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SpringBoot(13)---整合Druid实现多数据源和可视化监控

2年前 (2022) 程序员胖胖胖虎阿
214 0 0

SpringBoot整合Druid实现多数据源和可视化监控

先献上github代码地址:https://github.com/yudiandemingzi/spring-boot-many-data-source
代码拉下来换下自己的mysql数据库地址,就可以直接运行。Druid的优点很明显,它的可视化界面可以监控Sql语句和URI执行情况在开发中真的很需要。
先说优点吧:

    1) 替换DBCP和C3P0。Druid提供了一个高效、功能强大、可扩展性好的数据库连接池。
    2) 数据库密码加密。直接把数据库密码写在配置文件中，这是不好的行为，容易导致安全问题。
    3) 可以监控数据库访问性能，能够详细统计SQL的执行性能，这对于线上分析数据库访问性能有帮助。
    4) SQL执行日志，Druid提供了不同的LogFilter，监控你应用的数据库   访问情况。
    5）扩展JDBC，如果你要对JDBC层有编程的需求，可以通过Druid提供的Filter-Chain机制，很方便编写JDBC层的扩展插件。

二、配置多数据源

1、pom.xml

只需要添加druid这一个jar就行了,有关springboot项目他还有个整合包,用那个整合包也一样。

       <!-- Druid 数据连接池依赖 -->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>druid</artifactId>
            <version>1.1.8</version>
        </dependency>

        <dependency>
			<groupId>com.alibaba</groupId>
			<artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
			<version>1.1.6</version>
		</dependency>

对于springboot项目来讲,上面任选一个都是可以的,亲测有效。

2、application.yml

我这里是采用application.yml进行添加配置,这里面配置了两个数据源,其实在application.yml也可以不配置这些东西,它的主要作用是给数据源配置类读取数据用的。

spring:
  datasource:
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    initialSize: 10
    minIdle: 10
    maxActive: 200
    # 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: 30000
    validationQuery: select 'x'
    testWhileIdle: true
    testOnBorrow: false
    testOnReturn: false
    # 打开PSCache，并且指定每个连接上PSCache的大小
    poolPreparedStatements: true
    maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize: 20
    # 配置监控统计拦截的filters
    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


#配置了两个数据源
master:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/user?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&allowMultiQueries=true
    username: root
    password: root
    driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver

cluster:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/student?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&allowMultiQueries=true
    username: root
    password: root
    driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver

3、主数据源配置类(MasterDataSourceConfig)

/**
 * 主数据源配置
 */
@Configuration
@MapperScan(basePackages = MasterDataSourceConfig.PACKAGE, sqlSessionFactoryRef = "masterSqlSessionFactory")
public class MasterDataSourceConfig {

    /**
     * 配置多数据源 关键就在这里 这里配置了不同的数据源扫描不同mapper
     */
    static final String PACKAGE = "com.binron.multidatasource.mapper.master";
    static final String MAPPER_LOCATION = "classpath:mapper/master/*.xml";

    /**
     * 连接数据库信息 这个其实更好的是用配置中心完成
     */
    @Value("${master.datasource.url}")
    private String url;  
      
    @Value("${master.datasource.username}")
    private String username;  
      
    @Value("${master.datasource.password}")
    private String password;  
      
    @Value("${master.datasource.driverClassName}")
    private String driverClassName;


    /**
     * 下面的配置信息可以读取配置文件，其实可以直接写死 如果是多数据源的话 还是考虑读取配置文件
     */
    @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(name = "masterDataSource")
    @Primary //标志这个 Bean 如果在多个同类 Bean 候选时，该 Bean 优先被考虑。
    public DataSource masterDataSource() {
        DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
        dataSource.setUrl(url);  
        dataSource.setUsername(username);  
        dataSource.setPassword(password);  
        dataSource.setDriverClassName(driverClassName);  
          
        //具体配置 
        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);

        /**
         * 这个是用来配置 druid 监控sql语句的 非常有用 如果你有两个数据源 这个配置哪个数据源就监控哪个数据源的sql 同时配置那就都监控
         */
        try {
            dataSource.setFilters(filters);
        } catch (SQLException e) {
        	e.printStackTrace();
        }
        dataSource.setConnectionProperties(connectionProperties);  
        return dataSource;
    }

    @Bean(name = "masterTransactionManager")
    @Primary
    public DataSourceTransactionManager masterTransactionManager() {
        return new DataSourceTransactionManager(masterDataSource());
    }

    @Bean(name = "masterSqlSessionFactory")
    @Primary
    public SqlSessionFactory masterSqlSessionFactory(@Qualifier("masterDataSource") DataSource masterDataSource)
            throws Exception {
        final SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean();
        sessionFactory.setDataSource(masterDataSource);
        sessionFactory.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources(MasterDataSourceConfig.MAPPER_LOCATION));
        
        return sessionFactory.getObject();
    }
}

这里说明几点

  1) @Primary: 多数据源配置的时候注意，必须要有一个主数据源， 用 @Primary 标志该 Bean。标志这个 Bean 如果在多个同类 Bean 候选时，该 Bean优先被考虑。
  2) dataSource.setFilters(filters): 这个是用来配置 druid 监控sql语句的, 如果你有两个数据源 这个配置哪个数据源就监控哪个 数据源的sql,同时配置那就都监控。
  3) 能够做到多个数据源的关键点 就是每个数据源所扫描的mapper包不一样,谁扫描到哪个mapper那么该mapper就用哪个数据源,同时都扫到了呢,
      那当然就得用主数据源咯,也就是添加@Primary 的数据源。

