JAVA快餐 3 spring boot配置druid连接池连接mysql
概述
spring boot现在的默认连接池是Hikari，号称是性能最好的连接池，不过国内使用较多的是阿里开源的druid连接池，在阿里的诸多项目中经过实践验证，本文介绍怎样在spring boot中集成druid。
添加druid依赖
在pom.xml文件中，添加druid依赖
<dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.1.10</version> </dependency>
配置数据库
application.properties配置
打开文件：application.properties，该文件在 src -> main -> resources 目录，配置数据库连接：
# druid配置 spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource # druid参数调优（可选） # 初始化大小，最小，最大 spring.datasource.initialSize=5 spring.datasource.minIdle=5 spring.datasource.maxActive=20 # 配置获取连接等待超时的时间 spring.datasource.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 spring.datasource.timeBetweenEvictionRunsMillis=60000 # 配置一个连接在池中最小生存的时间，单位是毫秒 spring.datasource.minEvictableIdleTimeMillis=300000 # 测试连接 spring.datasource.testWhileIdle=true spring.datasource.testOnBorrow=false spring.datasource.testOnReturn=false # 打开PSCache，并且指定每个连接上PSCache的大小 spring.datasource.poolPreparedStatements=true spring.datasource.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize=20 # 配置监控统计拦截的filters spring.datasource.filters=stat # asyncInit是1.1.4中新增加的配置，如果有initialSize数量较多时，打开会加快应用启动时间 spring.datasource.asyncInit=true
解释请看代码注释。druid必须的配置其实很少，只需配置一行，表明不使用默认的Hikari，而使用druid。
# druid配置 spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
参数调优部分是可选的，这里列出的参数都是druid官网推荐的典型配置。另外还有监控配置，一般使用不用去管它。
DruidConfig.java配置
由于现在Spring Boot不支持druid配置，参数调优部分的配置不会直接生效，需要配置datasource bean，从application.properties中读取值来装配datasource bean，新增DruidConfig.java配置文件：
DruidConfig.java代码如下，通过@value注解读取配置文件中的值
package com.qikegu.demo.config;
import java.sql.SQLException;
import javax.sql.DataSource;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.Primary;
import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
@Configuration
public class DruidConfig {
private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DruidConfig.class);
@Value("${spring.datasource.url}")
private String dbUrl;
@Value("${spring.datasource.username}")
private String username;
@Value("${spring.datasource.password}")
private String password;
@Value("${spring.datasource.driver-class-name}")
private String driverClassName;
@Value("${spring.datasource.initial-size}")
private int initialSize;
@Value("${spring.datasource.min-idle}")
private int minIdle;
@Value("${spring.datasource.max-active}")
private int maxActive;
@Value("${spring.datasource.max-wait}")
private int maxWait;
@Value("${spring.datasource.time-between-eviction-runs-millis}")
private int timeBetweenEvictionRunsMillis;
@Value("${spring.datasource.min-evictable-idle-time-millis}")
private int minEvictableIdleTimeMillis;
// @Value("${spring.datasource.validation-query}")
// private String validationQuery;
@Value("${spring.datasource.test-while-idle}")
private boolean testWhileIdle;
@Value("${spring.datasource.test-on-borrow}")
private boolean testOnBorrow;
@Value("${spring.datasource.test-on-return}")
private boolean testOnReturn;
@Value("${spring.datasource.pool-prepared-statements}")
private boolean poolPreparedStatements;
@Value("${spring.datasource.max-pool-prepared-statement-per-connection-size}")
private int maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize;
@Value("${spring.datasource.filters}")
private String filters;
// @Value("${spring.datasource.connection-properties}")
// private String connectionProperties;
@Bean //声明其为Bean实例
@Primary //在同样的DataSource中，首先使用被标注的DataSource
public DataSource dataSource(){
DruidDataSource datasource = new DruidDataSource();
datasource.setUrl(this.dbUrl);
datasource.setUsername(username);
datasource.setPassword(password);
datasource.setDriverClassName(driverClassName);
//configuration
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);
try {
datasource.setFilters(filters);
} catch (SQLException e) {
logger.error("druid configuration initialization filter", e);
}
// datasource.setConnectionProperties(connectionProperties);
return datasource;
}
}
访问数据库
添加代码验证数据库是否正常连接，添加文件：HelloController.java
HelloController.java的代码
package com.qikegu.demo;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMethod;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
public class HelloController {
@Autowired
JdbcTemplate jdbcTemplate;
@RequestMapping(value="/hello", method=RequestMethod.GET)
public String index() {
String sql = "SELECT mobile FROM user WHERE id = ?";
// 通过jdbcTemplate查询数据库
String mobile = (String)jdbcTemplate.queryForObject(
sql, new Object[] { 1 }, String.class);
return "Hello " + mobile;
}
}
我们使用spring的JdbcTemplate（这正是我们在前面引入spring jdbc依赖的原因），比使用原始的jdbc接口方便。
运行
项目的右键菜单，选择：run as -> spring boot app 运行程序（不清楚怎么运行可参考: spring boot hello world (restful接口)例子），使用浏览器访问，输出从数据库中读取的用户手机号
使用druid的监控功能
druid的监控功能，可以通过网址：http://localhost:8096/druid/index.html 查看。
查看DataSource页面，可以看到我们的配置确实生效了：
总结
本文介绍了怎样在spring boot项目中集成druid连接池，使用JdbcTemplate访问数据库，验证数据库连接成功。
完整代码
