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  • druid教程
    千次阅读
    2019-05-27 08:42:39
    1. https://www.cnblogs.com/broadview/p/6423673.html (快速了解Druid——实时大数据分析软件)
    2. https://www.cnblogs.com/niejunlei/p/5977895.html (Druid 介绍及配置)
    3. 0赞 https://www.jianshu.com/p/da3f4eee33ae (Spring boot+Mybatis+druid 实战)
    4. 14赞 https://www.jianshu.com/p/d365ddce6b73 (Druid简介(Spring Boot + Mybatis + Druid数据源【官方start】))
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  • Spring Boot Druid 使用教程

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    Spring Boot MyBatis 学习教程》 配套的源代码进行扩展,添加 Druid 数据库连接池和监控的功能。如果读者对于 Spring Boot 如何使用 MyBatis 还不了解,可以先完成文章 《 Spring Boot MyBatis 学习教程》 的阅读和...

    阿里巴巴开源的 Druid 是 Java 语言的数据库连接池,提供了强大的监控和扩展功能。

    本文讲述如何在 Spring Boot 项目中使用 Druid 数据库连接池。

    教程基于文章 《Spring Boot MyBatis 学习教程》 配套的源代码进行扩展,添加 Druid 数据库连接池和监控的功能。如果读者对于 Spring Boot 如何使用 MyBatis 还不了解,可以先完成文章 《Spring Boot MyBatis 学习教程》 的阅读和学习。

    添加依赖

    pom.xml 文件添加当前最新版本的 Druid 依赖:

    <dependency>
    	<groupId>com.alibaba</groupId>
    	<artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
    	<version>1.2.4</version>
    </dependency>
    

    形成新的 pom.xml 文件:

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
             xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
        <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
        <parent>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
            <version>2.4.1</version>
            <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
        </parent>
        <groupId>me.leehao</groupId>
        <artifactId>mybatisdemo</artifactId>
        <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
        <name>mybatisdemo</name>
        <description>Demo project for Mybatis</description>
        <properties>
            <java.version>1.8</java.version>
        </properties>
        <dependencies>
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
                <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
                <version>2.1.4</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>com.alibaba</groupId>
                <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
                <version>1.2.4</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>mysql</groupId>
                <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
                <scope>runtime</scope>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
                <scope>test</scope>
            </dependency>
        </dependencies>
        <build>
            <plugins>
                <plugin>
                    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                    <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
                </plugin>
            </plugins>
        </build>
    </project>
    

    Druid 配置

    application.yml 配置如下:

    server:
      port: 6080
    
    spring:
      datasource:
        druid:
          username: root
          password: 12345678
          url: jdbc:mysql://localhost:3306/mybatis?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=true&serverTimezone=UTC
          driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
          initial-size: 8
          max-active: 16
          min-idle: 1
          max-wait: 60000
    
          web-stat-filter:
            enabled: true
            url-pattern: /*
            exclusions: "*.js,*.gif,*.jpg,*.png,*.css,*.ico,/druid/*,"
    
          stat-view-servlet:
            enabled: true
            login-username: admin
            login-password: admin
            reset-enable: false
            url-pattern: /druid/*
    
    mybatis:
      mapper-locations: classpath:mapping/*Mapper.xml
      type-aliases-package: me.leehao.mybatisdemo.entity
    
    logging:
      level:
        me:
          leehao:
            mybatisdemo:
              mapper : debug
    

    其中,数据库连接基本配置:

    • username:数据库用户名称
    • password:数据库密码
    • url:JDBC 连接字符串
    • driver-class-name:数据库驱动类名称

    连接池配置:

    • initial-size:连接池建立时创建的初始化连接数
    • max-active:连接池中最大的活跃连接数
    • min-idle:连接池中最小的连接数
    • max-wait:获取连接等待超时的时间

    Druid 内置一个 StatViewServlet 用于展示 Druid 的统计信息,对 StatViewServlet 的配置,主要是配置 stat-view-servlet,包括:

    • enabled:是否启用 StatViewServlet (监控页面),默认为 false
    • login-username:监控页面登录的用户名称
    • login-password:监控页面登录的用户密码
    • reset-enable:是否允许清空统计数据
    • url-pattern:根据配置中的 url-pattern 来访问内置监控页面,例如 /druid/*,则内置监控页面的首页是 /druid/index.html

    Druid 提供 WebStatFilter 用于采集 web-jdbc 关联监控的数据。对 WebStatFilter 进行配置,主要是配置 web-stat-filter,包括:

