javascript
Spring Boot 数据库连接池入门
本文在提供完整代碼示例，可見 https://github.com/YunaiV/SpringBoot-Labs 的 lab-19 目錄。
原創不易，給點個 Star 嘿，一起沖鴨！
1. 概述
在我們的項目中，數據庫連接池基本是必不可少的組件。在目前數據庫連接池的選型中，主要是
-
Druid ，為監控而生的數據庫連接池。
-
HikariCP ，號稱性能最好的數據庫連接池。
至于怎么選擇，兩者都非常優秀，不用過多糾結。
-
Spring Boot 2.X 版本，默認采用 HikariCP 。
-
阿里大規模采用 Druid 。
當然，如下有一些資料，胖友可以閱讀參考：
-
《Druid 連接池介紹》
-
《為什么 HikariCP 被號稱為性能最好的 Java 數據庫連接池，如何配置使用》
-
《alibaba/druid pool analysis》 ，一個小小的“撕逼”。
下面，我們來進行 HikariCP 和 Druid 的入門，會配置單數據源和多數據源情況下的連接池。
2. HikariCP 單數據源
示例代碼對應倉庫：lab-19-datasource-pool-hikaricp-single 。
在本小節，我們會使用配置一個數據源的 HikariCP 連接池。
艿艿：推薦入門后，可以看看 HikariCP 的文檔：https://github.com/brettwooldridge/HikariCP/wiki 。
2.1 引入依賴
在?pom.xml?文件中，引入相關依賴。
<?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?http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>2.1.3.RELEASE</version><relativePath/>?<!--?lookup?parent?from?repository?--></parent><modelVersion>4.0.0</modelVersion><artifactId>lab-19-datasource-pool-hikaricp-single</artifactId><dependencies><!--?實現對數據庫連接池的自動化配置?--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId></dependency><dependency>?<!--?本示例，我們使用?MySQL?--><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId><version>5.1.48</version></dependency><!--?方便等會寫單元測試?--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency></dependencies></project>-
無需主動引入 HikariCP 的依賴。因為在 Spring Boot 2.X 中，spring-boot-starter-jdbc?默認引入?com.zaxxer.HikariCP?依賴。
2.2 應用配置文件
在?application.yml?中，添加 HikariCP 配置，如下：
spring:#?datasource?數據源配置內容，對應?DataSourceProperties?配置屬性類datasource:url:?jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8driver-class-name:?com.mysql.jdbc.Driverusername:?root?#?數據庫賬號password:?#?數據庫密碼#?HikariCP?自定義配置，對應?HikariConfig?配置屬性類hikari:minimum-idle:?10?#?池中維護的最小空閑連接數，默認為 10?個。maximum-pool-size:?10?#?池中最大連接數，包括閑置和使用中的連接，默認為 10?個。-
在?spring.datasource?配置項下，我們可以添加數據源的通用配置。
-
在?spring.datasource.hikari?配置項下，我們可以添加 HikariCP 連接池的自定義配置。然后?DataSourceConfiguration.Hikari?會自動化配置 HikariCP 連接池。
HikariCP 更多配置項，可以看看如下表格：s
FROM 《HikariCP 連接池及其在 Spring Boot 中的配置》
| autoCommit | 自動提交從池中返回的連接 | true | true | - |
| connectionTimeout | 等待來自池的連接的最大毫秒數 | SECONDS.toMillis(30) = 30000 | 30000 | 如果小于250毫秒，則被重置回30秒 |
| idleTimeout | 連接允許在池中閑置的最長時間 | MINUTES.toMillis(10) = 600000 | 600000 | 如果idleTimeout+1秒>maxLifetime 且 maxLifetime>0，則會被重置為0（代表永遠不會退出）；如果idleTimeout!=0且小于10秒，則會被重置為10秒 |
| maxLifetime | 池中連接最長生命周期 | MINUTES.toMillis(30) = 1800000 | 1800000 | 如果不等于0且小于30秒則會被重置回30分鐘 |
| connectionTestQuery | 如果您的驅動程序支持JDBC4，我們強烈建議您不要設置此屬性 | null | null | - |
| minimumIdle | 池中維護的最小空閑連接數 | -1 | 10 | minIdle<0或者minIdle>maxPoolSize,則被重置為maxPoolSize |
| maximumPoolSize | 池中最大連接數，包括閑置和使用中的連接 | -1 | 10 | 如果maxPoolSize小于1，則會被重置。當minIdle<=0被重置為DEFAULT_POOL_SIZE則為10;如果minIdle>0則重置為minIdle的值 |
