Druid连接池的意义以及使用

建立数据库连接耗时耗费资源，一个数据库服务器能够同时建立的连接数也是有限的，在大型的Web应用中，可能同时会有成百上千的访问数据库的请求，如果Web应用程序为每一个客户请求分配一个数据库连接，将导致性能的急剧下降。

数据库连接池的意义在于，能够重复利用数据库连接（有点类似线程池的部分意义），提高对请求的响应时间和服务器的性能。
连接池中提前预先建立了多个数据库连接对象，然后将连接对象保存到连接池中，当客户请求到来时，直接从池中取出一个连接对象为客户服务，当请求完成之后，客户程序调用close()方法，将连接对象放回池中。

其他几个连接池

Spring 推荐使用dbcp；
Hibernate 推荐使用c3p0和proxool

1、 DBCP：apache

DBCP(DataBase connection pool)数据库连接池。是apache上的一个 java连接池项目，也是 tomcat使用的连接池组件。单独使用dbcp需要3个包：common-dbcp.jar,common-pool.jar,common-collections.jar由于建立数据库连接是一个非常耗时耗资源的行为，所以通过连接池预先同数据库建立一些连接，放在内存中，应用程序需要建立数据库连接时直接到连接池中申请一个就行，用完后再放回去。dbcp没有自动的去回收空闲连接的功能。

2、 C3P0：

C3P0是一个开源的jdbc连接池，它实现了数据源和jndi绑定，支持jdbc3规范和jdbc2的标准扩展。c3p0是异步操作的，缓慢的jdbc操作通过帮助进程完成。扩展这些操作可以有效的提升性能。目前使用它的开源项目有Hibernate，Spring等。c3p0有自动回收空闲连接功能。

3、 Proxool：Sourceforge

Proxool是一种Java数据库连接池技术。是sourceforge下的一个开源项目,这个项目提供一个健壮、易用的连接池，最为关键的是这个连接池提供监控的功能，方便易用，便于发现连接泄漏的情况。
综合来说，稳定性是Spring 推荐使用dbcp；
Hibernate 推荐使用c3p0和proxool
1、 DBCP：apache
DBCP(DataBase connection pool)数据库连接池。是apache上的一个 java连接池项目，也是 tomcat使用的连接池组件。单独使用dbcp需要3个包：common-dbcp.jar,common-pool.jar,common-collections.jar由于建立数据库连接是一个非常耗时耗资源的行为，所以通过连接池预先同数据库建立一些连接，放在内存中，应用程序需要建立数据库连接时直接到连接池中申请一个就行，用完后再放回去。dbcp没有自动的去回收空闲连接的功能。

2、 C3P0：
C3P0是一个开源的jdbc连接池，它实现了数据源和jndi绑定，支持jdbc3规范和jdbc2的标准扩展。c3p0是异步操作的，缓慢的jdbc操作通过帮助进程完成。扩展这些操作可以有效的提升性能。目前使用它的开源项目有Hibernate，Spring等。c3p0有自动回收空闲连接功能。

3、 Proxool：Sourceforge
Proxool是一种Java数据库连接池技术。是sourceforge下的一个开源项目,这个项目提供一个健壮、易用的连接池，最为关键的是这个连接池提供监控的功能，方便易用，便于发现连接泄漏的情况。
综合来说，稳定性是dbcp>=c3p0>proxool

Druid介绍

druid为阿里巴巴的数据源，（数据库连接池），集合了c3p0、dbcp、proxool等连接池的优点，还加入了日志监控，有效的监控DB池连接和SQL的执行情况。
DRUID的DataSource类为：com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource。
其他配置参数如下：

Druid数据源的使用

1. 在Spring配置中使用阿里巴巴的数据源。

注意要先引入druid依赖。

在Spring中直接写配置文件即可：

<!-- 配置Druid数据源  -->
    <bean id="dataSource" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" init-method="init" destroy-method="close"> 
      <!-- 基本属性 url、user、password -->
      <property name="url" value="${jdbc.url}" />
      <property name="username" value="${jdbc.username}" />
      <property name="password" value="${jdbc.password}" />
        
      <!-- 配置初始化大小、最小、最大 -->
      <property name="initialSize" value="5" />
      <property name="minIdle" value="5" /> 
      <property name="maxActive" value="100" />
   
      <!-- 配置获取连接等待超时的时间 -->
      <property name="maxWait" value="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 -->
      <property name="timeBetweenEvictionRunsMillis" value="60000" />
   
      <!-- 配置一个连接在池中最小生存的时间，单位是毫秒 -->
      <property name="minEvictableIdleTimeMillis" value="300000" />
    
      <property name="validationQuery" value="SELECT 'x'" />
      <property name="testWhileIdle" value="true" />
      <property name="testOnBorrow" value="false" />
      <property name="testOnReturn" value="false" />
   
      <!-- 打开PSCache，并且指定每个连接上PSCache的大小 -->
      <property name="poolPreparedStatements" value="false" />
      <property name="maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize" value="20" />
   