    • enabled:是否启用 WebStatFilter,默认值 false
    • url-pattern:需要监控的 url
    • exclusions:需要排除一些不必要的 url,比如 *.js,/jslib/*

    运行测试

    浏览器打开地址:http://localhost:6080/druid/index.html,其中,端口 6080 为上面 application.yml 配置的 server.port。使用 admin 用户和 admin 密码登录 Druid 的监控页面。

    随机调用几次 http://localhost:6080/user/1 接口,可以看到监控页面有相关的监控展示:

    其他监控数据这里不再阐述,可以参考官方文档。

    参考资料

    • https://github.com/alibaba/druid
    • https://github.com/alibaba/druid/tree/master/druid-spring-boot-starter/
    • https://github.com/alibaba/druid/wiki/%E9%85%8D%E7%BD%AE_StatViewServlet%E9%85%8D%E7%BD%AE
    • https://github.com/alibaba/druid/wiki/%E9%85%8D%E7%BD%AE_%E9%85%8D%E7%BD%AEWebStatFilter
    • https://github.com/alibaba/druid/wiki/Druid%E8%BF%9E%E6%8E%A5%E6%B1%A0%E4%BB%8B%E7%BB%8D
    展开全文
  • druid简单教程.docx

    2020-03-09 11:12:00
    java程序很大一部分要操作数据库,为了提高性能操作数据库的时候,有不得不使用数据库连接池。数据库连接池有很多选择,c3p、dhcp、proxool等,druid作为一名后起之秀,凭借其...接下来本教程就说一下druid的简单使用。
  • druid 教程 connection holder is null

    千次阅读 2018-05-22 10:32:46
    接下来本教程就说一下druid的简单使用。 首先从http://repo1.maven.org/maven2/com/alibaba/druid/ 下载最新的jar包。如果想使用最新的源码编译,可以从https://github.com/alibaba/druid 下载源码,然后使用maven...

    、proxool等,druid作为一名后起之秀,凭借其出色的性能,也逐渐印入了大家的眼帘。接下来本教程就说一下druid的简单使用。

    首先从http://repo1.maven.org/maven2/com/alibaba/druid/ 下载最新的jar包。如果想使用最新的源码编译,可以从https://github.com/alibaba/druid 下载源码,然后使用maven命令行,或者导入到eclipse中进行编译。

    1 配置

    和dbcp类似,druid的常用配置项如下
    这里写图片描述
    这里写图片描述
    这里写图片描述

    表1.1 配置属性

    表1.1仅仅列出了常用配置属性,完整的属性列表可以参考代码类DruidDataSourceFactory 的ALL_PROPERTIES属性,根据常用的配置属性,首先给出一个如下的配置文件,放置于src目录下。

    [plain] view plain copy

    url:jdbc:mysql://localhost:3306/dragoon_v25_masterdb  
    driverClassName:com.mysql.jdbc.Driver  
    username:root  
    password:aaaaaaaa  
    
    filters:stat  
    
    maxActive:20  
    initialSize:1  
    maxWait:60000  
    minIdle:10  
    #maxIdle:15  
    
    timeBetweenEvictionRunsMillis:60000  
    minEvictableIdleTimeMillis:300000  
    
    validationQuery:SELECT 'x'  
    testWhileIdle:true  
    testOnBorrow:false  
    testOnReturn:false  
    #poolPreparedStatements:true  
    maxOpenPreparedStatements:2

    0
    配置文件1.1

    配置项中指定了各个参数后,在连接池内部是这么使用这些参数的。数据库连接池在初始化的时候会创建initialSize个连接,当有数据库操作时,会从池中取出一个连接。如果当前池中正在使用的连接数等于maxActive,则会等待一段时间,等待其他操作释放掉某一个连接,如果这个等待时间超过了maxWait,则会报错;如果当前正在使用的连接数没有达到maxActive,则判断当前是否空闲连接,如果有则直接使用空闲连接,如果没有则新建立一个连接。在连接使用完毕后,不是将其物理连接关闭,而是将其放入池中等待其他操作复用。