| metricRegistry | 該屬性允許您指定一個 Codahale / Dropwizard?MetricRegistry?的實例，供池使用以記錄各種指標 | null | null | - |
| healthCheckRegistry | 該屬性允許您指定池使用的Codahale / Dropwizard HealthCheckRegistry的實例來報告當前健康信息 | null | null | - |
| poolName | 連接池的用戶定義名稱，主要出現在日志記錄和JMX管理控制臺中以識別池和池配置 | null | HikariPool-1 | - |
| initializationFailTimeout | 如果池無法成功初始化連接，則此屬性控制池是否將?fail fast | 1 | 1 | - |
| isolateInternalQueries | 是否在其自己的事務中隔離內部池查詢，例如連接活動測試 | false | false | - |
| allowPoolSuspension | 控制池是否可以通過JMX暫停和恢復 | false | false | - |
| readOnly | 從池中獲取的連接是否默認處于只讀模式 | false | false | - |
| registerMbeans | 是否注冊JMX管理Bean（MBeans） | false | false | - |
| catalog | 為支持?catalog?概念的數據庫設置默認?catalog | driver default | null | - |
| connectionInitSql | 該屬性設置一個SQL語句，在將每個新連接創建后，將其添加到池中之前執行該語句。 | null | null | - |
| driverClassName | HikariCP將嘗試通過僅基于jdbcUrl的DriverManager解析驅動程序，但對于一些較舊的驅動程序，還必須指定driverClassName | null | null | - |
| transactionIsolation | 控制從池返回的連接的默認事務隔離級別 | null | null | - |
| validationTimeout | 連接將被測試活動的最大時間量 | SECONDS.toMillis(5) = 5000 | 5000 | 如果小于250毫秒，則會被重置回5秒 |
| leakDetectionThreshold | 記錄消息之前連接可能離開池的時間量，表示可能的連接泄漏 | 0 | 0 | 如果大于0且不是單元測試，則進一步判斷：(leakDetectionThreshold < SECONDS.toMillis(2) or (leakDetectionThreshold > maxLifetime && maxLifetime > 0)，會被重置為0 . 即如果要生效則必須>0，而且不能小于2秒，而且當maxLifetime > 0時不能大于maxLifetime |
| dataSource | 這個屬性允許你直接設置數據源的實例被池包裝，而不是讓HikariCP通過反射來構造它 | null | null | - |
| schema | 該屬性為支持模式概念的數據庫設置默認模式 | driver default | null | - |
| threadFactory | 此屬性允許您設置將用于創建池使用的所有線程的java.util.concurrent.ThreadFactory的實例。 | null | null | - |
| scheduledExecutor | 此屬性允許您設置將用于各種內部計劃任務的java.util.concurrent.ScheduledExecutorService實例 | null | null | - |
2.3 Application
創建?Application.java?類，配置?@SpringBootApplication?注解即可。代碼如下：
//?Application.java@SpringBootApplication public?class?Application?implements?CommandLineRunner?{private?Logger?logger?=?LoggerFactory.getLogger(Application.class);@Autowiredprivate?DataSource?dataSource;public?static?void?main(String[]?args)?{//?啟動?Spring?Boot?應用SpringApplication.run(Application.class,?args);}@Overridepublic?void?run(String...?args)?{try?(Connection?conn?=?dataSource.getConnection())?{//?這里，可以做點什么logger.info("[run][獲得連接：{}]",?conn);}?catch?(SQLException?e)?{throw?new?RuntimeException(e);}}}通過實現 CommandLineRunner 接口，應用啟動完成后，回調?#run(String... args)?方法，輸出下 Connection 信息。執行日志如下：
2019-11-12?11:15:32.303??INFO?41198?---?[???????????main]?com.zaxxer.hikari.HikariDataSource???????:?HikariPool-1?-?Starting... 2019-11-12?11:15:32.472??INFO?41198?---?[???????????main]?com.zaxxer.hikari.HikariDataSource???????:?HikariPool-1?-?Start?completed. 2019-11-12?11:15:32.473??INFO?41198?---?[?????????? main] c.i.s.lab19.datasourcepool.Application ??:?[run][獲得連接：HikariProxyConnection@1561745898?wrapping?com.mysql.jdbc.JDBC4Connection@793138bd]-