      <!-- 配置监控统计拦截的filters -->
      <property name="filters" value="stat,wall" /> 
  </bean>

要想使用druid的数据监控功能需要在web.xml里面配置servlet

<!-- 配置 Druid 监控信息显示页面 -->
    <servlet>
        <servlet-name>DruidStatView</servlet-name>
        <servlet-class>com.alibaba.druid.support.http.StatViewServlet</servlet-class>
        <init-param>
            <!-- 允许清空统计数据 -->
            <param-name>resetEnable</param-name>
            <param-value>true</param-value>
        </init-param>
        <init-param>
            <!-- 用户名 -->
            <param-name>loginUsername</param-name>
            <param-value>druid</param-value>
        </init-param>
        <init-param>
            <!-- 密码 -->
            <param-name>loginPassword</param-name>
            <param-value>druid</param-value>
        </init-param>
    </servlet>
    <servlet-mapping>
        <servlet-name>DruidStatView</servlet-name>
        <url-pattern>/druid/*</url-pattern>
    </servlet-mapping>

对于资源的拦截配置：（可以在web.xml，也可以在Spring里面配置）

<!-- 用于采集web-jdbc关联监控的数据。 -->
    <filter>
        <filter-name>DruidWebStatFilter</filter-name>
        <filter-class>com.alibaba.druid.support.http.WebStatFilter</filter-class>
        <init-param>
            <param-name>exclusions</param-name>
            <param-value>*.js,*.gif,*.jpg,*.png,*.css,*.ico,/druid/*</param-value>
        </init-param>
        <init-param>
            <param-name>sessionStatMaxCount</param-name>
            <param-value>1000</param-value>
        </init-param>
        <init-param>
            <param-name>sessionStatEnable</param-name>
            <param-value>false</param-value>
        </init-param>
    </filter>
    <filter-mapping>
        <filter-name>DruidWebStatFilter</filter-name>
        <url-pattern>/*</url-pattern>
    </filter-mapping>

扩展：druid是可以配置输出日志的。这样，可以在控制台里面，看到我们程序里面编写的sql语句，还可以看到可执行的sql。

只需要在spring的配置文件里面配置：

<bean id="log-filter" class="com.alibaba.druid.filter.logging.Log4jFilter">
         <!--日志打印可执行的sql  -->
        <property name="statementExecutableSqlLogEnable" value="true" />
        <property name="dataSourceLogEnabled" value="true" />
        <property name="connectionLogEnabled" value="true" />
        <property name="statementLogEnabled" value="true" />
        <property name="resultSetLogEnabled" value="true" />
 </bean> 
    
    <!-- 配置Druid数据源  -->
    <bean id="dataSource" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" init-method="init" destroy-method="close"> 
      <!-- 基本属性 url、user、password -->
      <property name="url" value="${jdbc.url}" />
      <property name="username" value="${jdbc.username}" />
      <property name="password" value="${jdbc.password}" />
        
      <!-- 配置初始化大小、最小、最大 -->
      <property name="initialSize" value="5" />
      <property name="minIdle" value="5" /> 
      <property name="maxActive" value="100" />
   
      <!-- 配置获取连接等待超时的时间 -->
      <property name="maxWait" value="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 -->
      <property name="timeBetweenEvictionRunsMillis" value="60000" />
   
      <!-- 配置一个连接在池中最小生存的时间，单位是毫秒 -->
      <property name="minEvictableIdleTimeMillis" value="300000" />
    
      <property name="validationQuery" value="SELECT 'x'" />
      <property name="testWhileIdle" value="true" />
      <property name="testOnBorrow" value="false" />
      <property name="testOnReturn" value="false" />
   
      <!-- 打开PSCache，并且指定每个连接上PSCache的大小 -->
      <property name="poolPreparedStatements" value="false" />
      <property name="maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize" value="20" />
   
      <!-- 配置监控统计拦截的filters -->
      <property name="filters" value="stat,wall" /> 
      <property name="proxyFilters">
        <list>
            <ref bean="log-filter"/>
        </list>
    </property>
  </bean>

2. 在Springboot 中使用Druid。
   首先，Springboot中，1.5版本之前的默认的数据库连接池是tomcat的JDBC连接池（Tomcat JDBC Pool）。

1.添加pom依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>druid</artifactId>
    <version>1.0.20</version>
</dependency>

2.配置application.properties文件，配置相关信息

##########################  mysql   ##########################
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost/db_boot?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver

logging.level.com.shyroke.mapper=debug


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

##########################  druid配置   ##########################
spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource

# 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
# 校验SQL，Oracle配置 spring.datasource.validationQuery=SELECT 1 FROM DUAL，如果不配validationQuery项，则下面三项配置无用  
spring.datasource.validationQuery=SELECT 'x'
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，去掉后监控界面sql无法统计，'wall'用于防火墙  
spring.datasource.filters=stat,wall,log4j
# 通过connectProperties属性来打开mergeSql功能；慢SQL记录  
spring.datasource.connectionProperties=druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000
# 合并多个DruidDataSource的监控数据  
spring.datasource.useGlobalDataSourceStat=true

