前言
前一篇文章我們熟悉了HikariCP連接池，也了解到它的性能很高，今天我們講一下另一款比較受歡迎的連接池：Druid，這是阿里開源的一款資料庫連接池，它官網上聲稱：為監控而生！他可以實作頁面監控，看到SQL的執行次數、時間和慢SQL資訊，也可以對資料庫密碼資訊進行加密，也可以對監控結果進行日志的記錄，以及可以實作對敏感操作實作開關，杜絕SQL注入，下面我們詳細講一下它如何與Spring集成，并且順便了解一下它的監控的配置，
文章要點：
- Spring集成Druid
- 監控Filters配置（stat、wall、config、log）
- HiKariCP和Druid該如何選擇
如何集成Druid
1、增加相關依賴
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<scope>runtime</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<optional>true</optional>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-jdbc</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
<artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
<version>2.2.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.2.6</version>
</dependency>
2、配置DataSource
@Configuration
public class DataSourceConfiguration {
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.druid")
@Bean
public DataSource dataSource(){
return new DruidDataSource();
}
}
3、配置項引數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
#初始化時建立物理連接的個數，初始化發生在顯示呼叫init方法，或者第一次getConnection時
spring.datasource.druid.initial-size=5
#最大連接池數量
spring.datasource.druid.max-active=20
#最小連接池數量
spring.datasource.druid.min-idle=5
#獲取連接時最大等待時間，單位毫秒，配置了maxWait之后，預設啟用公平鎖，并發效率會有所下降，如果需要可以通過配置useUnfairLock屬性為true使用非公平鎖
spring.datasource.druid.max-wait=500
#是否快取preparedStatement，也就是PSCache，PSCache對支持游標的資料庫性能提升巨大，比如說oracle，在mysql下建議關閉，
spring.datasource.druid.pool-prepared-statements=false
#要啟用PSCache，必須配置大于0，當大于0時，poolPreparedStatements自動觸發修改為true，在Druid中，不會存在Oracle下PSCache占用記憶體過多的問題，可以把這個數值配置大一些，比如說100
spring.datasource.druid.max-pool-prepared-statement-per-connection-size=-1
#用來檢測連接是否有效的sql，要求是一個查詢陳述句，常用select 'x'，如果validationQuery為null，testOnBorrow、testOnReturn、testWhileIdle都不會起作用，
spring.datasource.druid.validation-query=select 'x'
#單位：秒，檢測連接是否有效的超時時間，底層呼叫jdbc Statement物件的void setQueryTimeout(int seconds)方法
spring.datasource.druid.validation-query-timeout=1
#申請連接時執行validationQuery檢測連接是否有效，做了這個配置會降低性能，
spring.datasource.druid.test-on-borrow=true
#歸還連接時執行validationQuery檢測連接是否有效，做了這個配置會降低性能，
spring.datasource.druid.test-on-return=true
#建議配置為true，不影響性能，并且保證安全性，申請連接的時候檢測，如果空閑時間大于timeBetweenEvictionRunsMillis，執行validationQuery檢測連接是否有效
spring.datasource.druid.test-while-idle=true
#有兩個含義：默認1分鐘
#1) Destroy執行緒會檢測連接的間隔時間，如果連接空閑時間大于等于minEvictableIdleTimeMillis則關閉物理連接，
#2) testWhileIdle的判斷依據，詳細看testWhileIdle屬性的說明
spring.datasource.druid.time-between-eviction-runs-millis=60000
# 連接保持空閑而不被驅逐的最小時間
spring.datasource.druid.min-evictable-idle-time-millis=600000
# 連接保持空閑而不被驅逐的最大時間
spring.datasource.druid.max-evictable-idle-time-millis=900000
#配置多個英文逗號分隔
spring.datasource.druid.filters=stat,wall
# WebStatFilter配置
# 是否啟用StatFilter默認值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/*
# 你可以關閉session統計功能
spring.datasource.druid.web-stat-filter.session-stat-enable=true
# 默認sessionStatMaxCount是1000個，你也可以按需要進行配置
spring.datasource.druid.web-stat-filter.session-stat-max-count=1000
# 使得druid能夠知道當前的session的用戶是誰
spring.datasource.druid.web-stat-filter.principal-session-name=cross
# 如果你的user資訊保存在cookie中，你可以配置principalCookieName，使得druid知道當前的user是誰
spring.datasource.druid.web-stat-filter.principal-cookie-name=aniu
# 配置profileEnable能夠監控單個url呼叫的sql串列
spring.datasource.druid.web-stat-filter.profile-enable=
# 配置_StatViewServlet配置,用于展示Druid的統計資訊
#是否啟用StatViewServlet（監控頁面）默認值為false（考慮到安全問題默認并未啟動，如需啟用建議設定密碼或白名單以保障安全）
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.enabled=true
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.url-pattern=/druid/*
#允許清空統計資料
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.reset-enable=true
#監控頁面登陸的用戶名
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.login-username=root
# 登陸監控頁面所需的密碼
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.login-password=1234
# deny優先于allow，如果在deny串列中，就算在allow串列中，也會被拒絕，
# 如果allow沒有配置或者為空，則允許所有訪問
#允許的IP