可以看到，HikariDataSource 成功初始化。
3. HikariCP 多數據源
示例代碼對應倉庫：lab-19-datasource-pool-hikaricp-multiple 。
在本小節，我們會使用配置兩個數據源的 HikariCP 連接池。
3.1 引入依賴
和 「2.1 引入依賴」 是一致。
3.2 應用配置文件
在?application.yml?中，添加 HikariCP 配置，如下：
spring:#?datasource?數據源配置內容datasource:#?訂單數據源配置orders:url:?jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test_orders?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8driver-class-name:?com.mysql.jdbc.Driverusername:?rootpassword:#?HikariCP?自定義配置，對應?HikariConfig?配置屬性類hikari:minimum-idle:?20?#?池中維護的最小空閑連接數，默認為 10?個。maximum-pool-size:?20?#?池中最大連接數，包括閑置和使用中的連接，默認為 10?個。#?用戶數據源配置users:url:?jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test_users?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8driver-class-name:?com.mysql.jdbc.Driverusername:?rootpassword:#?HikariCP?自定義配置，對應?HikariConfig?配置屬性類hikari:minimum-idle:?15?#?池中維護的最小空閑連接數，默認為 10?個。maximum-pool-size:?15?#?池中最大連接數，包括閑置和使用中的連接，默認為 10?個。-
我們在?spring.datasource?配置項下，定義了?orders?和?users?兩個數據源的配置。而每個數據源的配置，和我們在 「2.2 應用配置文件」 是一致的。
3.3 數據源配置類
3.3.1 錯誤的示例
在網上，我們會看到這樣配置多個數據源的配置類。代碼如下：
@Bean(name?=?"ordersDataSource") @ConfigurationProperties(prefix?=?"spring.datasource.orders") public?DataSource?ordersDataSource()?{return?DataSourceBuilder.create().build(); }@Bean(name?=?"usersDataSource") @ConfigurationProperties(prefix?=?"spring.datasource.users") public?DataSource?ordersDataSource()?{return?DataSourceBuilder.create().build(); }-
實際上，這樣做的話，在部分場景下，會存在問題，這是為什么呢？
-
我們先來理解這段程序的用途。以?#ordersDataSource()?方法為例子：
-
DataSourceBuilder.create().build()?代碼段，會創建一個 DataSource 數據源。
-
搭配上?@Bean(name = "ordersDataSource")?注解，會創建一個名字為?"ordersDataSource"?的 DataSource Bean 。這里，我們使用 HikariCP ，所以返回的是 HikariDataSource Bean 。
-
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.orders")?注解，會將?"spring.datasource.orders"?配置項，逐個屬性賦值給 DataSource Bean 。
-
-
看起來貌似沒問題，但是如果每個數據源如果有 HikariCP 的?"hikari"?自定義配置項時，它的自定義配置項無法設置到 HikariDataSource Bean 中。因為，"spring.datasource.orders.hikari"?是?"spring.datasource.orders"?的第二層屬性。而 HikariDataSource 的配置屬性在第一層，這就導致無法正確的設置。
雖然存在該問題，但是大多數項目，我們并不會自定義 HikariCP 的?"hikari"?配置項，所以這個問題就偷偷藏起來，**“不存在”**了。
3.3.2 正確的示例
當然，作為入門的示例，艿艿還是希望提供正確的做法。
在?cn.iocoder.springboot.lab19.datasourcepool.config?包路徑下，我們會創建 DataSourceConfig 配置類。代碼如下：
//?DataSourceConfig.java@Configuration public?class?DataSourceConfig?{/***?創建?orders?數據源的配置對象*/@Primary@Bean(name?=?"ordersDataSourceProperties")@ConfigurationProperties(prefix?=?"spring.datasource.orders")?//?讀取?spring.datasource.orders?配置到?DataSourceProperties?對象public?DataSourceProperties?ordersDataSourceProperties()?{return?new?DataSourceProperties();}/***?創建?orders?數據源*/@Bean(name?=?"ordersDataSource")@ConfigurationProperties(prefix?=?"spring.datasource.orders.hikari")?//?讀取?spring.datasource.orders?配置到?HikariDataSource?對象public?DataSource?ordersDataSource()?