(xì)看testWhileIdle屬性的說明
spring.datasource.druid.time-between-eviction-runs-millis=60000
# 連接保持空閑而不被驅(qū)逐的最小時(shí)間
spring.datasource.druid.min-evictable-idle-time-millis=600000
# 連接保持空閑而不被驅(qū)逐的最大時(shí)間
spring.datasource.druid.max-evictable-idle-time-millis=900000
#配置多個(gè)英文逗號(hào)分隔
spring.datasource.druid.filters=stat,wall

# WebStatFilter配置
# 是否啟用StatFilter默認(rèn)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/*
# 你可以關(guān)閉session統(tǒng)計(jì)功能
spring.datasource.druid.web-stat-filter.session-stat-enable=true
# 默認(rèn)sessionStatMaxCount是1000個(gè),你也可以按需要進(jìn)行配置
spring.datasource.druid.web-stat-filter.session-stat-max-count=1000
# 使得druid能夠知道當(dāng)前的session的用戶是誰
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知道當(dāng)前的user是誰
spring.datasource.druid.web-stat-filter.principal-cookie-name=aniu
# 配置profileEnable能夠監(jiān)控單個(gè)url調(diào)用的sql列表
spring.datasource.druid.web-stat-filter.profile-enable=


# 配置_StatViewServlet配置,用于展示Druid的統(tǒng)計(jì)信息
#是否啟用StatViewServlet(監(jiān)控頁面)默認(rèn)值為false(考慮到安全問題默認(rèn)并未啟動(dòng),如需啟用建議設(shè)置密碼或白名單以保障安全)
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.enabled=true
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.url-pattern=/druid/*
#允許清空統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.reset-enable=true
#監(jiān)控頁面登陸的用戶名
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.login-username=root
# 登陸監(jiān)控頁面所需的密碼
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.login-password=1234

# deny優(yōu)先于allow,如果在deny列表中,就算在allow列表中,也會(huì)被拒絕。
# 如果allow沒有配置或者為空,則允許所有訪問
#允許的IP
# spring.datasource.druid.stat-view-servlet.allow=
#拒絕的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
#開啟數(shù)據(jù)庫字段和類屬性的映射支持駝峰
mybatis.configuration.map-underscore-to-camel-case=true

4、代碼相關(guān)

數(shù)據(jù)庫腳本

create table user_info
(
    id        bigint unsigned auto_increment
        primary key,
    user_id   int          not null comment '用戶id',
    user_name varchar(64)  not null comment '真實(shí)姓名',
    email     varchar(30)  not null comment '用戶郵箱',
    nick_name varchar(45)  null comment '昵稱',
    status    tinyint      not null comment '用戶狀態(tài),1-正常,2-注銷,3-凍結(jié)',
    address   varchar(128) null
)
    comment '用戶基本信息';

初始化數(shù)據(jù)

INSERT INTO chenrui.user_info (id, user_id, user_name, email, nick_name, status, address) VALUES (1, 80001, '張三豐', 'xxx@126.com', '三哥', 1, '武當(dāng)山');
INSERT INTO chenrui.user_info (id, user_id, user_name, email, nick_name, status, address) VALUES (2, 80002, '張無忌', 'yyy@126.com', '', 1, null);

mapper.xml文件編寫

<?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>

編寫DAO接口

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

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

    UserInfo getUserByIdEqualOne();

    UserInfo getUserByIdEqualTwo();
}

測(cè)試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();
    }
}

啟動(dòng)類

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

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

5、啟動(dòng)驗(yàn)證

訪問:http://127.0.0.1:8080/druid/ ,彈出登陸界面,用戶和密碼對(duì)應(yīng)我們的配置文件中設(shè)置的用戶名和密碼

登陸進(jìn)去可以看到里面有很多監(jiān)控,這里我們只看我們本次所關(guān)心的,數(shù)據(jù)源,SQL監(jiān)控,URL監(jiān)控,其他的可以自行研究。

