DRUID——为监控而生的DB池

DRUID介绍

DRUID是阿里巴巴开源平台上一个数据库连接池实现，它结合了C3P0、DBCP、PROXOOL等DB池的优点，同时加入了日志监控，可以很好的监控DB池连接和SQL的执行情况，可以说是针对监控而生的DB连接池(据说是目前最好的连接池,不知道速度有没有BoneCP快)。

配置参数

和其它连接池一样DRUID的DataSource类为：com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource，基本配置参数如下：

配置	缺省值	说明
name		配置这个属性的意义在于，如果存在多个数据源，监控的时候可以通过名字来区分开来。 如果没有配置，将会生成一个名字，格式是："DataSource-" + System.identityHashCode(this)
jdbcUrl		连接数据库的url，不同数据库不一样。例如： mysql : jdbc:mysql://10.20.153.104:3306/druid2 oracle : jdbc:oracle:thin:@10.20.149.85:1521:ocnauto
username		连接数据库的用户名
password		连接数据库的密码。如果你不希望密码直接写在配置文件中，可以使用ConfigFilter。详细看这里：https://github.com/alibaba/druid/wiki/%E4%BD%BF%E7%94%A8ConfigFilter
driverClassName	根据url自动识别	这一项可配可不配，如果不配置druid会根据url自动识别dbType，然后选择相应的driverClassName(建议配置下)
initialSize	0	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
maxActive	8	最大连接池数量
maxIdle	8	已经不再使用，配置了也没效果
minIdle		最小连接池数量
maxWait		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。
poolPreparedStatements	false	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。
maxOpenPreparedStatements	-1	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
validationQuery		用来检测连接是否有效的sql，要求是一个查询语句。如果validationQuery为null，testOnBorrow、testOnReturn、testWhileIdle都不会其作用。
testOnBorrow	true	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。
testOnReturn	false	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
testWhileIdle	false	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。
timeBetweenEvictionRunsMillis		有两个含义： 1) Destroy线程会检测连接的间隔时间2) testWhileIdle的判断依据，详细看testWhileIdle属性的说明
numTestsPerEvictionRun		不再使用，一个DruidDataSource只支持一个EvictionRun
minEvictableIdleTimeMillis
connectionInitSqls		物理连接初始化的时候执行的sql
exceptionSorter	根据dbType自动识别	当数据库抛出一些不可恢复的异常时，抛弃连接
filters		属性类型是字符串，通过别名的方式配置扩展插件，常用的插件有： 监控统计用的filter:stat日志用的filter:log4j防御sql注入的filter:wall
proxyFilters		类型是List<com.alibaba.druid.filter.Filter>，如果同时配置了filters和proxyFilters，是组合关系，并非替换关系

使用方法

DB数据源的使用方法也就是2种，一种是在代码中写死通过NEW操作符创建DataSSource，然后set一些连接属性，这里不在累述;另外一种是基于SPRING的配置方法，然后让SPRING的Context自动加载配置（以下配置文件默认都在项目根目录下conf文件夹中）
1、属性文件:application.properties(DataSource连接参数)

jdbc.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver

jdbc.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test

jdbc.username=root

jdbc.password=1qaz!QAZ

2、SPRING配置文件：spring-base.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<beans xmlns=" http://www.springframework.org/schema/beans"

xmlns:xsi=" http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:batch=" http://www.springframework.org/schema/batch"

xsi:schemaLocation=" http://www.springframework.org/schema/beans

http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-4.0.xsd">

<bean id="propertyConfigure"

class="org.springframework.beans.factory.config.PropertyPlaceholderConfigurer">

<property name="locations">

<list>

<value>./conf/application.properties</value>

</list>

</property>

</bean>

<bean id="dataSource" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource"

init-method="init" destroy-method="close">

<property name="driverClassName" value="${jdbc.driverClassName}" />

<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="1" />

<property name="minIdle" value="1" />

<property name="maxActive" value="10" />
<!-- 配置获取连接等待超时的时间 -->

<property name="maxWait" value="10000" />
<!-- 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="testWhileIdle" value="true" />
<!-- 这里建议配置为TRUE，防止取到的连接不可用 -->