{//?<1.1>?獲得?DataSourceProperties?對象DataSourceProperties?properties?=??this.ordersDataSourceProperties();//?<1.2>?創建?HikariDataSource?對象return?createHikariDataSource(properties);}/***?創建?users?數據源的配置對象*/@Bean(name?=?"usersDataSourceProperties")@ConfigurationProperties(prefix?=?"spring.datasource.users")?//?讀取?spring.datasource.users?配置到?DataSourceProperties?對象public?DataSourceProperties?usersDataSourceProperties()?{return?new?DataSourceProperties();}/***?創建?users?數據源*/@Bean(name?=?"usersDataSource")@ConfigurationProperties(prefix?=?"spring.datasource.users.hikari")public?DataSource?usersDataSource()?{//?獲得?DataSourceProperties?對象DataSourceProperties?properties?=??this.usersDataSourceProperties();//?創建?HikariDataSource?對象return?createHikariDataSource(properties);}private?static?HikariDataSource?createHikariDataSource(DataSourceProperties?properties)?{//?創建?HikariDataSource?對象HikariDataSource?dataSource?=?properties.initializeDataSourceBuilder().type(HikariDataSource.class).build();//?設置線程池名if?(StringUtils.hasText(properties.getName()))?{dataSource.setPoolName(properties.getName());}return?dataSource;}}-
這塊代碼，我們是參考 Spring Boot?DataSourceConfiguration.Hikari?配置類來實現的。
-
#ordersDataSourceProperties()?方法，創建?"orders"?數據源的 DataSourceProperties 配置對象。
-
@Primary?注解，保證項目中有一個主的 DataSourceProperties Bean 。
-
new DataSourceProperties()?代碼段，會創建一個 DataSourceProperties 數據源的配置對象。
-
搭配上?@Bean(name = "ordersDataSourceProperties")?注解，會創建一個名字為?"ordersDataSourceProperties"?的 DataSourceProperties Bean 。
-
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.orders")?注解，會將?"spring.datasource.orders"?配置項，逐個屬性賦值給 DataSourceProperties Bean 。
-
-
#ordersDataSource()?方法，創建?orders?數據源。
-
<1.1>?處，調用?#ordersDataSourceProperties()?方法，獲得?orders?數據源的 DataSourceProperties 。
-
<1.2>?處，調用?#createHikariDataSource(DataSourceProperties properties)?方法，創建 HikariDataSource 對象。這樣，"spring.datasource.orders"?配置項，逐個屬性賦值給 HikariDataSource Bean 。
-
搭配上?@Bean(name = "ordersDataSource")?注解，會創建一個名字為?"ordersDataSource"?的 HikariDataSource Bean 。
-
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.orders.hikari")?注解，會將 HikariCP 的?"spring.datasource.orders.hikari"?自定義配置項，逐個屬性賦值給 HikariDataSource Bean 。
-
-
users?數據源的配置，同上，就不重復解釋了。
3.4 Application
創建?Application.java?類，配置?@SpringBootApplication?注解即可。代碼如下：
//?Application.java@SpringBootApplication public?class?Application?implements?CommandLineRunner?{private?Logger?logger?=?LoggerFactory.getLogger(Application.class);@Resource(name?=?"ordersDataSource")private?DataSource?ordersDataSource;@Resource(name?=?"usersDataSource")private?DataSource?usersDataSource;public?static?void?main(String[]?args)?{//?啟動?Spring?Boot?應用SpringApplication.run(Application.class,?args);}@Overridepublic?void?run(String...?args)?{//?orders?數據源try?(Connection?conn?=?ordersDataSource.getConnection())?{//?這里，可以做點什么logger.info("[run][ordersDataSource 獲得連接：{}]",?conn);}?catch?(SQLException?e)?{throw?new?RuntimeException(e);}//?users?數據源try?(Connection?conn?=?usersDataSource.getConnection())?{//?這里，可以做點什么logger.info("[run][usersDataSource 獲得連接：{}]",?conn);}?catch?(SQLException?e)?{throw?new?RuntimeException(e);}}}執行日志如下：
