Spring集成Druid连接池及监控配置的全过程-APISpace

Spring集成Druid连接池及监控配置的全过程

目录前言如何集成Druid1、增加相关依赖2、配置DataSource3、配置项参数application.properties4、代码相关5、启动验证druid的内置filters拦截器stat（default、counter）拦截器mergeStat拦截器encoding拦截器 log4j（log4j2、slf4j、commonlogging、commonLogging）拦截器wall拦截器ConfigDruid和HikariCP如何选择总结

前言

前一篇文章我们熟悉了HikariCP连接池，也了解到它的性能很高，今天我们讲一下另一款比较受欢迎的连接池：Druid，这是阿里开源的一款数据库连接池，它官网上声称：为监控而生！他可以实现页面监控，看到SQL的执行次数、时间和慢SQL信息，也可以对数据库密码信息进行加密，也可以对监控结果进行日志的记录，以及可以实现对敏感操作实现开关，杜绝SQL注入，下面我们详细讲一下它如何与Spring集成，并且顺便了解一下它的监控的配置。

文章要点：

Spring集成Druid

监控Filters配置（stat、wall、config、log）

HiKariCP和Druid该如何选择

如何集成Druid

1、增加相关依赖

org.springframework.boot

spring-boot-starter-actuator

org.springframework.boot

spring-boot-starter-web

mysql

mysql-connector-java

runtime

org.projectlombok

lombok

true

org.springframework.boot

spring-boot-starter-test

test

org.springframework.boot

spring-boot-starter-data-jdbc

org.mybatis.spring.boot

mybatis-spring-boot-starter

2.2.0

com.alibaba

druid-spring-boot-starter

1.2.6

2、配置DataSource

@Configuration

public class DataSourceConfiguration {

@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.druid")

@Bean

public DataSource dataSource(){

return new DruidDataSource();

}

3、配置项参数application.properties

# 或spring.datasource.url

spring.datasource.druid.url=jdbc:mysql://localhost:3306/chenrui

# 或spring.datasource.username

spring.datasource.druid.username=root

# 或spring.datasource.password

spring.datasource.druid.password=root

#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

spring.datasource.druid.initial-size=5

#最大连接池数量

spring.datasource.druid.max-active=20

#最小连接池数量

spring.datasource.druid.min-idle=5

#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

spring.datasource.druid.max-wait=500

#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。

spring.datasource.druid.pool-prepared-statements=false

#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100

spring.datasource.druid.max-pool-prepared-statement-per-connection-size=-1

#用来检测连接是否有效的sql，要求是一个查询语句，常用select 'x'。如果validationQuery为null，testOnBorrow、testOnReturn、testWhileIdle都不会起作用。

spring.datasource.druid.validation-query=select 'x'

#单位：秒，检测连接是否有效的超时时间。底层调用jdbc Statement对象的void setQueryTimeout(int seconds)方法

spring.datasource.druid.validation-query-timeout=1

#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。

spring.datasource.druid.test-on-borrow=true

#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。

spring.datasource.druid.test-on-return=true

#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

spring.datasource.druid.test-while-idle=true

#有两个含义：默认1分钟

#1) Destroy线程会检测连接的间隔时间，如果连接空闲时间大于等于minEvictableIdleTimeMillis则关闭物理连接。

#2) testWhileIdle的判断依据，详细看testWhileIdle属性的说明

spring.datasource.druid.time-between-eviction-runs-millis=60000

# 连接保持空闲而不被驱逐的最小时间

spring.datasource.druid.min-evictable-idle-time-millis=600000

# 连接保持空闲而不被驱逐的最大时间

spring.datasource.druid.max-evictable-idle-time-millis=900000

#配置多个英文逗号分隔

spring.datasource.druid.filters=stat,wall

# WebStatFilter配置

# 是否启用StatFilter默认值false

spring.datasource.druid.web-stat-filter.enabled=true

# 匹配的url

spring.datasource.druid.web-stat-filter.url-pattern=/*

# 排除一些不必要的url，比如.js,/jslib/等等

spring.datasource.druid.web-stat-filter.exclusions=*.js,*.gif,*.jpg,*.bmp,*.png,*.css,*.ico,/druid/*

