Druid数据库连接池监控的使用

2023-10-19 19:21| 来源: 网络整理| 查看: 265

Druid数据库连接池 1. Druid是什么？

Druid是Java语言中最好的数据库连接池，由阿里巴巴团队开发。Druid能够提供强大的监控和扩展功能。 github地址为https://github.com/alibaba/druid，有丰富的中文文档和常见问题的解答，非常方便。

2. 如何在springboot项目中使用？

2.1 首先引入依赖

com.alibaba druid-spring-boot-starter 1.1.10

2.2 进行属性配置,仅供参考

spring: #数据库连接配置 datasource: url: jdbc:postgresql://127.0.0.1:5432/postgres data-username: postgres data-password: 123456 driver-class-name: org.postgresql.Driver type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource druid: #JDBC配置 url: jdbc:postgresql://127.0.0.1:5432/postgres username: postgres password: 123456 driver-class-name: org.postgresql.Driver #连接池配置 initial-size: 10 max-active: 50 min-idle: 10 max-wait: 5000 pool-prepared-statements: true #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。 max-pool-prepared-statement-per-connection-size: 20 validation-query: SELECT 1 FROM DUAL validation-query-timeout: 20000 test-on-borrow: false #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。 test-on-return: 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。 test-while-idle: 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。 time-between-eviction-runs-millis: 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 min-evictable-idle-time-millis: 300000 #一个连接在池中最小生存的时间，单位是毫秒 # StatViewServlet配置。（因为暴露的监控信息比较敏感，支持密码加密和访问ip限定） stat-view-servlet: enabled: true url-pattern: /druid/* login-username: admin login-password: admin filter: stat: log-slow-sql: true slow-sql-millis: 1000 merge-sql: true wall: config: multi-statement-allow: true

各配置项的含义可以参考github的介绍，非常详细。值得注意的是stat-view-servlet属性配置的就是druid内置的监控页面，我们访问http://ip:port/druid，输入上面配置的用户名密码，即可看到下面的监控页面：

在这里插入图片描述可以查看sql执行时间，修改行数等等。如果只想关注慢sql，可以修改上面配置文件中的 slow-sql-millis，druid默认的是3000ms。

3. 结合spring的监控

上面我们可以看到对sql执行的耗时等，但如果我们也想对方法进行监控可以么？答案肯定是可以的，在上面的监控页面我们可以看到有个叫spring监控，但因为没有配置，暂时为空。要开启监控配置也是非常简单的，如下：

@Configuration @EnableAspectJAutoProxy(proxyTargetClass = true) public class DruidAspectConfig { @Bean public DruidStatInterceptor druidStatInterceptor() { DruidStatInterceptor dsInterceptor = new DruidStatInterceptor(); return dsInterceptor; } @Bean @Scope("prototype") public JdkRegexpMethodPointcut druidStatPointcut() { JdkRegexpMethodPointcut pointcut = new JdkRegexpMethodPointcut(); pointcut.setPatterns("com.qa.cloud.mapper.*","com.qa.cloud.service.*"); return pointcut; } @Bean public DefaultPointcutAdvisor druidStatAdvisor(DruidStatInterceptor druidStatInterceptor, JdkRegexpMethodPointcut druidStatPointcut) { DefaultPointcutAdvisor defaultPointAdvisor = new DefaultPointcutAdvisor(); defaultPointAdvisor.setPointcut(druidStatPointcut); defaultPointAdvisor.setAdvice(druidStatInterceptor); return defaultPointAdvisor; } }

我们通过指定Patterns来确定要监控的方法，也可以通过接口类型，bean名称等进行配置。开启后效果如下：在这里插入图片描述据官方介绍，开启监控对性能的影响是微乎其微的。这些监控数据我们也可以调用api通过自定义的形式来输出，也可以输出到日志中（这点很有必要），具体做法都可以参考github上的介绍。参考博客： http://www.cnblogs.com/han-1034683568/p/6730869.html

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