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摘要: 原创出处 http://cnblogs.com/xuwujing/p/8964927.html 「虚无境」欢迎转载,保留摘要,谢谢!


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前言

本篇文章主要讲述的是SpringBoot整合Mybatis、Druid和PageHelper 并实现多数据源和分页。其中SpringBoot整合Mybatis这块,在之前的的一篇文章中已经讲述了,这里就不过多说明了。重点是讲述在多数据源下的如何配置使用Druid和PageHelper 。

http://www.cnblogs.com/xuwujing/p/8260935.html

Druid介绍和使用

在使用Druid之前,先来简单的了解下Druid。

Druid是一个数据库连接池。Druid可以说是目前最好的数据库连接池!因其优秀的功能、性能和扩展性方面,深受开发人员的青睐。

Druid已经在阿里巴巴部署了超过600个应用,经过一年多生产环境大规模部署的严苛考验。Druid是阿里巴巴开发的号称为监控而生的数据库连接池!

同时Druid不仅仅是一个数据库连接池,Druid 核心主要包括三部分:

  • 基于Filter-Chain模式的插件体系。
  • DruidDataSource 高效可管理的数据库连接池。
  • SQLParser

Druid的主要功能如下:

  • 是一个高效、功能强大、可扩展性好的数据库连接池。
  • 可以监控数据库访问性能。
  • 数据库密码加密
  • 获得SQL执行日志
  • 扩展JDBC

介绍方面这块就不再多说,具体的可以看官方文档。那么开始介绍Druid如何使用。

首先是Maven依赖,只需要添加druid这一个jar就行了。

<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>druid</artifactId>
<version>1.1.8</version>
</dependency>

配置方面,主要的只需要在application.properties或application.yml添加如下就可以了。

说明:因为这里我是用来两个数据源,所以稍微有些不同而已。Druid 配置的说明在下面中已经说的很详细了,这里我就不在说明了。

# 默认的数据源

master.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/springBoot?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&allowMultiQueries=true
master.datasource.username=root
master.datasource.password=123456
master.datasource.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver


# 另一个的数据源
cluster.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/springBoot_test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8
cluster.datasource.username=root
cluster.datasource.password=123456
cluster.datasource.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver

# 连接池的配置信息
# 初始化大小,最小,最大
spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
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
spring.datasource.validationQuery=SELECT 1 FROM DUAL
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

成功添加了配置文件之后,我们再来编写Druid相关的类。

首先是MasterDataSourceConfig.java这个类,这个是默认的数据源配置类。

@Configuration
@MapperScan(basePackages = MasterDataSourceConfig.PACKAGE, sqlSessionFactoryRef = "masterSqlSessionFactory")
public class MasterDataSourceConfig {

static final String PACKAGE = "com.pancm.dao.master";
static final String MAPPER_LOCATION = "classpath:mapper/master/*.xml";

@Value("${master.datasource.url}")
private String url;

@Value("${master.datasource.username}")
private String username;

@Value("${master.datasource.password}")
private String password;

@Value("${master.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;


@Bean(name = "masterDataSource")
@Primary
public DataSource masterDataSource() {
DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
dataSource.setUrl(url);
dataSource.setUsername(username);
dataSource.setPassword(password);
dataSource.setDriverClassName(driverClassName);

//具体配置
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);
try {
dataSource.setFilters(filters);
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
dataSource.setConnectionProperties(connectionProperties);
return dataSource;
}

@Bean(name = "masterTransactionManager")
@Primary
public DataSourceTransactionManager masterTransactionManager() {
return new DataSourceTransactionManager(masterDataSource());
}

@Bean(name = "masterSqlSessionFactory")
@Primary
public SqlSessionFactory masterSqlSessionFactory(@Qualifier("masterDataSource") DataSource masterDataSource)
throws Exception {
final SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean();
sessionFactory.setDataSource(masterDataSource);
sessionFactory.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver()
.getResources(MasterDataSourceConfig.MAPPER_LOCATION));
return sessionFactory.getObject();
}
}

其中这两个注解说明下:

  • @Primary :标志这个 Bean 如果在多个同类 Bean 候选时,该 Bean 优先被考虑。多数据源配置的时候注意,必须要有一个主数据源,用 @Primary 标志该 Bean。
  • @MapperScan: 扫描 Mapper 接口并容器管理。

需要注意的是sqlSessionFactoryRef 表示定义一个唯一 SqlSessionFactory 实例。

上面的配置完之后,就可以将Druid作为连接池使用了。但是Druid并不简简单单的是个连接池,它也可以说是一个监控应用,它自带了web监控界面,可以很清晰的看到SQL相关信息。

