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Springboot数据访问(整合druid数据源)

jxf315 2025-07-08 19:42:00 教程文章 2 ℃

Springboot整合druid数据源

基本概念

Spring Boot默认的数据源是:

2.0之前:
org.apache.tomcat.jdbc.pool.DataSource

2.0及之后: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource

在springboot中切换数据源非常简单,只需要在配置文件中指定 spring.datasource.type为我们指定的类型就好了。

eg:spring.datassource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource

这样就完成切换我们的数据源为Druid,这个type的值是DataSource接口的实现。

优点

1、强大的监控能力

Druid提供了完善的监控体系。

内置监控面板

1、提供Web控制台,可以实时查看数据库连接池状态

2、监控SQL执行情况,包括执行时间、执行次数、错误统计

3、可视化展示慢SQL、SQL执行分布等关键指标

详细的统计信息

1、连接池使用情况:活跃连接数、空闲连接数、等待线程数

2、SQL执行统计:最慢SQL、最频繁SQL、错误SQL

3、数据库访问统计:事务提交回滚次数、连接获取时间分布

2、优秀的性能表现

高效的连接池管理

1、采用更优的连接池算法,减少连接获取的开销

2、支持PreparedStatement缓存,提高SQL执行效率

3、智能的连接回收机制,避免连接泄漏

资源优化

1、内存使用更加合理,减少GC压力

2、支持连接池的动态调整,根据负载自动优化

3、丰富的扩展功能

1、sql防火墙



2、多数据源支持

1、天然支持动态数据源切换

2、便于实现读写分离、分库分表等架构

3、支持多租户数据隔离

4、便捷的SpringBoot集成

自动配置



零侵入式集成

1、无需修改现有代码

2、通过配置即可启用所有功能

3、完美兼容Spring的事务管理

druid各项配置

name

配置这个属性的意义在于,如果存在多个数据源,监控的时候可以通过名字来区分开来。

url

连接数据库的url,不同数据库不一样。

username

连接数据库的用户名

password

连接数据库的密码。

driverClassName

这一项可配可不配,如果不配置druid会根据url自动识别dbType,然后选择相应的driverClassName

initialSize

初始化时建立物理连接的个数。初始化发生在显示调用init方法,或者第一次getConnection时

maxActive

最大连接池数量

maxIdle

已经不再使用,配置了也没效果

minIdle

最小连接池数量

maxWait

获取连接时最大等待时间,单位毫秒。配置了maxWait之后,缺省启用公平锁,并发效率会有所下降,如果需要可以通过配置useUnfairLock属性为true使用非公平锁。

poolPreparedStatements

是否缓存preparedStatement,也就是PSCache。PSCache对支持游标的数据库性能提升巨大,比如说oracle。在mysql下建议关闭。

maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize

要启用PSCache,必须配置大于0,当大于0时,poolPreparedStatements自动触发修改为true。在Druid中,不会存在Oracle下PSCache占用内存过多的问题,可以把这个数值配置大一些,比如说100

validationQuery

用来检测连接是否有效的sql,要求是一个查询语句,常用select ‘x’。如果validationQuery为null,testOnBorrow、testOnReturn、testWhileIdle都不会起作用。

validationQueryTimeout

单位:秒,检测连接是否有效的超时时间。底层调用jdbc Statement对象的void setQueryTimeout(int seconds)方法。

testOnBorrow

申请连接时执行validationQuery检测连接是否有效,做了这个配置会降低性能。

testOnReturn

归还连接时执行validationQuery检测连接是否有效,做了这个配置会降低性能。

testWhileIdle

建议配置为true,不影响性能,并且保证安全性。申请连接的时候检测,如果空闲时间大于
timeBetweenEvictionRunsMillis,执行validationQuery检测连接是否有效。

keepAlive

连接池中的minIdle数量以内的连接,空闲时间超过
minEvictableIdleTimeMillis,则会执行keepAlive操作。

timeBetweenEvictionRunsMillis

有两个含义: 1) Destroy线程会检测连接的间隔时间,如果连接空闲时间大于等于
minEvictableIdleTimeMillis则关闭物理连接。 2) testWhileIdle的判断依据,详细看testWhileIdle属性的说明。

numTestsPerEvictionRun

不再使用,一个DruidDataSource只支持一个EvictionRun

minEvictableIdleTimeMillis

连接保持空闲而不被驱逐的最小时间。

connectionInitSqls

物理连接初始化的时候执行的sql

exceptionSorter

当数据库抛出一些不可恢复的异常时,抛弃连接

filters

属性类型是字符串,通过别名的方式配置扩展插件,常用的插件有: 监控统计用的filter:stat 日志用的filter:log4j 防御sql注入的filter:wall

proxyFilters

类型是List<
com.alibaba.druid.filter.Filter>,如果同时配置了filters和proxyFilters,是组合关系,并非替换关系。

使用starter启动器

Druid官方已提供启动器,我们只要使用启动器,就能实现springboot的自动装配,就不需要再通过配置类去注入我们的bean了。

1、添加依赖



2、添加配置

druid中默认的配置都是以spring.datasource.druid.*开头的,所以我们只要在配置文件中配置属性就好,不需要再写配置类去绑定配置信息。




3、启动测试类

我们自己编写一个测试类,启动发现正常读取到我们的自定义配置:




这个时候我们访问localhost:8080/druid,就可以进入druid默认的监控控制台。

DruidDataSourceAutoConfigure

基本概念


DruidDataSourceAutoConfigure是Druid连接池在SpringBoot中的自动配置核心类,负责自动创建和配置Druid数据源。

源码



关键注解解析

@ConditionalOnClass



作用: 只有当classpath中存在DruidDataSource类时,才会激活这个自动配置

意义: 确保只有引入了Druid依赖才会进行自动配置。

@AutoConfigureBefore



作用: 在SpringBoot默认的
DataSourceAutoConfiguration之前执行

意义: 优先使用Druid配置,覆盖默认数据源配置

@EnableConfigurationProperties



作用:启用配置属性绑定

DruidStatProperties: 绑定spring.datasource.druid.*配置

DataSourceProperties: 绑定spring.datasource.*配置

核心配置方法

主数据源配置



DruidDataSourceWrapper内部类



DynamicDataSourceContextHolder

基本概念


DynamicDataSourceContextHolder是Druid动态数据源组件中的一个核心工具类,主要用于管理当前线程的数据源上下文信息。

主要功能

这个类采用ThreadLocal机制来存储和管理数据源标识,确保在多线程环境下每个线程都能独立地切换和使用不同的数据源。

方法

setDataSourceType(String dataSourceType)

设置当前线程使用的数据源标识

将数据源key存储到ThreadLocal中

getDataSourceType()

获取当前线程绑定的数据源标识

返回之前设置的数据源key

clearDataSourceType()

清除当前线程的数据源上下文

避免内存泄漏,通常在操作完成后调用

使用场景



工作原理

该类通常配合DynamicDataSource和AbstractRoutingDataSource使用。当程序需要执行数据库操作时,AbstractRoutingDataSource会调用其determineCurrentLookupKey()方法,该方法内部通过
DynamicDataSourceContextHolder.getDataSourceType()获取当前线程应该使用的数据源标识,从而实现动态数据源切换。

这种设计使得应用可以在运行时根据业务需要灵活切换不同的数据源,比如读写分离、多租户等场景。

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