DRUID连接池的实用 配置详解

    xiaoxiao2021-12-15  32

    转载自:http://www.cnblogs.com/wuyun-blog/p/5679073.html

    DRUID介绍

        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,不知道速度有没有BoneCP快)。

     

    配置参数

    和其它连接池一样DRUID的DataSource类为:com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource,基本配置参数如下:

     

    配置缺省值说明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。  如果没有配置,将会生成一个名字,格式是:"DataSource-" + System.identityHashCode(this)jdbcUrl 连接数据库的url,不同数据库不一样。例如:  mysql : jdbc:mysql://10.20.153.104:3306/druid2  oracle : jdbc:oracle:thin:@10.20.149.85:1521:ocnautousername 连接数据库的用户名password 连接数据库的密码。如果你不希望密码直接写在配置文件中,可以使用ConfigFilter。详细看这里:https://github.com/alibaba/druid/wiki/使用ConfigFilterdriverClassName根据url自动识别这一项可配可不配,如果不配置druid会根据url自动识别dbType,然后选择相应的driverClassName(建议配置下)initialSize0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maxActive8最大连接池数量maxIdle8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。poolPreparedStatementsfalse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。maxOpenPreparedStatements-1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100validationQuery 用来检测连接是否有效的sql,要求是一个查询语句。如果validationQuery为null,testOnBorrow、testOnReturn、testWhileIdle都不会其作用。testOnBorrowtrue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。testOnReturnfalse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testWhileIdlefalse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。timeBetweenEvictionRunsMillis 有两个含义:  1) Destroy线程会检测连接的间隔时间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EvictionRunminEvictableIdleTimeMillis  connectionInitSqls 物理连接初始化的时候执行的sqlexceptionSorter根据dbType自动识别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:wallproxyFilters 

    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

     

    使用方法

    DB数据源的使用方法也就是2种,一种是在代码中写死通过NEW操作符创建DataSSource,然后set一些连接属性,这里不在累述;另外一种是基于SPRING的配置方法,然后让SPRING的Context自动加载配置(以下配置文件默认都在项目根目录下conf文件夹中)

    1、属性文件:application.properties(DataSource连接参数)

     

    jdbc.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver  jdbc.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test  jdbc.username=root  jdbc.password=1qaz!QAZ

     

    2、SPRING配置文件:spring-base.xml

     

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>  <beans xmlns=" http://www.springframework.org/schema/beans"   xmlns:xsi=" http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:batch=" http://www.springframework.org/schema/batch"   xsi:schemaLocation=" http://www.springframework.org/schema/beans             http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-4.0.xsd">

     

     <bean id="propertyConfigure"    class="org.springframework.beans.factory.config.PropertyPlaceholderConfigurer">    <property name="locations">     <list>      <value>./conf/application.properties</value>     </list>    </property>   </bean>

     

     <bean id="dataSource" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource"    init-method="init" destroy-method="close">    <property name="driverClassName" value="${jdbc.driverClassName}" />    <property name="url" value="${jdbc.url}" />    <property name="username" value="${jdbc.username}" />    <property name="password" value="${jdbc.password}" />    <!-- 配置初始化大小、最小、最大 -->    <property name="initialSize" value="1" />    <property name="minIdle" value="1" />    <property name="maxActive" value="10" />

      <!-- 配置获取连接等待超时的时间 -->    <property name="maxWait" value="10000" />

      <!-- 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 -->    <property name="timeBetweenEvictionRunsMillis" value="60000" />

      <!-- 配置一个连接在池中最小生存的时间,单位是毫秒 -->    <property name="minEvictableIdleTimeMillis" value="300000" />

      <property name="testWhileIdle" value="true" />

      <!-- 这里建议配置为TRUE,防止取到的连接不可用 -->    <property name="testOnBorrow" value="true" />    <property name="testOnReturn" value="false" />

      <!-- 打开PSCache,并且指定每个连接上PSCache的大小 -->    <property name="poolPreparedStatements" value="true" />    <property name="maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize"     value="20" />

      <!-- 这里配置提交方式,默认就是TRUE,可以不用配置 -->

      <property name="defaultAutoCommit" value="true" />

      <!-- 验证连接有效与否的SQL,不同的数据配置不同 -->    <property name="validationQuery" value="select 1 " />    <property name="filters" value="stat" />    <property name="proxyFilters">     <list>      <ref bean="logFilter" />     </list>    </property>   </bean>

     

     <bean id="logFilter" class="com.alibaba.druid.filter.logging.Slf4jLogFilter">    <property name="statementExecutableSqlLogEnable" value="false" />   </bean>

    </beans>

    上面红色标注部分为监控DB池连接执行监控,后面在做详细说明.