在SpringBoot中运用Druid的监控作用,只需要编写StatViewServlet和WebStatFilter类,实现注册服务和过滤规则。这里我们可以将这两个写在一起,使用@Configuration和@Bean。

为了方便理解,相关的配置说明也写在代码中了,这里就不再过多赘述了。

代码如下:

@Configuration
public class DruidConfiguration {

@Bean
public ServletRegistrationBean druidStatViewServle() {
//注册服务
ServletRegistrationBean servletRegistrationBean = new ServletRegistrationBean(
new StatViewServlet(), "/druid/*");
// 白名单(为空表示,所有的都可以访问,多个IP的时候用逗号隔开)
servletRegistrationBean.addInitParameter("allow", "127.0.0.1");
// IP黑名单 (存在共同时,deny优先于allow)
servletRegistrationBean.addInitParameter("deny", "127.0.0.2");
// 设置登录的用户名和密码
servletRegistrationBean.addInitParameter("loginUsername", "pancm");
servletRegistrationBean.addInitParameter("loginPassword", "123456");
// 是否能够重置数据.
servletRegistrationBean.addInitParameter("resetEnable", "false");
return servletRegistrationBean;
}

@Bean
public FilterRegistrationBean druidStatFilter() {
FilterRegistrationBean filterRegistrationBean = new FilterRegistrationBean(
new WebStatFilter());
// 添加过滤规则
filterRegistrationBean.addUrlPatterns("/*");
// 添加不需要忽略的格式信息
filterRegistrationBean.addInitParameter("exclusions",
"*.js,*.gif,*.jpg,*.png,*.css,*.ico,/druid/*");
System.out.println("druid初始化成功!");
return filterRegistrationBean;

}
}

编写完之后,启动程序,在浏览器输入:http://127.0.0.1:8084/druid/index.html ,然后输入设置的用户名和密码,便可以访问Web界面了。

多数据源配置

在进行多数据源配置之前,先分别在springBoot和springBoot_test的mysql数据库中执行如下脚本。

-- springBoot库的脚本

CREATE TABLE `t_user` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增id',
`name` varchar(10) DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
`age` int(2) DEFAULT NULL COMMENT '年龄',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=15 DEFAULT CHARSET=utf8

-- springBoot_test库的脚本

CREATE TABLE `t_student` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(16) DEFAULT NULL,
`age` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8

注:为了偷懒,将两张表的结构弄成一样了!不过不影响测试!

在application.properties中已经配置这两个数据源的信息,上面已经贴出了一次配置,这里就不再贴了。

这里重点说下 第二个数据源的配置。和上面的MasterDataSourceConfig.java差不多,区别在与没有使用@Primary 注解和名称不同而已。需要注意的是MasterDataSourceConfig.java对package和mapper的扫描是精确到目录的,这里的第二个数据源也是如此。

那么代码如下:

@Configuration
@MapperScan(basePackages = ClusterDataSourceConfig.PACKAGE, sqlSessionFactoryRef = "clusterSqlSessionFactory")
public class ClusterDataSourceConfig {

static final String PACKAGE = "com.pancm.dao.cluster";
static final String MAPPER_LOCATION = "classpath:mapper/cluster/*.xml";

@Value("${cluster.datasource.url}")
private String url;

@Value("${cluster.datasource.username}")
private String username;

@Value("${cluster.datasource.password}")
private String password;

@Value("${cluster.datasource.driverClassName}")
private String driverClass;

// 和MasterDataSourceConfig一样,这里略

@Bean(name = "clusterDataSource")
public DataSource clusterDataSource() {
DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
dataSource.setUrl(url);
dataSource.setUsername(username);
dataSource.setPassword(password);
dataSource.setDriverClassName(driverClass);

// 和MasterDataSourceConfig一样,这里略 ...
return dataSource;
}

@Bean(name = "clusterTransactionManager")
public DataSourceTransactionManager clusterTransactionManager() {
return new DataSourceTransactionManager(clusterDataSource());
}

@Bean(name = "clusterSqlSessionFactory")
public SqlSessionFactory clusterSqlSessionFactory(@Qualifier("clusterDataSource") DataSource clusterDataSource)
throws Exception {
final SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean();
sessionFactory.setDataSource(clusterDataSource);
sessionFactory.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources(ClusterDataSourceConfig.MAPPER_LOCATION));
return sessionFactory.getObject();
}
}