4、次数据源(ClusterDataSourceConfig)

这里省略了部分代码,因为和主是一样的,完整代码在github代码里有。

/**
 * 次数据源 另一个数据源配置
 */
@Configuration
@MapperScan(basePackages = ClusterDataSourceConfig.PACKAGE, sqlSessionFactoryRef = "clusterSqlSessionFactory")
public class ClusterDataSourceConfig {

    /**
     * 配置多数据源 关键就在这里 这里配置了不同数据源扫描不同的mapper
     */
    static final String PACKAGE = "com.binron.multidatasource.mapper.cluster";
    static final String MAPPER_LOCATION = "classpath:mapper/cluster/*.xml";

    @Value("${cluster.datasource.url}")
    private String url;

    @Value("${cluster.datasource.username}")
    private String username;

    @Value("${cluster.datasource.password}")
    private String password;

    @Value("${cluster.datasource.driverClassName}")
    private String driverClass;

    @Bean(name = "clusterDataSource")
    public DataSource clusterDataSource() {
        DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
        dataSource.setUrl(url);
        dataSource.setUsername(username);
        dataSource.setPassword(password);
        dataSource.setDriverClassName(driverClass);

        //具体配置
        try {
            dataSource.setFilters("stat,wall,slf4j");
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return dataSource;
    }

    @Bean(name = "clusterTransactionManager")
    public DataSourceTransactionManager clusterTransactionManager() {
        return new DataSourceTransactionManager(clusterDataSource());
    }

    @Bean(name = "clusterSqlSessionFactory")
    public SqlSessionFactory clusterSqlSessionFactory(@Qualifier("clusterDataSource") DataSource clusterDataSource)
            throws Exception {
        final SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean();
        sessionFactory.setDataSource(clusterDataSource);

        sessionFactory.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources(ClusterDataSourceConfig.MAPPER_LOCATION));
        return sessionFactory.getObject();
    }
}

这里说明几点：

   1）发现次数据源所扫描的mapper和主是完全不一样的,说明每个数据源负责自己的mapper
   2)  次数据源是没有加@Primary。
   3）这里也添加了dataSource.setFilters(filters):说明 次数据源也需要监听sql语句。

三、配置可视化界面

直接上代码：

/**
 * druid监控界面设置
 */
@Configuration
public class DruidConfiguration {

    @Bean
    public ServletRegistrationBean druidStatViewServle() {
        //注册服务
        ServletRegistrationBean servletRegistrationBean = new ServletRegistrationBean(
                new StatViewServlet(), "/druid/*");
        // 白名单(为空表示,所有的都可以访问,多个IP的时候用逗号隔开)
        servletRegistrationBean.addInitParameter("allow", "127.0.0.1");
        // IP黑名单 (存在共同时，deny优先于allow) （黑白名单就是如果是黑名单，那么该ip无法登陆该可视化界面）
        servletRegistrationBean.addInitParameter("deny", "127.0.0.2");
        // 设置登录的用户名和密码
        servletRegistrationBean.addInitParameter("loginUsername", "root");
        servletRegistrationBean.addInitParameter("loginPassword", "123456");
        // 是否能够重置数据.
        servletRegistrationBean.addInitParameter("resetEnable", "false");
        return servletRegistrationBean;
    }

    @Bean
    public FilterRegistrationBean druidStatFilter() {
        FilterRegistrationBean filterRegistrationBean = new FilterRegistrationBean(
                new WebStatFilter());
        // 添加过滤规则
        filterRegistrationBean.addUrlPatterns("/*");
        // 添加不需要忽略的格式信息
        filterRegistrationBean.addInitParameter("exclusions", "*.js,*.gif,*.jpg,*.png,*.css,*.ico,/druid/*");
        System.out.println("druid初始化成功!");
        return filterRegistrationBean;

    }
}

这里说明几点

（1）登陆地址:http://127.0.0.1:8080/druid/index.html(端口号看自己设置的端口号)
（2）一旦配置黑名单,那么该ip访问是没有权限的登陆的
（3）如果想看SQL执行结果,那么上面数据源配置一定要添加dataSource.setFilters(filters),我之前就没有添加,所以其它都能正常使用,就是无法监控Sql语句。

效果图
SpringBoot(13)---整合Druid实现多数据源和可视化监控
SpringBoot(13)---整合Druid实现多数据源和可视化监控

确实很好用。顺便讲下,我遇到其它功能都有用,唯独Sql语句无法监控的问题,之后看界面才看出端倪来。
SpringBoot(13)---整合Druid实现多数据源和可视化监控

我发现界面中,filter类名为空，可是在yml确实配置了filters,怎么还是空,原因是数据源里没有配置setFilters(filters)。
SpringBoot(13)---整合Druid实现多数据源和可视化监控

文献资料

1、 阿里github有关Druid结合Boot文档
2、 demo参考github地址: (感谢作者分享）
3、 数据连接池的属性字段说明
4、 yml配置、properties配置、ssm配置

SpringBoot(13)---整合Druid实现多数据源和可视化监控

版权声明：程序员胖胖胖虎阿 发表于 2022年9月12日 下午12:08。
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