     

    监控方式

    1、WEB方式监控配置

    <servlet>       <servlet-name>DruidStatView</servlet-name>       <servlet-class>com.alibaba.druid.support.http.StatViewServlet</servlet-class>   </servlet>   <servlet-mapping>       <servlet-name>DruidStatView</servlet-name>       <url-pattern>/druid/*</url-pattern>   </servlet-mapping>   <filter>    <filter-name>druidWebStatFilter</filter-name>    <filter-class>com.alibaba.druid.support.http.WebStatFilter</filter-class>    <init-param>     <param-name>exclusions</param-name>     <param-value>/public/*,*.js,*.css,/druid*,*.jsp,*.swf</param-value>    </init-param>    <init-param>     <param-name>principalSessionName</param-name>     <param-value>sessionInfo</param-value>    </init-param>    <init-param>     <param-name>profileEnable</param-name>     <param-value>true</param-value>    </init-param>   </filter>   <filter-mapping>    <filter-name>druidWebStatFilter</filter-name>    <url-pattern>/*</url-pattern>   </filter-mapping>

     

    把上面servlet配置添加到项目web.xml即可。然后运行Tomcat,浏览器输入 http://IP:PROT/druid

    就可以打开Druid的监控页面了.

    2、日志文件监控

    Druid提供了多种日志文件监控 commons-logging、log4j等,这里我们主要使用slf4j和logback来进行日志监控配置。

    首先要引入slf4j和logback相关的jar文件(从Maven公共仓库下载 http://search.maven.org/)

    <slf4j.version>1.7.7</slf4j.version>  <logback.version>1.1.2</logback.version>

     

    <dependency>      <groupId>org.slf4j</groupId>      <artifactId>slf4j-api</artifactId>      <version>${slf4j.version}</version>   </dependency>  <dependency>      <groupId>ch.qos.logback</groupId>      <artifactId>logback-access</artifactId>      <version>${logback.version}</version>  </dependency>  <dependency>      <groupId>ch.qos.logback</groupId>      <artifactId>logback-core</artifactId>      <version>${logback.version}</version>  </dependency>  <dependency>      <groupId>ch.qos.logback</groupId>      <artifactId>logback-classic</artifactId>      <version>${logback.version}</version>  </dependency> 

     

    接下配置logback的配置文件(./conf/logback.xml)

     

    <configuration>

     <appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">    <layout class="ch.qos.logback.classic.PatternLayout">     <Pattern>%d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n     </Pattern>    </layout>   </appender>

     <appender name="FILE" class="ch.qos.logback.core.FileAppender">    <file>./logs/druid_info.log</file>    <layout class="ch.qos.logback.classic.PatternLayout">     <Pattern>%d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n</Pattern>    </layout>    <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">     <level>debug</level>    </filter>   </appender>

     <root level="DEBUG">    <appender-ref ref="FILE" />   </root>  </configuration>

     

    最后就是写一个测试类进行测试

    public class TestMain {

     public static void loadLoggerContext() {    System.getProperties().put("logback.configurationFile", "./conf/logback.xml");    LoggerContext lc = (LoggerContext) LoggerFactory.getILoggerFactory();    StatusPrinter.setPrintStream(System.err);    StatusPrinter.print(lc);   }

     public static void main(String[] args) {    try {     loadLoggerContext();     FileSystemXmlApplicationContext context = new FileSystemXmlApplicationContext("./conf/spring-base.xml");    } catch (Exception e) {     System.out.println(e);    }   }  }

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