# spring.datasource.druid.stat-view-servlet.allow=
#拒絕的IP
#spring.datasource.druid.stat-view-servlet.deny=127.0.0.1
#指定xml檔案所在的位置
mybatis.mapper-locations=classpath:mapper/*Mapper.xml
#開啟資料庫欄位和類屬性的映射支持駝峰
mybatis.configuration.map-underscore-to-camel-case=true
4、代碼相關
資料庫腳本
create table user_info
(
id bigint unsigned auto_increment
primary key,
user_id int not null comment '用戶id',
user_name varchar(64) not null comment '真實姓名',
email varchar(30) not null comment '用戶郵箱',
nick_name varchar(45) null comment '昵稱',
status tinyint not null comment '用戶狀態，1-正常，2-注銷，3-凍結',
address varchar(128) null
)
comment '用戶基本資訊';
初始化資料
INSERT INTO chenrui.user_info (id, user_id, user_name, email, nick_name, status, address) VALUES (1, 80001, '張三豐', '[email protected]', '三哥', 1, '武當山');
INSERT INTO chenrui.user_info (id, user_id, user_name, email, nick_name, status, address) VALUES (2, 80002, '張無忌', '[email protected]', '', 1, null);
mapper.xml檔案撰寫
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mapper
PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN"
"http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.example.springdataSourcedruid.dao.UserInfoDAO">
<select id="findAllUser" resultType="com.example.springdataSourcedruid.entity.UserInfo">
select * from user_info
</select>
<select id="getUserById" resultType="com.example.springdataSourcedruid.entity.UserInfo">
select * from user_info where id = #{id}
</select>
<select id="getUserByIdEqualOne" resultType="com.example.springdataSourcedruid.entity.UserInfo">
select * from user_info where id =1
</select>
<select id="getUserByIdEqualTwo" resultType="com.example.springdataSourcedruid.entity.UserInfo">
select * from user_info where id =2
</select>
</mapper>
撰寫DAO介面
public interface UserInfoDAO {
List<UserInfo> findAllUser();
UserInfo getUserById(@Param("id") int id);
UserInfo getUserByIdEqualOne();
UserInfo getUserByIdEqualTwo();
}
測驗controller
@RestController
@Slf4j
public class UserInfoController {
@Resource
private UserInfoDAO userInfoDAO;
@GetMapping(path = "/all")
public List<UserInfo> 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();
}
}
啟動類
@SpringBootApplication
@MapperScan(basePackages = "com.example.springdataSourcedruid.dao")
public class SpringDataSourceDruidApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(SpringDataSourceDruidApplication.class, args);
}
}
5、啟動驗證
訪問：http://127.0.0.1:8080/druid/ ，彈出登陸界面，用戶和密碼對應我們的組態檔中設定的用戶名和密碼
登陸進去可以看到里面有很多監控，這里我們只看我們本次所關心的，資料源，SQL監控，URL監控，其他的可以自行研究，
上面我們看到資料源里面的資訊和我們在application.properties中配置的一致
下面我們分別執行幾次，我們準備好的驗證介面
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
然后看一下的各項監控資訊長什么樣子
SQL監控
上面我們看到我們總共四個陳述句，以及四個陳述句的運行情況
SQL監控項上，執行時間、讀取行數、更新行數都有區間分布，將耗時分布成8個區間：
- 0 - 1 耗時0到1毫秒的次數
- 1 - 10 耗時1到10毫秒的次數
- 10 - 100 耗時10到100毫秒的次數
- 100 - 1,000 耗時100到1000毫秒的次數
- 1,000 - 10,000 耗時1到10秒的次數
- 10,000 - 100,000 耗時10到100秒的次數
- 100,000 - 1,000,000 耗時100到1000秒的次數
- 1,000,000 - 耗時1000秒以上的次數
這里你可能會有疑問 ，id =1和id=2怎么還是分開的，如果我id有一億個，難道要在監控頁面上有一億條記錄嗎？不是應該都應該是id=？的形式嗎？這里后面會講到，涉及到sql合并的監控配置
URL監控
這里可以很清晰的看到，每個url涉及到的資料庫執行的資訊
druid的內置filters
在druid的jar中，META-INF/druid-filter.properties中有其內置的filter，內容如下：
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的別名，可以在application.properties中可以通過spring.datasource.druid.filters屬性指定別名來開啟相應的filter，也可以在Spring中通過屬性注入方式來開啟，接下來介紹一下比較常用的filter
攔截器stat（default、counter）
在spring.datasource.druid.filters配置中包含stat，代表開啟監控統計資訊，在上面內容中，我們已經看到包含執行次數、時間、最慢SQL等資訊，也提到因為有的sql是非引數話的，這樣會導致在監控頁面有很多監控的sql都是一樣的，只是引數不一樣，我們這時候需要將合同sql配置打開；
只需要在application.properties增加配置：
#為監控開啟SQL合并，將慢SQL的時間定為2毫秒，記錄慢SQL日志
spring.datasource.druid.connection-properties=druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=2;druid.stat.logSlowSql=true
看一下運行結果：
1、下面2個陳述句在監控頁面被合并了：
select * from user_info where id=1
select * from user_info where id=2
// 合并后的結果是：
SELECT * FROM user_info WHERE id = ?