    同时连接池内部有机制判断,如果当前的总的连接数少于miniIdle,则会建立新的空闲连接,以保证连接数得到miniIdle。如果当前连接池中某个连接在空闲了timeBetweenEvictionRunsMillis时间后任然没有使用,则被物理性的关闭掉。有些数据库连接的时候有超时限制(mysql连接在8小时后断开),或者由于网络中断等原因,连接池的连接会出现失效的情况,这时候可以设置一个testWhileIdle参数为true,注意这里的“while”这个单词应该翻译成“如果”,换句话说testWhileIdle写为testIfIdle更好理解些,其含义为连接在获取连接的时候,如果检测到当前连接不活跃的时间超过了timeBetweenEvictionRunsMillis,则去手动检测一下当前连接的有效性,在保证确实有效后才加以使用。在检测活跃性时,如果当前的活跃时间大于minEvictableIdleTimeMillis,则认为需要关闭当前连接。当然,为了保证绝对的可用性,你也可以使用testOnBorrow为true(即在每次获取Connection对象时都检测其可用性),不过这样会影响性能。

    最后说一下removeAbandoned参数,其实druid是不能检测到当前使用的连接是否发生了连接泄露,所以在代码内部就假定如果一个连接建立连接的时间很长,则将其认定为泄露,继而强制将其关闭掉。这个参数在druid中默认是不开启的,github上给出的wiki中也对其没有丝毫提及。其实在代码中设置testWhileIdle就能在一定程序上消灭掉泄露的连接,因为如果发生了泄露,那么他的不活跃时间肯定会在某个时间点大于timeBetweenEvictionRunsMillis,继而被回收掉。

    connection holder is null 问题分析

    removeAbandoned
    对于建立时间超过removeAbandonedTimeout的连接强制关闭
    removeAbandonedTimeout
    指定连接建立多长时间就需要被强制关闭
    logAbandoned
    指定发生removeabandoned的时候,是否记录当前线程的堆栈信息到日志中
    这三个一定要配置在文件中,当出现问题的时候回打印日志定位到连接池泄露的地方。

    最后定位出来问题
    数据库连接池泄露 DaCsCaseMainQueryDao DaCsCollectionRecDao 两个dao被action直接调用
    没有用service包食物,hibernnate 里面的这种操作会发生连接池泄露

    配合这个一起看看
    连接池区别

    展开全文
  • SpringBoot实战教程(6)| 整合Druid

    千次阅读 2021-12-10 20:12:45
    Druid最常被当做数据库来用以支持实时摄取、高性能查询和高稳定运行的应用场景,同时,Druid也通常被用来助力分析型应用的图形化界面,或者当做需要快速聚合的高并发后端API,Druid最适合应用于面向事件类型的数据。...

    Apache Druid是一个实时分析型数据库,旨在对大型数据集进行快速的查询分析("OLAP"查询)。Druid最常被当做数据库来用以支持实时摄取、高性能查询和高稳定运行的应用场景,同时,Druid也通常被用来助力分析型应用的图形化界面,或者当做需要快速聚合的高并发后端API,Druid最适合应用于面向事件类型的数据。

    目录

    一、主要特征

    二、使用场景

    三、初始化SpringBoot项目

    四、引入依赖文件

    五、编写配置文件

    六、编写DruidConfig配置类

    七、查看Druid监控信息


    一、主要特征

    1. 列式存储,Druid使用列式存储,这意味着在一个特定的数据查询中它只需要查询特定的列,这样极地提高了部分列查询场景的性能。另外,每一列数据都针对特定数据类型做了优化存储,从而支持快速的扫描和聚合。
    2. 可扩展的分布式系统,Druid通常部署在数十到数百台服务器的集群中,并且可以提供每秒数百万条记录的接收速率,数万亿条记录的保留存储以及亚秒级到几秒的查询延迟。
    3. 大规模并行处理,Druid可以在整个集群中并行处理查询。
    4. 实时或批量摄取,Druid可以实时(已经被摄取的数据可立即用于查询)或批量摄取数据。
    5. 自修复、自平衡、易于操作,作为集群运维操作人员,要伸缩集群只需添加或删除服务,集群就会在后台自动重新平衡自身,而不会造成任何停机。如果任何一台Druid服务器发生故障,系统将自动绕过损坏。 Druid设计为7*24全天候运行,无需出于任何原因而导致计划内停机,包括配置更改和软件更新。
    6. 不会丢失数据的云原生容错架构,一旦Druid摄取了数据,副本就安全地存储在深度存储介质(通常是云存储,HDFS或共享文件系统)中。即使某个Druid服务发生故障,也可以从深度存储中恢复您的数据。对于仅影响少数Druid服务的有限故障,副本可确保在系统恢复时仍然可以进行查询。
    7. 用于快速过滤的索引,Druid使用CONCISE或Roaring压缩的位图索引来创建索引,以支持快速过滤和跨多列搜索。
    8. 基于时间的分区,Druid首先按时间对数据进行分区,另外同时可以根据其他字段进行分区。这意味着基于时间的查询将仅访问与查询时间范围匹配的分区,这将大大提高基于时间的数据的性能。
    9. 近似算法,Druid应用了近似count-distinct,近似排序以及近似直方图和分位数计算的算法。这些算法占用有限的内存使用量,通常比精确计算要快得多。对于精度要求比速度更重要的场景,Druid还提供了精确count-distinct和精确排序。
    10. 摄取时自动汇总聚合,Druid支持在数据摄取阶段可选地进行数据汇总,这种汇总会部分预先聚合您的数据,并可以节省大量成本并提高性能。