2019-11-12?15:30:35.060??INFO?45868?---?[???????????main]?com.zaxxer.hikari.HikariDataSource???????:?HikariPool-1?-?Starting... 2019-11-12?15:30:35.365??INFO?45868?---?[???????????main]?com.zaxxer.hikari.HikariDataSource???????:?HikariPool-1?-?Start?completed. 2019-11-12?15:30:35.367??INFO?45868?---?[?????????? main] c.i.s.lab19.datasourcepool.Application ??:?[run][ordersDataSource 獲得連接：HikariProxyConnection@1041547629?wrapping?com.mysql.jdbc.JDBC4Connection@3c989952] 2019-11-12?15:30:35.371??INFO?45868?---?[???????????main]?com.zaxxer.hikari.HikariDataSource???????:?HikariPool-2?-?Starting... 2019-11-12?15:30:35.376??INFO?45868?---?[???????????main]?com.zaxxer.hikari.HikariDataSource???????:?HikariPool-2?-?Start?completed. 2019-11-12?15:30:35.376??INFO?45868?---?[?????????? main] c.i.s.lab19.datasourcepool.Application ??:?[run][usersDataSource 獲得連接：HikariProxyConnection@795748540?wrapping?com.mysql.jdbc.JDBC4Connection@7c098bb3]-
可以看到，兩個 HikariDataSource 成功初始化。
多數據源和 JPA、MyBatis、JdbcTemplate 的集成，可以看看 《芋道 Spring Boot 多數據源（讀寫分離）入門》 文章。
4. Druid 單數據源
示例代碼對應倉庫：lab-19-datasource-pool-druid-single 。
在本小節，我們會使用配置一個數據源的 Druid 連接池。并簡單看看 Druid 的監控功能。
艿艿：推薦入門后，可以看看 Druid 的文檔：https://github.com/alibaba/druid/wiki/ 。
4.1 引入依賴
在?pom.xml?文件中，引入相關依賴。
<?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?http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>2.1.3.RELEASE</version><relativePath/>?<!--?lookup?parent?from?repository?--></parent><modelVersion>4.0.0</modelVersion><artifactId>lab-19-datasource-pool-druid-single</artifactId><dependencies><!--?保證?Spring?JDBC?的依賴健全?--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId></dependency><!--?實現對?Druid?連接池的自動化配置?--><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId><version>1.1.21</version></dependency><dependency>?<!--?本示例，我們使用?MySQL?--><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId><version>5.1.48</version></dependency><!--?實現對?Spring?MVC?的自動化配置，因為我們需要看看?Druid?的監控功能?--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><!--?方便等會寫單元測試?--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency></dependencies></project>具體每個依賴的作用，胖友自己認真看下艿艿添加的所有注釋噢。S
4.2 應用配置文件
在?application.yml?中，添加 Druid 配置，如下：