2、超過2ms的陳述句，在監控頁面紅色展示出來
3、慢SQL在日志中會被體現出來
攔截器mergeStat
繼承stat，基本特性和stat是一樣的，不做延伸
攔截器encoding
由于歷史原因，一些資料庫保存資料的時候使用了錯誤編碼，需要做編碼轉換，
可以用下面的方式開啟：
spring.datasource.druid.filters=stat,encoding
#配置客戶端的編碼UTF-8，服務端的編碼是ISO-8859-1，這樣存在資料庫中的亂碼查詢出來就不是亂碼了，
spring.datasource.druid.connection-properties=druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=2;druid.stat.logSlowSql=true;clientEncoding=UTF-8;serverEncoding=ISO-8859-1
攔截器 log4j（log4j2、slf4j、commonlogging、commonLogging）
Druid內置提供了四種LogFilter（Log4jFilter、Log4j2Filter、CommonsLogFilter、Slf4jLogFilter），用于輸出JDBC執行的日志
#這里使用log4j2為例
spring.datasource.druid.filters=stat,log4j2
#druid.log.conn記錄連接、druid.log.stmt記錄陳述句、druid.log.rs記錄結果集、druid.log.stmt.executableSql記錄可執行的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
#為方便驗證，我們開啟以下loggerName為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
我們可以看到執行SQL的整個程序，開啟連接>從連接池獲取一個連接>組裝SQL陳述句>執行>結果集回傳>連接池回收連接
這里只用了log4j2這一種型別，其他可以自行去驗證，
攔截器wall
WallFilter的功能是防御SQL注入攻擊，它是基于SQL語法分析，理解其中的SQL語意，然后做處理的，智能，準確，誤報率低，減少風險的發生，wall攔截器還是很重要的，比如說不允許使用truncate，不允許物理洗掉，這時候wall就用得上了，配置方式有兩種：
第一種：預設配置
spring.datasource.druid.filters=stat,wall,log4j2
這種配置是默認配置，而且大多數都不會攔截，可能不符合特定的場景，默認屬性值參照：https://www.bookstack.cn/read/Druid/ffdd9118e6208531.md
第二種：屬性指定配置
這種方式的好處是：我們可以針對特定場景進行限定，比如說不能用存盤程序，不能物理洗掉，是否允許陳述句中有注釋等等，
//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;
}
#不允許物理洗掉陳述句
spring.datasource.druid.filter.wall.config.delete-allow=false
執行一下試試效果：
可以看到日志顯示，不允許洗掉，這樣可以避免一些同學不按照公司開發規范來開發代碼，減少風險，其他配置自己可以試驗一下，
攔截器Config
Config作用：從組態檔中讀取配置；從遠程http檔案中讀取配置；為資料庫密碼提供加密功能
實際上前兩項作用意義不大，最關鍵的是第三項作用，因為資料庫密碼直接寫在配置中，對運維安全來說，是一個很大的挑戰，Druid為此提供一種資料庫密碼加密的手段ConfigFilter
如何使用：
#在application.properties的鏈接屬性配置項中增加config.file，可以是本地檔案，也可以是遠程檔案，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
加密我們的資料庫密碼
使用下面的命令生成資料庫密碼的密文和秘鑰對
java -cp druid-1.0.16.jar com.alibaba.druid.filter.config.ConfigTools you_password
druid-pool.properties檔案內容
資料庫密碼配置項的值改為密文
spring.datasource.druid.password=kPYuT1e6i6M929mNvKfvhyBx3eCI+Fs0pqA3n7GQYIoo76OaWVg3KALr7EdloivFVBSeF0zo5IGIfpbGtAKa+Q==
自己啟動一下試試，發現一切正常，資訊安全問題也解決了，
Druid和HikariCP如何選擇
網路上有這么一個圖，可以看到Druid是和其宣告的一致（為監控而生），但是目前市面上有很多監控相關的中間件和技術，HikariCP可以通過這些技術彌補監控方面的不足
HikariCP則說自己是性能最好的連接池，但是Druid也經受住了阿里雙11的大考，實際上性能也是很好的
選擇哪一款就見仁見智了，不過兩款都是開源產品，阿里的Druid有中文的開源社區，交流起來更加方便，并且經過阿里多個系統的實驗，想必也是非常的穩定，而Hikari是SpringBoot2.0默認的連接池，全世界使用范圍也非常廣，對于大部分業務來說，使用哪一款都是差不多的，畢竟性能瓶頸一般都不在連接池，大家可根據自己的喜好自由選擇
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標籤：Java