上面我們看到數(shù)據(jù)源里面的信息和我們?cè)赼pplication.properties中配置的一致

下面我們分別執(zhí)行幾次,我們準(zhǔn)備好的驗(yàn)證接口

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

然后看一下的各項(xiàng)監(jiān)控信息長什么樣子SQL監(jiān)控

上面我們看到我們總共四個(gè)語句,以及四個(gè)語句的運(yùn)行情況

SQL監(jiān)控項(xiàng)上,執(zhí)行時(shí)間、讀取行數(shù)、更新行數(shù)都有區(qū)間分布,將耗時(shí)分布成8個(gè)區(qū)間:

  • 0 - 1 耗時(shí)0到1毫秒的次數(shù)
  • 1 - 10 耗時(shí)1到10毫秒的次數(shù)
  • 10 - 100 耗時(shí)10到100毫秒的次數(shù)
  • 100 - 1,000 耗時(shí)100到1000毫秒的次數(shù)
  • 1,000 - 10,000 耗時(shí)1到10秒的次數(shù)
  • 10,000 - 100,000 耗時(shí)10到100秒的次數(shù)
  • 100,000 - 1,000,000 耗時(shí)100到1000秒的次數(shù)
  • 1,000,000 - 耗時(shí)1000秒以上的次數(shù)

這里你可能會(huì)有疑問 ,id =1和id=2怎么還是分開的,如果我id有一億個(gè),難道要在監(jiān)控頁面上有一億條記錄嗎?不是應(yīng)該都應(yīng)該是id=?的形式嗎?這里后面會(huì)講到,涉及到sql合并的監(jiān)控配置

URL監(jiān)控

這里可以很清晰的看到,每個(gè)url涉及到的數(shù)據(jù)庫執(zhí)行的信息

druid的內(nèi)置filters

在druid的jar中,META-INF/druid-filter.properties中有其內(nèi)置的filter,內(nèi)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的別名,可以在application.properties中可以通過spring.datasource.druid.filters屬性指定別名來開啟相應(yīng)的filter,也可以在Spring中通過屬性注入方式來開啟,接下來介紹一下比較常用的filter

攔截器stat(default、counter)

在spring.datasource.druid.filters配置中包含stat,代表開啟監(jiān)控統(tǒng)計(jì)信息,在上面內(nèi)容中,我們已經(jīng)看到包含執(zhí)行次數(shù)、時(shí)間、最慢SQL等信息。也提到因?yàn)橛械膕ql是非參數(shù)話的,這樣會(huì)導(dǎo)致在監(jiān)控頁面有很多監(jiān)控的sql都是一樣的,只是參數(shù)不一樣,我們這時(shí)候需要將合同sql配置打開;

只需要在application.properties增加配置:

#為監(jiān)控開啟SQL合并,將慢SQL的時(shí)間定為2毫秒,記錄慢SQL日志
spring.datasource.druid.connection-properties=druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=2;druid.stat.logSlowSql=true

看一下運(yùn)行結(jié)果:

1、下面2個(gè)語句在監(jiān)控頁面被合并了:

select * from user_info where id=1
select * from user_info where id=2
// 合并后的結(jié)果是:  
SELECT * FROM user_info WHERE id = ?

2、超過2ms的語句,在監(jiān)控頁面紅色展示出來

3、慢SQL在日志中會(huì)被體現(xiàn)出來

攔截器mergeStat

繼承stat,基本特性和stat是一樣的,不做延伸

攔截器encoding

由于歷史原因,一些數(shù)據(jù)庫保存數(shù)據(jù)的時(shí)候使用了錯(cuò)誤編碼,需要做編碼轉(zhuǎn)換。

可以用下面的方式開啟:

spring.datasource.druid.filters=stat,encoding
#配置客戶端的編碼UTF-8,服務(wù)端的編碼是ISO-8859-1,這樣存在數(shù)據(jù)庫中的亂碼查詢出來就不是亂碼了。
spring.datasource.druid.connection-properties=druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=2;druid.stat.logSlowSql=true;clientEncoding=UTF-8;serverEncoding=ISO-8859-1

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

Druid內(nèi)置提供了四種LogFilter(Log4jFilter、Log4j2Filter、CommonsLogFilter、Slf4jLogFilter),用于輸出JDBC執(zhí)行的日志