    二、使用场景

    如果您的使用场景符合以下的几个特征,那么Druid是一个非常不错的选择。

    • 数据插入频率比较高,但较少更新数据
    • 大多数查询场景为聚合查询和分组查询(GroupBy),同时还有一定得检索与扫描查询
    • 将数据查询延迟目标定位100毫秒到几秒钟之间
    • 数据具有时间属性(Druid针对时间做了优化和设计)
    • 在多表场景下,每次查询仅命中一个大的分布式表,查询又可能命中多个较小的lookup表
    • 场景中包含高基维度数据列(例如URL,用户ID等),并且需要对其进行快速计数和排序
    • 需要从Kafka、HDFS、对象存储(如Amazon S3)中加载数据 

    三、初始化SpringBoot项目

    四、引入依赖文件

      <dependency>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
            </dependency>       <dependency>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>mysql</groupId>
                <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
                <scope>runtime</scope>
            </dependency>
            <!-- 阿里巴巴druid依赖-->
            <dependency>
                <groupId>com.alibaba</groupId>
                <artifactId>druid</artifactId>
                <version>1.2.8</version>
            </dependency>

    五、编写配置文件

    application.yml

    spring:
      # 配置数据源
      datasource:
        url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/mysql?allowMultiQueries=true&useUnicode=true&characterEncoding=UTF8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false # MySQL在高版本需要指明是否进行SSL连接 解决则加上 &useSSL=false
        name: demo
        username: root
        password: 123456
        platform: mysql
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        #  ===================== ↓↓↓↓↓↓  使用druid数据源  ↓↓↓↓↓↓ =====================
        # 连接池类型,druid连接池springboot暂无法默认支持,需要自己配置bean
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        initialSize: 5   # 连接池初始化连接数量
        minIdle: 5       # 连接池最小空闲数
        maxActive: 20    # 连接池最大活跃连接数
        maxWait: 60000                        # 配置获取连接等待超时的时间
        timeBetweenEvictionRunsMillis: 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
        minEvictableIdleTimeMillis: 300000    # 配置一个连接在池中最小生存的时间,单位是毫秒
        validationQuery: SELECT 1 FROM DUAL   # 连接是否有效的查询语句
        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
        removeAbandoned: true
        # 配置监控统计拦截的filters,去掉后监控界面sql无法统计,【 'stat':监控统计  'wall':用于防火墙,防御sql注入   'slf4j':日志 】
        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
        #useGlobalDataSourceStat: true  # 合并多个DruidDataSource的监控数据
        loginUsername: admin  # SQL监控后台登录用户名
        loginPassword: admin  # SQL监控后台登录用户密码

     六、编写DruidConfig配置类

    package com.csdn.config;
    
    import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
    import com.alibaba.druid.support.http.StatViewServlet;
    import com.alibaba.druid.support.http.WebStatFilter;
    import com.alibaba.druid.support.spring.stat.DruidStatInterceptor;
    import org.springframework.aop.support.DefaultPointcutAdvisor;
    import org.springframework.aop.support.JdkRegexpMethodPointcut;
    import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
    import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
    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.Scope;
    import org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager;
    
    import javax.sql.DataSource;
    import java.util.HashMap;
    import java.util.Map;
    
    /**
     * <p> Druid核心配置类 - 注册bean </p>
     *
     * @author : Roc-xb
     */
    @Configuration
    public class DruidConfig {
    
        @Value("${spring.datasource.loginUsername}")
        private String loginUsername;
    
        @Value("${spring.datasource.loginPassword}")
        private String loginPassword;
    