# 你可以关闭session统计功能

spring.datasource.druid.web-stat-filter.session-stat-enable=true

# 默认sessionStatMaxCount是1000个，你也可以按需要进行配置

spring.datasource.druid.web-stat-filter.session-stat-max-count=1000

# 使得druid能够知道当前的session的用户是谁

spring.datasource.druid.web-stat-filter.principal-session-name=cross

# 如果你的user信息保存在cookie中，你可以配置principalCookieName，使得druid知道当前的user是谁

spring.datasource.druid.web-stat-filter.principal-cookie-name=aniu

# 配置profileEnable能够监控单个url调用的sql列表

spring.datasource.druid.web-stat-filter.profile-enable=

# 配置_StatViewServlet配置,用于展示Druid的统计信息

#是否启用StatViewServlet（监控页面）默认值为false（考虑到安全问题默认并未启动，如需启用建议设置密码或白名单以保障安全）

spring.datasource.druid.stat-view-servlet.enabled=true

spring.datasource.druid.stat-view-servlet.url-pattern=/druid/*

#允许清空统计数据

spring.datasource.druid.stat-view-servlet.reset-enable=true

#监控页面登陆的用户名

spring.datasource.druid.stat-view-servlet.login-username=root

# 登陆监控页面所需的密码

spring.datasource.druid.stat-view-servlet.login-password=1234

# deny优先于allow，如果在deny列表中，就算在allow列表中，也会被拒绝。

# 如果allow没有配置或者为空，则允许所有访问

#允许的IP

# spring.datasource.druid.stat-view-servlet.allow=

#拒绝的IP

#spring.datasource.druid.stat-view-servlet.deny=127.0.0.1

#指定xml文件所在的位置

mybatis.mapper-locations=classpath:mapper/*Mapper.xml

#开启数据库字段和类属性的映射支持驼峰

mybatis.configuration.map-underscore-to-camel-case=true

4、代码相关

数据库脚本

create table user_info

(

id bigint unsigned auto_increment

primary key,

user_id int not null comment '用户id',

user_name varchar(64) not null comment '真实姓名',

email varchar(30) not null comment '用户邮箱',

nick_name varchar(45) null comment '昵称',

status tinyint not null comment '用户状态，1-正常，2-注销，3-冻结',

address varchar(128) null

)

comment '用户基本信息';

初始化数据

INSERT INTO chenrui.user_info (id, user_id, user_name, email, nick_name, status, address) VALUES (1, 80001, '张三丰', 'xxx@126.com', '三哥', 1, '武当山');

INSERT INTO chenrui.user_info (id, user_id, user_name, email, nick_name, status, address) VALUES (2, 80002, '张无忌', 'yyy@126.com', '', 1, null);

mapper.xml文件编写

PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN"

"http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">

select * from user_info

select * from user_info where id = #{id}

select * from user_info where id =1

select * from user_info where id =2

编写DAO接口

public interface UserInfoDAO {

List findAllUser();

UserInfo getUserById(@Param("id") int id);

UserInfo getUserByIdEqualOne();

UserInfo getUserByIdEqualTwo();

}

测试controller

@RestController

@Slf4j

public class UserInfoController {

@Resource

private UserInfoDAO userInfoDAO;

@GetMapping(path = "/all")

public List getAllUser(){

return userInfoDAO.findAllUser();

}

@GetMapping(path = "/getUser/{id}")

public UserInfo getById(@PathVariable int id){

return userInfoDAO.getUserById(id);

}

@GetMapping(path = "/getUser/one")

public UserInfo getById1(){

return userInfoDAO.getUserByIdEqualOne();

}

@GetMapping(path = "/getUser/two")

public UserInfo getById2(){

return userInfoDAO.getUserByIdEqualTwo();

}

启动类

@SpringBootApplication

@MapperScan(basePackages = "com.example.springdataSourcedruid.dao")

public class SpringDataSourceDruidApplication {

public static void main(String[] args) {

SpringApplication.run(SpringDataSourceDruidApplication.class, args);