spring:#?datasource?數據源配置內容，對應?DataSourceProperties?配置屬性類datasource:url:?jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8driver-class-name:?com.mysql.jdbc.Driverusername:?root?#?數據庫賬號password:?#?數據庫密碼type:?com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource?#?設置類型為?DruidDataSource#?Druid?自定義配置，對應?DruidDataSource?中的?setting?方法的屬性druid:min-idle:?0?#?池中維護的最小空閑連接數，默認為?0?個。max-active:?20?#?池中最大連接數，包括閑置和使用中的連接，默認為 8 個。filter:stat:?#?配置?StatFilter?，對應文檔?https://github.com/alibaba/druid/wiki/%E9%85%8D%E7%BD%AE_StatFilterlog-slow-sql:?true?#?開啟慢查詢記錄slow-sql-millis:?5000?#?慢 SQL 的標準，單位：毫秒stat-view-servlet:?#?配置?StatViewServlet?，對應文檔?https://github.com/alibaba/druid/wiki/%E9%85%8D%E7%BD%AE_StatViewServlet%E9%85%8D%E7%BD%AEenabled:?true?#?是否開啟?StatViewServletlogin-username:?yudaoyuanma?#?賬號login-password:?javaniubi?#?密碼-
spring.datasource?配置項，設置 Spring 數據源的通用配置。其中，spring.datasource.type?配置項，需要主動設置使用 DruidDataSource 。因為默認情況下，spring-boot-starter-jdbc?的 DataSourceBuilder 會按照?DATA_SOURCE_TYPE_NAMES?的順序，嘗試推斷數據源的類型。
-
spring.datasource.druid?配置項，設置 Druid 連接池的自定義配置。然后 DruidDataSourceAutoConfigure 會自動化配置 Druid 連接池。
-
在 《Druid —— 配置屬性》 和 《DruidDataSource 配置屬性列表》 下，提供了各種 Druid 的配置項，胖友可以自己看看。
-
filter.stat?配置項，我們配置了 Druid StatFilter ，用于統計監控信息。對應文檔 《Druid —— 配置_StatFilter》 。要注意，StatFilter 并不是我們說的?javax.servlet.Filter?，而是 Druid 提供的 Filter 拓展機制。
-
filter.stat-view-servlet?配置項，我們配置了 Druid StatViewServlet ，用于提供監控信息的展示的 html 頁面和?JSON API?。對應文檔 《Druid —— 配置_StatViewServlet 配置》 。StatViewServlet 就是我們說的?javax.servlet.Filter?。
-
4.3 Application
創建?Application.java?類，配置?@SpringBootApplication?注解即可。代碼如下：
@SpringBootApplication public?class?Application?implements?CommandLineRunner?{private?Logger?logger?=?LoggerFactory.getLogger(Application.class);@Autowiredprivate?DataSource?dataSource;public?static?void?main(String[]?args)?{//?啟動?Spring?Boot?應用SpringApplication.run(Application.class,?args);}@Overridepublic?void?run(String...?args)?{logger.info("[run][獲得數據源：{}]",?dataSource.getClass());}}執行日志如下：
2019-11-12?19:34:12.079??INFO?48359?---?[???????????main]?c.a.d.s.b.a.DruidDataSourceAutoConfigure?:?Init?DruidDataSource 2019-11-12?19:34:12.156??INFO?48359?---?[???????????main]?com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource???:?{dataSource-1}?inited2019-11-12?19:34:12.560??INFO?48359?---?[?????????? main] c.i.s.lab19.datasourcepool.Application ??:?[run][獲得數據源：class?com.alibaba.druid.spring.boot.autoconfigure.DruidDataSourceWrapper]-
可以看到，DruidDataSource 成功初始化。
4.4 監控功能
因為我們在 「4.2 應用配置中」 中，做了如下操作：
-
通過?spring.datasource.filter.stat?配置了 StatFilter ，統計監控信息。
-
通過?spring.datasource.filter.stat-view-servlet?配置了 StatViewServlet ，提供監控信息的展示的 html 頁面和 JSON API 。
所以我們在啟動項目后，訪問?http://127.0.0.1:8080/druid?地址，可以看到監控 html 頁面。如下圖所示：
-
在界面的頂部，提供了數據源、SQL 監控、SQL 防火墻等等功能。
-
每個界面上，可以通過 View JSON API 獲得數據的來源。同時，我們可以在 JSON API(?http://127.0.0.1:8080/druid/api.html?) 菜單對應的界面中，看到 StatViewServlet 內置的監控信息的 JSON API 列表。
-