        /**
         * 配置Druid监控
         *
         * @param :
         * @return: org.springframework.boot.web.servlet.ServletRegistrationBean
         */
        @Bean
        public ServletRegistrationBean druidServlet() {
            // 注册服务
            ServletRegistrationBean servletRegistrationBean = new ServletRegistrationBean(new StatViewServlet(), "/druid/*");
            // IP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)
            servletRegistrationBean.addInitParameter("deny", "127.0.0.2");
            // 设置控制台登录的用户名和密码
            servletRegistrationBean.addInitParameter("loginUsername", loginUsername);
            servletRegistrationBean.addInitParameter("loginPassword", loginPassword);
            // 是否能够重置数据
            servletRegistrationBean.addInitParameter("resetEnable", "false");
            return servletRegistrationBean;
        }
    
        /**
         * 配置web监控的filter
         *
         * @param :
         * @return: org.springframework.boot.web.servlet.FilterRegistrationBean
         */
        @Bean
        public FilterRegistrationBean webStatFilter() {
            FilterRegistrationBean filterRegistrationBean = new FilterRegistrationBean(new WebStatFilter());
            // 添加过滤规则
            Map<String, String> initParams = new HashMap<>(1);
            // 设置忽略请求
            initParams.put("exclusions", "*.js,*.gif,*.jpg,*.bmp,*.png,*.css,*.ico,/druid/*");
            filterRegistrationBean.setInitParameters(initParams);
            filterRegistrationBean.addInitParameter("profileEnable", "true");
            filterRegistrationBean.addInitParameter("principalCookieName", "USER_COOKIE");
            filterRegistrationBean.addInitParameter("principalSessionName", "");
            filterRegistrationBean.addInitParameter("aopPatterns", "com.example.demo.service");
            // 验证所有请求
            filterRegistrationBean.addUrlPatterns("/*");
            return filterRegistrationBean;
        }
    
        /**
         * 配置数据源 【 将所有前缀为spring.datasource下的配置项都加载到DataSource中 】
         *
         * @param :
         * @return: javax.sql.DataSource
         */
        @Bean(name = "dataSource")
        @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource")
        public DataSource dataSource() {
            return new DruidDataSource();
        }
    
        /**
         * 配置事物管理器
         *
         * @param :
         * @return: org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager
         */
        @Bean(name = "transactionManager")
        public DataSourceTransactionManager transactionManager() {
            return new DataSourceTransactionManager(dataSource());
        }
    
    
        /**
         * ↓↓↓↓↓↓  配置spring监控  ↓↓↓↓↓↓
         * DruidStatInterceptor: druid提供的拦截器
         *
         * @param :
         * @return: com.alibaba.druid.support.spring.stat.DruidStatInterceptor
         */
        @Bean
        public DruidStatInterceptor druidStatInterceptor() {
            DruidStatInterceptor dsInterceptor = new DruidStatInterceptor();
            return dsInterceptor;
        }
    
        /**
         * 使用正则表达式配置切点
         *
         * @param :
         * @return: org.springframework.aop.support.JdkRegexpMethodPointcut
         */
        @Bean
        @Scope("prototype")
        public JdkRegexpMethodPointcut druidStatPointcut() {
            JdkRegexpMethodPointcut pointcut = new JdkRegexpMethodPointcut();
            pointcut.setPattern("com.zhengqing.demo.modules.*.api.*");
            return pointcut;
        }
    
        /**
         * DefaultPointcutAdvisor类定义advice及 pointcut 属性。advice指定使用的通知方式,也就是druid提供的DruidStatInterceptor类,pointcut指定切入点
         *
         * @param druidStatInterceptor
         * @param druidStatPointcut:
         * @return: org.springframework.aop.support.DefaultPointcutAdvisor
         */
        @Bean
        public DefaultPointcutAdvisor druidStatAdvisor(DruidStatInterceptor druidStatInterceptor, JdkRegexpMethodPointcut druidStatPointcut) {
            DefaultPointcutAdvisor defaultPointAdvisor = new DefaultPointcutAdvisor();
            defaultPointAdvisor.setPointcut(druidStatPointcut);
            defaultPointAdvisor.setAdvice(druidStatInterceptor);
            return defaultPointAdvisor;
        }
    
    }
    

    七、查看Druid监控信息

    上面的东西配置完成之后,就可以启动项目,然后访问:http://127.0.0.1:8080/druid/login.html

     填写登录账号和密码,然后登录即可。

    至此,整合过程就完成了,如果本章教程对有你帮助,点个赞支持一下呗~

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