}

5、启动验证

访问：http://127.0.0.1:8080/druid/ ，弹出登陆界面，用户和密码对应我们的配置文件中设置的用户名和密码

登陆进去可以看到里面有很多监控，这里我们只看我们本次所关心的，数据源，SQL监控，URL监控，其他的可以自行研究。

上面我们看到数据源里面的信息和我们在application.properties中配置的一致

下面我们分别执行几次，我们准备好的验证接口

http://127.0.0.1:8080/all

http://127.0.0.1:8080/getUser/1

http://127.0.0.1:8080/getUser/2

http://127.0.0.1:8080/getUser/one

http://127.0.0.1:8080/getUser/two

然后看一下的各项监控信息长什么样子SQL监控

上面我们看到我们总共四个语句，以及四个语句的运行情况

SQL监控项上，执行时间、读取行数、更新行数都有区间分布，将耗时分布成8个区间：

0 - 1 耗时0到1毫秒的次数

1 - 10 耗时1到10毫秒的次数

10 - 100 耗时10到100毫秒的次数

100 - 1,000 耗时100到1000毫秒的次数

1,000 - 10,000 耗时1到10秒的次数

10,000 - 100,000 耗时10到100秒的次数

100,000 - 1,000,000 耗时100到1000秒的次数

1,000,000 - 耗时1000秒以上的次数

这里你可能会有疑问，id =1和id=2怎么还是分开的，如果我id有一亿个，难道要在监控页面上有一亿条记录吗？不是应该都应该是id=？的形式吗？这里后面会讲到，涉及到sql合并的监控配置

URL监控

这里可以很清晰的看到，每个url涉及到的数据库执行的信息

druid的内置filters

在druid的jar中，META-INF/druid-filter.properties中有其内置的filter，内容如下：

druid.filters.default=com.alibaba.druid.filter.stat.StatFilter

druid.filters.stat=com.alibaba.druid.filter.stat.StatFilter

druid.filters.mergeStat=com.alibaba.druid.filter.stat.MergeStatFilter

druid.filters.counter=com.alibaba.druid.filter.stat.StatFilter

druid.filters.encoding=com.alibaba.druid.filter.encoding.EncodingConvertFilter

druid.filters.log4j=com.alibaba.druid.filter.logging.Log4jFilter

druid.filters.log4j2=com.alibaba.druid.filter.logging.Log4j2Filter

druid.filters.slf4j=com.alibaba.druid.filter.logging.Slf4jLogFilter

druid.filters.commonlogging=com.alibaba.druid.filter.logging.CommonsLogFilter

druid.filters.commonLogging=com.alibaba.druid.filter.logging.CommonsLogFilter

druid.filters.wall=com.alibaba.druid.wall.WallFilter

druid.filters.config=com.alibaba.druid.filter.config.ConfigFilter

druid.filters.haRandomValidator=com.alibaba.druid.pool.ha.selector.RandomDataSourceValidateFilter

default、stat、wall等是filter的别名，可以在application.properties中可以通过spring.datasource.druid.filters属性指定别名来开启相应的filter，也可以在Spring中通过属性注入方式来开启，接下来介绍一下比较常用的filter

拦截器stat（default、counter）

在spring.datasource.druid.filters配置中包含stat，代表开启监控统计信息，在上面内容中，我们已经看到包含执行次数、时间、最慢SQL等信息。也提到因为有的sql是非参数话的，这样会导致在监控页面有很多监控的sql都是一样的，只是参数不一样，我们这时候需要将合同sql配置打开；

只需要在application.properties增加配置：

#为监控开启SQL合并，将慢SQL的时间定为2毫秒，记录慢SQL日志

spring.datasource.druid.connection-properties=druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=2;druid.stat.logSlowSql=true

看一下运行结果：

1、下面2个语句在监控页面被合并了：

select * from user_info where id=1

select * from user_info where id=2

// 合并后的结果是：

SELECT * FROM user_info WHERE id = ?

2、超过2ms的语句，在监控页面红色展示出来

3、慢SQL在日志中会被体现出来

拦截器mergeStat

继承stat，基本特性和stat是一样的，不做延伸

拦截器encoding

由于历史原因，一些数据库保存数据的时候使用了错误编码，需要做编码转换。

可以用下面的方式开启：

spring.datasource.druid.filters=stat,encoding

#配置客户端的编码UTF-8，服务端的编码是ISO-8859-1，这样存在数据库中的乱码查询出来就不是乱码了。

spring.datasource.druid.connection-properties=druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=2;druid.stat.logSlowSql=true;clientEncoding=UTF-8;serverEncoding=ISO-8859-1

拦截器 log4j（log4j2、slf4j、commonlogging、commonLogging）

Druid内置提供了四种LogFilter（Log4jFilter、Log4j2Filter、CommonsLogFilter、Slf4jLogFilter），用于输出JDBC执行的日志