#這里使用log4j2為例
spring.datasource.druid.filters=stat,log4j2
#druid.log.conn記錄連接、druid.log.stmt記錄語句、druid.log.rs記錄結(jié)果集、druid.log.stmt.executableSql記錄可執(zhí)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
#為方便驗(yàn)證,我們開啟以下loggerName為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

我們可以看到執(zhí)行SQL的整個(gè)過程,開啟連接>從連接池獲取一個(gè)連接>組裝SQL語句>執(zhí)行>結(jié)果集返回>連接池回收連接

這里只用了log4j2這一種類型,其他可以自行去驗(yàn)證。

攔截器wall

WallFilter的功能是防御SQL注入攻擊。它是基于SQL語法分析,理解其中的SQL語義,然后做處理的,智能,準(zhǔn)確,誤報(bào)率低。減少風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生,wall攔截器還是很重要的。比如說不允許使用truncate,不允許物理刪除,這時(shí)候wall就用得上了。配置方式有兩種:

第一種:缺省配置

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

這種配置是默認(rèn)配置,而且大多數(shù)都不會(huì)攔截,可能不符合特定的場(chǎng)景,默認(rèn)屬性值參照:https://www.bookstack.cn/read/Druid/ffdd9118e6208531.md

第二種:屬性指定配置

這種方式的好處是:我們可以針對(duì)特定場(chǎng)景進(jìn)行限定,比如說不能用存儲(chǔ)過程,不能物理刪除,是否允許語句中有注釋等等。

//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;
    }
#不允許物理刪除語句
spring.datasource.druid.filter.wall.config.delete-allow=false

執(zhí)行一下試試效果:

可以看到日志顯示,不允許刪除,這樣可以避免一些同學(xué)不按照公司開發(fā)規(guī)范來開發(fā)代碼,減少風(fēng)險(xiǎn)。其他配置自己可以試驗(yàn)一下。

攔截器Config

Config作用:從配置文件中讀取配置;從遠(yuǎn)程http文件中讀取配置;為數(shù)據(jù)庫密碼提供加密功能

實(shí)際上前兩項(xiàng)作用意義不大,最關(guān)鍵的是第三項(xiàng)作用,因?yàn)閿?shù)據(jù)庫密碼直接寫在配置中,對(duì)運(yùn)維安全來說,是一個(gè)很大的挑戰(zhàn)。Druid為此提供一種數(shù)據(jù)庫密碼加密的手段ConfigFilter

如何使用:

#在application.properties的鏈接屬性配置項(xiàng)中增加config.file,可以是本地文件,也可以是遠(yuǎn)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

加密我們的數(shù)據(jù)庫密碼

使用下面的命令生成數(shù)據(jù)庫密碼的密文和秘鑰對(duì)

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

druid-pool.properties文件內(nèi)容

數(shù)據(jù)庫密碼配置項(xiàng)的值改為密文

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

自己啟動(dòng)一下試試,發(fā)現(xiàn)一切正常,信息安全問題也解決了。

Druid和HikariCP如何選擇

網(wǎng)絡(luò)上有這么一個(gè)圖,可以看到Druid是和其聲明的一致(為監(jiān)控而生),但是目前市面上有很多監(jiān)控相關(guān)的中間件和技術(shù),HikariCP可以通過這些技術(shù)彌補(bǔ)監(jiān)控方面的不足

HikariCP則說自己是性能最好的連接池,但是Druid也經(jīng)受住了阿里雙11的大考,實(shí)際上性能也是很好的

選擇哪一款就見仁見智了,不過兩款都是開源產(chǎn)品,阿里的Druid有中文的開源社區(qū),交流起來更加方便,并且經(jīng)過阿里多個(gè)系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn),想必也是非常的穩(wěn)定,而Hikari是SpringBoot2.0默認(rèn)的連接池,全世界使用范圍也非常廣,對(duì)于大部分業(yè)務(wù)來說,使用哪一款都是差不多的,畢竟性能瓶頸一般都不在連接池。大家可根據(jù)自己的喜好自由選擇

總結(jié)

到此這篇關(guān)于Spring集成Druid連接池及監(jiān)控配置的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Spring集成Druid連接池內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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