因為監控信息是存儲在 JVM 內存中，在 JVM 進程重啟時，信息將會丟失。如果我們希望持久化到 MySQL、Elasticsearch、HBase 等存儲器中，可以通過 StatViewServlet 提供的 JSON API 接口，采集監控信息。另外，有個 druid-aggregated-monitor 開源項目，提供了 集中監控分布式服務中的 Druid 連接池的方案和思路。
-
如果 StatViewServlet 提供的 JSON API 接口，無法滿足我們的訴求，我們可以通過自定義 API 接口，使用 DruidStatManagerFacade 獲得監控信息。使用示例 DruidStatController 代碼如下：
//?DruidStatController.java@RestController public?class?DruidStatController?{@GetMapping("/monitor/druid/stat")@Deprecatedpublic?Object?druidStat(){//?`DruidStatManagerFacade#getDataSourceStatDataList()`?方法，可以獲取所有數據源的監控數據。//?除此之外，DruidStatManagerFacade 還提供了一些其他方法，你可以按需選擇使用。return?DruidStatManagerFacade.getInstance().getDataSourceStatDataList();}}-
當然，絕大多數情況下，我們并不需要做這方面的拓展。
-
5. Druid 多數據源
示例代碼對應倉庫：lab-19-datasource-pool-druid-multiple 。
在本小節，我們會使用配置兩個數據源的 Druid 連接池。
5.1 引入依賴
和 「4.1 引入依賴」 是一致。
5.2 應用配置
在?application.yml?中，添加 Druid 配置，如下：
spring:#?datasource?數據源配置內容datasource:#?訂單數據源配置orders:url:?jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test_orders?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8driver-class-name:?com.mysql.jdbc.Driverusername:?rootpassword:type:?com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource?#?設置類型為?DruidDataSource#?Druid?自定義配置，對應?DruidDataSource?中的?setting?方法的屬性min-idle:?0?#?池中維護的最小空閑連接數，默認為?0?個。max-active:?20?#?池中最大連接數，包括閑置和使用中的連接，默認為 8 個。#?用戶數據源配置users:url:?jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test_users?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8driver-class-name:?com.mysql.jdbc.Driverusername:?rootpassword:type:?com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource?#?設置類型為?DruidDataSource#?Druid?自定義配置，對應?DruidDataSource?中的?setting?方法的屬性min-idle:?0?#?池中維護的最小空閑連接數，默認為?0?個。max-active:?20?#?池中最大連接數，包括閑置和使用中的連接，默認為 8 個。#?Druid?自定已配置druid:#?過濾器配置filter:stat:?#?配置?StatFilter?，對應文檔?https://github.com/alibaba/druid/wiki/%E9%85%8D%E7%BD%AE_StatFilterlog-slow-sql:?true?#?開啟慢查詢記錄slow-sql-millis:?5000?#?慢 SQL 的標準，單位：毫秒#?StatViewServlet?配置stat-view-servlet:?#?配置?StatViewServlet?，對應文檔?https://github.com/alibaba/druid/wiki/%E9%85%8D%E7%BD%AE_StatViewServlet%E9%85%8D%E7%BD%AEenabled:?true?#?是否開啟?StatViewServletlogin-username:?yudaoyuanma?#?賬號login-password:?javaniubi?#?密碼-
不同于我們在 「3.2 應用配置文件」 中，我們將 Druid 的自定義配置，和?url、driver-class-name?等數據源的通用配置放在同一級，這樣后續我們只需要使用?@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.orders")?的方式，就能完成 DruidDataSource 的配置屬性設置。
-
在?spring.datasource.druid?配置項下，我們還是配置了?filter.stat?和?stat-view-servlet?配置項，用于 Druid 監控功能。
5.3 數據源配置類
在?cn.iocoder.springboot.lab19.datasourcepool.config?包路徑下，我們會創建 DataSourceConfig 配置類。代碼如下：
//?DataSourceConfig.java@Configuration public?class?DataSourceConfig?{/***?創建?orders?數據源*/@Primary@Bean(name?=?"ordersDataSource")@ConfigurationProperties(prefix?=?"spring.datasource.orders")?//?讀取?spring.datasource.orders?配置到?HikariDataSource?對象public?DataSource?ordersDataSource()?{return?DruidDataSourceBuilder.create().build();}/***?創建?users?數據源*/@Bean(name?=?"usersDataSource")@ConfigurationProperties(prefix?=?"spring.datasource.users")public?DataSource?usersDataSource()?{return?DruidDataSourceBuilder.create().build();}}-