#这里使用log4j2为例

spring.datasource.druid.filters=stat,log4j2

#druid.log.conn记录连接、druid.log.stmt记录语句、druid.log.rs记录结果集、druid.log.stmt.executableSql记录可执行的SQL

spring.datasource.druid.connection-properties=druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=2;druid.stat.logSlowSql=true;druid.log.conn=true;druid.log.stmt=true;druid.log.rs=true;druid.log.stmt.executableSql=true

#为方便验证，我们开启以下loggerName为DEBUG

logging.level.druid.sql.Statement=DEBUG

logging.level.druid.sql.ResultSet=DEBUG

logging.level.druid.sql.Connection=DEBUG

logging.level.druid.sql.DataSource=DEBUG

我们可以看到执行SQL的整个过程，开启连接>从连接池获取一个连接>组装SQL语句>执行>结果集返回>连接池回收连接

这里只用了log4j2这一种类型，其他可以自行去验证。

拦截器wall

WallFilter的功能是防御SQL注入攻击。它是基于SQL语法分析，理解其中的SQL语义，然后做处理的，智能，准确，误报率低。减少风险的发生，wall拦截器还是很重要的。比如说不允许使用truncate，不允许物理删除，这时候wall就用得上了。配置方式有两种：

第一种：缺省配置

spring.datasource.druid.filters=stat,wall,log4j2

这种配置是默认配置，而且大多数都不会拦截，可能不符合特定的场景，默认属性值参照：https://bookstack.cn/read/Druid/ffdd9118e6208531.md

第二种：属性指定配置

这种方式的好处是：我们可以针对特定场景进行限定，比如说不能用存储过程，不能物理删除，是否允许语句中有注释等等。

//在DruidDataSource生成前注入WallFilter

@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.druid")

@Bean

public DataSource dataSource(){

DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();

dataSource.getProxyFilters().add(wallFilter());

return dataSource;

}

@Bean

@ConfigurationProperties("spring.datasource.druid.filter.wall.config")

public WallConfig wallConfig(){

return new WallConfig();

}

@Bean

public WallFilter wallFilter(){

WallFilter filter = new WallFilter();

filter.setConfig(wallConfig());

filter.setDbType("mysql");

return filter;

}

#不允许物理删除语句

spring.datasource.druid.filter.wall.config.delete-allow=false

执行一下试试效果：

可以看到日志显示，不允许删除，这样可以避免一些同学不按照公司开发规范来开发代码，减少风险。其他配置自己可以试验一下。

拦截器Config

Config作用：从配置文件中读取配置；从远程http文件中读取配置；为数据库密码提供加密功能

实际上前两项作用意义不大，最关键的是第三项作用，因为数据库密码直接写在配置中，对运维安全来说，是一个很大的挑战。Druid为此提供一种数据库密码加密的手段ConfigFilter

如何使用：

#在application.properties的链接属性配置项中增加config.file，可以是本地文件，也可以是远程文件，比如config.file=http://127.0.0.1/druid-pool.properties

spring.datasource.druid.connection-properties=config.file=file:///Users/chenrui/druid-pool.properties

加密我们的数据库密码

使用下面的命令生成数据库密码的密文和秘钥对

java -cp druid-1.0.16.jar com.alibaba.druid.filter.config.ConfigToolSsoyIeDsTes you_password

druid-pool.properties文件内容

数据库密码配置项的值改为密文

spring.datasource.druid.password=kPYuT1e6i6M929mNvKfvhyBx3eCI+Fs0pqA3n7GQYIoo76OaWVg3KALr7EdloivFVBSeF0zo5IGIfpbGtAKa+Q==

自己启动一下试试，发现一切正常，信息安全问题也解决了。

Druid和HikariCP如何选择

网络上有这么一个图，可以看到Druid是和其声明的一致（为监控而生），但是目前市面上有很多监控相关的中间件和技术，HikariCP可以通过这些技术弥补监控方面的不足

HikariCP则说自己是性能最好的连接池，但是Druid也经受住了阿里双11的大考，实际上性能也是很好的

选择哪一款就见仁见智了，不过两款都是开源产品，阿里的Druid有中文的开源社区，交流起来更加方便，并且经过阿里多个系统的实验，想必也是非常的稳定，而Hikari是SpringBoot2.0默认的连接池，全世界使用范围也非常广，对于大部分业务来说，使用哪一款都是差不多的，毕竟性能瓶颈一般都不在连接池。大家可根据自己的喜好自由选择

总结

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262 2022-12-13

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