成功写完配置之后,启动程序,进行测试。

分别在springBoot和springBoot_test库中使用接口进行添加数据。

t_user

POST http://localhost:8084/api/user
{"name":"张三","age":25}
{"name":"李四","age":25}
{"name":"王五","age":25}

t_student

POST http://localhost:8084/api/student
{"name":"学生A","age":16}
{"name":"学生B","age":17}
{"name":"学生C","age":18}

成功添加数据之后,然后进行调用不同的接口进行查询。

请求:

GET http://localhost:8084/api/user?name=李四

返回:

{
"id": 2,
"name": "李四",
"age": 25
}

请求:

GET http://localhost:8084/api/student?name=学生C

返回:

{
"id": 1,
"name": "学生C",
"age": 16
}

通过数据可以看出,成功配置了多数据源了。

PageHelper 分页实现

PageHelper是Mybatis的一个分页插件,非常的好用!这里强烈推荐!!!

PageHelper的使用很简单,只需要在Maven中添加pagehelper这个依赖就可以了。

Maven的依赖如下:

<dependency>
<groupId>com.github.pagehelper</groupId>
<artifactId>pagehelper-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.2.3</version>
</dependency>

注:这里我是用springBoot版的!也可以使用其它版本的。

添加依赖之后,只需要添加如下配置或代码就可以了。

第一种,在application.properties或application.yml添加

pagehelper:
helperDialect: mysql
offsetAsPageNum: true
rowBoundsWithCount: true
reasonable: false

第二种,在mybatis.xml配置中添加

<bean id="sqlSessionFactory" class="org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean">
<property name="dataSource" ref="dataSource" />
<!-- 扫描mapping.xml文件 -->
<property name="mapperLocations" value="classpath:mapper/*.xml"></property>
<!-- 配置分页插件 -->
<property name="plugins">
<array>
<bean class="com.github.pagehelper.PageHelper">
<property name="properties">
<value>
helperDialect=mysql
offsetAsPageNum=true
rowBoundsWithCount=true
reasonable=false
</value>
</property>
</bean>
</array>
</property>
</bean>

第三种,在代码中添加,使用@Bean注解在启动程序的时候初始化。

@Bean
public PageHelper pageHelper(){
PageHelper pageHelper = new PageHelper();
Properties properties = new Properties();
//数据库
properties.setProperty("helperDialect", "mysql");
//是否将参数offset作为PageNum使用
properties.setProperty("offsetAsPageNum", "true");
//是否进行count查询
properties.setProperty("rowBoundsWithCount", "true");
//是否分页合理化
properties.setProperty("reasonable", "false");
pageHelper.setProperties(properties);
}

因为这里我们使用的是多数据源,所以这里的配置稍微有些不同。我们需要在sessionFactory这里配置。这里就对MasterDataSourceConfig.java进行相应的修改。

在masterSqlSessionFactory方法中,添加如下代码。

  @Bean(name = "masterSqlSessionFactory")
@Primary
public SqlSessionFactory masterSqlSessionFactory(@Qualifier("masterDataSource") DataSource masterDataSource)
throws Exception {
final SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean();
sessionFactory.setDataSource(masterDataSource);
sessionFactory.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver()
.getResources(MasterDataSourceConfig.MAPPER_LOCATION));
//分页插件
Interceptor interceptor = new PageInterceptor();
Properties properties = new Properties();
//数据库
properties.setProperty("helperDialect", "mysql");
//是否将参数offset作为PageNum使用
properties.setProperty("offsetAsPageNum", "true");
//是否进行count查询
properties.setProperty("rowBoundsWithCount", "true");
//是否分页合理化
properties.setProperty("reasonable", "false");
interceptor.setProperties(properties);
sessionFactory.setPlugins(new Interceptor[] {interceptor});

return sessionFactory.getObject();
}

注:其它的数据源也想进行分页的时候,参照上面的代码即可。

这里需要注意的是reasonable参数,表示分页合理化,默认值为false。如果该参数设置为 true 时,pageNum<=0 时会查询第一页,pageNum>pages(超过总数时),会查询最后一页。默认false 时,直接根据参数进行查询。

设置完PageHelper 之后,使用的话,只需要在查询的sql前面添加PageHelper.startPage(pageNum,pageSize);,如果是想知道总数的话,在查询的sql语句后买呢添加 page.getTotal()就可以了。