因為我們在 「5.2 應用配置」 中，將 Druid 自定義的配置項，和數據源的通用配置放在了同一級，所以我們只需使用?@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.orders")?這樣的方式即可。
-
當然，「3.3.2 正確的示例」 也是可以這么做的。實際情況下，比較推薦本小節的方式。
5.4 Application
創建?Application.java?類，配置?@SpringBootApplication?注解即可。代碼如下：
//?Application.java@SpringBootApplication public?class?Application?implements?CommandLineRunner?{private?Logger?logger?=?LoggerFactory.getLogger(Application.class);@Resource(name?=?"ordersDataSource")private?DataSource?ordersDataSource;@Resource(name?=?"usersDataSource")private?DataSource?usersDataSource;public?static?void?main(String[]?args)?{//?啟動?Spring?Boot?應用SpringApplication.run(Application.class,?args);}@Overridepublic?void?run(String...?args)?{//?orders?數據源logger.info("[run][獲得數據源：{}]",?ordersDataSource.getClass());//?users?數據源logger.info("[run][獲得數據源：{}]",?usersDataSource.getClass());}}執行日志如下：
2019-11-12?21:39:24.063??INFO?49670?---?[?????????? main] c.i.s.lab19.datasourcepool.Application ??:?[run][獲得數據源：class?com.alibaba.druid.spring.boot.autoconfigure.DruidDataSourceWrapper] 2019-11-12?21:39:24.064??INFO?49670?---?[???????????main]?c.i.s.lab19.datasourcepool.Application???:?[run][獲得數據源：class?com.alibaba.druid.spring.boot.autoconfigure.DruidDataSourceWrapper]-
可以看到，兩個 DruidDataSource 成功初始化。
5.5 監控功能
和 「4.4 監控功能」 一致。
不過呢，我們在監控頁面上，可以看到兩個 Druid 數據庫連接池。
666. 彩蛋
艿艿：咳咳咳，瞎嗶嗶了一些內容，可以選擇不看。😜
艿艿在星球里，做了一波目前在使用的連接池的調查，大概比例是 Druid : HikariCP 為 2:1 左右。猜測隨著 Spring Boot 2.X 逐步普及之后，HikariCP 有一定幾率反超 Druid 。
雖然說，HikariCP 沒有直接提供監控功能，但是可以使用 Prometheus 采集 Spring Boot Metrics 的數據，后續使用 Grafana 制作儀表盤。目前，已經有 Spring Boot HikariCP / JDBC 可以直接使用。具體怎么做，胖友可以看看 《Spring Boot 中使用 HikariCP 連接池》 文章。
Druid 的 Issues 3047 中，也有人提出，是否能夠提供 Druid 接入 Prometheus 統一監控的訴求。Druid 目前暫時不支持，不過有聰慧的胖友，提出了使用 Prometheus jmx_exporter 的方式，將 Druid 實現的 JMX 格式的指標暴露出來，提供給 Prometheus 采集監控信息。
在編寫本文的過程中，無意中看到 Druid 文檔中提到，曾經想試驗性的提供 分庫分表 的功能，而艿艿的記憶中，Sharding-JDBC 曾經也想開發數據庫連接池的功能。大體在 DataSource 數據源上做拓展的中間件，可能都不甘于僅僅只覆蓋一塊需求，而是希望成為一站式的數據庫中間件。立個 Flag ，ShardingSphere 可能會提供數據庫連接池的組件。
旁白君：Sharding-JDBC 是 ShardingSphere 在 JDBC 層面提供的分庫分表組件。當然，不僅僅提供分庫分表的功能，也提供讀寫分離、數據脫敏、分布式事務等等功能。
如果胖友工作的比較早，一定還接觸過其它連接池。例如說，c3p0、dbcp、BoneCP 等等。數據庫連接池的發展過程，是個非常有意思的歷史。感興趣的胖友，可以看看 《大話數據庫連接池簡史，你都用過幾個？》 一文，江湖味十足~
可能胖友會比較糾結，是否要去自定義連接池的配置呢？一般情況下，默認的配置基本能夠滿足項目的基本要求，不需要特別刻意去修改。當然，這里推薦看兩篇文章：
-
《DruidDataSource 配置》 ，Druid 官方提供了通用的配置。
-
《Druid 連接池推薦配置》 ，某公司的內部實踐。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的Spring Boot 数据库连接池入门的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇： Java项目构建基础的三个统一，太厉害了
- 下一篇： Spring Boot 多模块项目实践（