<property name="testOnBorrow" value="true" />

<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="true" />

<property name="maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize"

value="20" />
<!-- 这里配置提交方式，默认就是TRUE，可以不用配置 -->
<property name="defaultAutoCommit" value="true" />
<!-- 验证连接有效与否的SQL，不同的数据配置不同 -->

<property name="validationQuery" value="select 1 " />

<property name="filters" value="stat" />

<property name="proxyFilters">

<list>

<ref bean="logFilter" />

</list>

</property>

</bean>

<bean id="logFilter" class="com.alibaba.druid.filter.logging.Slf4jLogFilter">

<property name="statementExecutableSqlLogEnable" value="false" />

</bean>
</beans>
上面红色标注部分为监控DB池连接执行监控，后面在做详细说明.

监控方式

1、WEB方式监控配置
<servlet>

<servlet-name>DruidStatView</servlet-name>

<servlet-class>com.alibaba.druid.support.http.StatViewServlet</servlet-class>

</servlet>

<servlet-mapping>

<servlet-name>DruidStatView</servlet-name>

<url-pattern>/druid/*</url-pattern>

</servlet-mapping>

<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>/public/*,*.js,*.css,/druid*,*.jsp,*.swf</param-value>

</init-param>

<init-param>

<param-name>principalSessionName</param-name>

<param-value>sessionInfo</param-value>

</init-param>

<init-param>

<param-name>profileEnable</param-name>

<param-value>true</param-value>

</init-param>

</filter>

<filter-mapping>

<filter-name>druidWebStatFilter</filter-name>

<url-pattern>/*</url-pattern>

</filter-mapping>

把上面servlet配置添加到项目web.xml即可。然后运行Tomcat，浏览器输入 http://IP:PROT/druid
就可以打开Druid的监控页面了.
2、日志文件监控
Druid提供了多种日志文件监控 commons-logging、log4j等，这里我们主要使用slf4j和logback来进行日志监控配置。
首先要引入slf4j和logback相关的jar文件（从Maven公共仓库下载 http://search.maven.org/）
<slf4j.version>1.7.7</slf4j.version>

<logback.version>1.1.2</logback.version>

<dependency>

<groupId>org.slf4j</groupId>

<artifactId>slf4j-api</artifactId>

<version>${slf4j.version}</version>

</dependency>

<dependency>

<groupId>ch.qos.logback</groupId>

<artifactId>logback-access</artifactId>

<version>${logback.version}</version>

</dependency>

<dependency>

<groupId>ch.qos.logback</groupId>

<artifactId>logback-core</artifactId>

<version>${logback.version}</version>

</dependency>

<dependency>

<groupId>ch.qos.logback</groupId>

<artifactId>logback-classic</artifactId>

<version>${logback.version}</version>

</dependency>

接下配置logback的配置文件(./conf/logback.xml)

<configuration>
<appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">

<layout class="ch.qos.logback.classic.PatternLayout">

<Pattern>%d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n

</Pattern>

</layout>

</appender>
<appender name="FILE" class="ch.qos.logback.core.FileAppender">

<file>./logs/druid_info.log</file>

<layout class="ch.qos.logback.classic.PatternLayout">

<Pattern>%d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n</Pattern>

</layout>

<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">

<level>debug</level>

</filter>

</appender>
<root level="DEBUG">

<appender-ref ref="FILE" />

</root>

</configuration>

最后就是写一个测试类进行测试
public class TestMain {
public static void loadLoggerContext() {

System.getProperties().put("logback.configurationFile", "./conf/logback.xml");

LoggerContext lc = (LoggerContext) LoggerFactory.getILoggerFactory();

StatusPrinter.setPrintStream(System.err);

StatusPrinter.print(lc);

}
public static void main(String[] args) {

try {

loadLoggerContext();

FileSystemXmlApplicationContext context = new FileSystemXmlApplicationContext("./conf/spring-base.xml");

} catch (Exception e) {

System.out.println(e);

}

}

}