代码示例:

public List<T> findByListEntity(T entity) {
List<T> list = null;
try {
Page<?> page =PageHelper.startPage(1,2);
System.out.println(getClassName(entity)+"设置第一页两条数据!");
list = getMapper().findByListEntity(entity);
System.out.println("总共有:"+page.getTotal()+"条数据,实际返回:"+list.size()+"两条数据!");
} catch (Exception e) {
logger.error("查询"+getClassName(entity)+"失败!原因是:",e);
}
return list;
}

代码编写完毕之后,开始进行最后的测试。

查询t_user表的所有的数据,并进行分页。

请求:

GET http://localhost:8084/api/user

返回:

[
{
"id": 1,
"name": "张三",
"age": 25
},
{
"id": 2,
"name": "李四",
"age": 25
}
]

控制台打印:

开始查询...
User设置第一页两条数据!
2018-04-27 19:55:50.769 DEBUG 6152 --- [io-8084-exec-10] c.p.d.m.UserDao.findByListEntity_COUNT : ==> Preparing: SELECT count(0) FROM t_user WHERE 1 = 1
2018-04-27 19:55:50.770 DEBUG 6152 --- [io-8084-exec-10] c.p.d.m.UserDao.findByListEntity_COUNT : ==> Parameters:
2018-04-27 19:55:50.771 DEBUG 6152 --- [io-8084-exec-10] c.p.d.m.UserDao.findByListEntity_COUNT : <== Total: 1
2018-04-27 19:55:50.772 DEBUG 6152 --- [io-8084-exec-10] c.p.dao.master.UserDao.findByListEntity : ==> Preparing: select id, name, age from t_user where 1=1 LIMIT ?
2018-04-27 19:55:50.773 DEBUG 6152 --- [io-8084-exec-10] c.p.dao.master.UserDao.findByListEntity : ==> Parameters: 2(Integer)
2018-04-27 19:55:50.774 DEBUG 6152 --- [io-8084-exec-10] c.p.dao.master.UserDao.findByListEntity : <== Total: 2
总共有:3条数据,实际返回:2两条数据!

查询t_student表的所有的数据,并进行分页

请求:

GET http://localhost:8084/api/student

返回:

[
{
"id": 1,
"name": "学生A",
"age": 16
},
{
"id": 2,
"name": "学生B",
"age": 17
}
]

控制台打印:

开始查询...
Studnet设置第一页两条数据!
2018-04-27 19:54:56.155 DEBUG 6152 --- [nio-8084-exec-8] c.p.d.c.S.findByListEntity_COUNT : ==> Preparing: SELECT count(0) FROM t_student WHERE 1 = 1
2018-04-27 19:54:56.155 DEBUG 6152 --- [nio-8084-exec-8] c.p.d.c.S.findByListEntity_COUNT : ==> Parameters:
2018-04-27 19:54:56.156 DEBUG 6152 --- [nio-8084-exec-8] c.p.d.c.S.findByListEntity_COUNT : <== Total: 1
2018-04-27 19:54:56.157 DEBUG 6152 --- [nio-8084-exec-8] c.p.d.c.StudentDao.findByListEntity : ==> Preparing: select id, name, age from t_student where 1=1 LIMIT ?
2018-04-27 19:54:56.157 DEBUG 6152 --- [nio-8084-exec-8] c.p.d.c.StudentDao.findByListEntity : ==> Parameters: 2(Integer)
2018-04-27 19:54:56.157 DEBUG 6152 --- [nio-8084-exec-8] c.p.d.c.StudentDao.findByListEntity : <== Total: 2
总共有:3条数据,实际返回:2两条数据!

查询完毕之后,我们再来看Druid 的监控界面。

在浏览器输入:http://127.0.0.1:8084/druid/index.html

img

可以很清晰的看到操作记录!

如果想知道更多的Druid相关知识,可以查看官方文档!

结语

这篇终于写完了,在进行代码编写的时候,碰到过很多问题,然后慢慢的尝试和找资料解决了。本篇文章只是很浅的介绍了这些相关的使用,在实际的应用可能会更复杂。如果有有更好的想法和建议,欢迎留言进行讨论!

参考文章:

https://www.bysocket.com/?p=1712

Druid官方地址:

https://github.com/alibaba/druid

PageHelper官方地址:

https://github.com/pagehelper/Mybatis-PageHelper

文中源码:

https://github.com/xuwujing/springBoot

文章目录
  1. 1. 前言
  2. 2. Druid介绍和使用
  3. 3. 多数据源配置
  4. 4. PageHelper 分页实现
  5. 5. 结语