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

在 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/*等

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

、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

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

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~