3.配置WebFilter

package com.example.durid.filter;
 
import com.alibaba.druid.support.http.WebStatFilter;
 
import javax.servlet.annotation.WebFilter;
import javax.servlet.annotation.WebInitParam;
 
/**
 * 配置监控拦截器
 * druid监控拦截器
 * @ClassName: DruidStatFilter
 * @author 16437
 * @date 
 */
@WebFilter(filterName = "druidWebStatFilter",
        urlPatterns = "/*",
        initParams =
                // 忽略资源
                { @WebInitParam(name = "exclusions", value = "*.js,*.gif,*.jpg,*.bmp,*.png,*.css,*.ico,/druid/*")}
)
public class DruidStatFilter extends WebStatFilter {
 
}

4.配置WebServlet

package com.example.durid.base;
 
import com.alibaba.druid.support.http.StatViewServlet;
 
import javax.servlet.annotation.WebInitParam;
import javax.servlet.annotation.WebServlet;
 
/**
 * druid监控视图配置
 * @ClassName: DruidStatViewServlet
 * @author   Martina
 * @date 2019
 */
@WebServlet(urlPatterns = "/druid/*", initParams={
        @WebInitParam(name="allow",value=""),// IP白名单 (没有配置或者为空，则允许所有访问)
        @WebInitParam(name="deny",value="192.168.16.111"),// IP黑名单 (存在共同时，deny优先于allow)
        @WebInitParam(name="loginUsername",value="admin"),// 用户名
        @WebInitParam(name="loginPassword",value="admin"),// 密码
        @WebInitParam(name="resetEnable",value="true")// 禁用HTML页面上的“Reset All”功能
})
public class DruidStatViewServlet extends StatViewServlet {
 
}

5.扫描Servlet

注意要启动类中加上@ServletComponentScan注解，否则Servlet无法生效 。

package com.example.durid;
 
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.boot.web.servlet.ServletComponentScan;
 
@SpringBootApplication
@ServletComponentScan
public class DuridApplication {
 
	public static void main(String[] args) {
		SpringApplication.run(DuridApplication.class, args);
	}
}

6.手动初始化DataSource

有些版本存在自动初始化数据，SQL监控显示不出任何的内容问题，如果版本不存在bug可以跳过这一步。

package com.example.durid;
 
import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
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 java.sql.SQLException;
 
@Configuration
public class DruidConfiguration {
    @Value("${spring.datasource.url}")
    private String dbUrl;
    @Value("${spring.datasource.username}")
    private String username;
    @Value("${spring.datasource.password}")
    private String password;
    @Value("${spring.datasource.driverClassName}")
    private String driverClassName;
    @Value("${spring.datasource.initialSize}")
    private int initialSize;
    @Value("${spring.datasource.minIdle}")
    private int minIdle;
    @Value("${spring.datasource.maxActive}")
    private int maxActive;
    @Value("${spring.datasource.maxWait}")
    private int maxWait;
    @Value("${spring.datasource.timeBetweenEvictionRunsMillis}")
    private int timeBetweenEvictionRunsMillis;
    @Value("${spring.datasource.minEvictableIdleTimeMillis}")
    private int minEvictableIdleTimeMillis;
    @Value("${spring.datasource.validationQuery}")
    private String validationQuery;
    @Value("${spring.datasource.testWhileIdle}")
    private boolean testWhileIdle;
    @Value("${spring.datasource.testOnBorrow}")
    private boolean testOnBorrow;
    @Value("${spring.datasource.testOnReturn}")
    private boolean testOnReturn;
    @Value("${spring.datasource.poolPreparedStatements}")
    private boolean poolPreparedStatements;
    @Value("${spring.datasource.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize}")
    private int maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize;
    @Value("${spring.datasource.filters}")
    private String filters;
    @Value("${spring.datasource.connectionProperties}")
    private String connectionProperties;
    @Value("${spring.datasource.useGlobalDataSourceStat}")
    private boolean useGlobalDataSourceStat;
 
    @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 DruidDataSource 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);
        datasource.setUseGlobalDataSourceStat(useGlobalDataSourceStat);
        try {
            datasource.setFilters(filters);
        } catch (SQLException e) {
            System.err.println("druid configuration initialization filter: "+ e);
        }
        datasource.setConnectionProperties(connectionProperties);
        return datasource;
    }
}

配置完成之后，启动应用程序，可以再浏览器中的SQL监控中查看SQL的执行数、时间、事务等情况。

部分转自：https://www.cnblogs.com/zfding/p/7821967.html
以及 https://www.cnblogs.com/shyroke/p/8045077.html
附上github上，druid的托管地址：https://github.com/alibaba/druid