druid数据源 druid数据源的监控功能

druid数据库密码加密原理

现针对数据库密码加密方面，利用druid进行数据库加密，实现项目配置文件中数据库密码密文存储，一定程度上保证了数据安全。

druid数据源 druid数据源的监控功能

配置方法：

1、数据源配置[spring-mybatis.xml文件]

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

value="${jdbc.connectionProperties}"/>

druid和hikaridatasource哪个好

Druid和HikariCP都是的数据库连接池，各有优势，具体选择取决于您的需求。

Druid是高性能的连接池，具有以下特点：

1. 字节码精简：优化的代码，编译后的字节码少，减少了CPU的资源。

2. 优化和：减少代码。

3. 自定义数组类型（FastStatementList）代替ArrayList：避免每次get()调用都是进行范围检查，避免调用remove()时的从头到尾的扫描。

4. 自定义类型（ConcurrentBag）：提高并发读写的效率。

5. 其他针对BoneCP缺陷的优化：例如对耗时超过一个CPU时间片的方法调用的研究。

6. 功能全面：除了连接池功能，Druid还集成了SQL监控、黑名单拦截功能，提供了高效的数据库连接池解决方案。

7. 数据库密码加密：支持PasswordCallback。

HikariCP是高性能的JDBC连接池，具有以下特点：

1. 高性能：HikariCP的高性能得益于限度的避免锁竞争。

2. 字节码增强：通过字节码增强实现了零配置和获取连接时的预初始化。

3. 快速异常处理：通过快速异常处理，提高了代码执行效率。

4. 数据源线程池：HikariCP的数据源是无状态的，可以使用任何线程池策略。

5. 数据库连接池状态诊断：HikariCP提供了一些有用的方法来诊断连接池的状态，例如获取等待连接的线程数、获取当前连接数等。

6. 支持多种数据库：HikariCP支持多种数据库，如MySQL、Oracle、PostgreSQL等。

7. 自动故障切换：HikariCP支持自动故障切换，当主数据库故障时，能够自动切换到备份数据库。

综上所述，Druid和HikariCP都是的数据源连接池，在性能、安全性和易用性等方面都有很好的表现。具体选择取决于您的项目需求和要解决的问题。

能够提供基于Filter－Chain模式的插件体系： DruidDriver Driver如何重复获取Druid的数据源 Druid是一个JDBC组件，它包括三部分。 DruidDataSource 高效可管理的数据库连接池

springboot、mybatis-plus、Druid多数据源环境搭建

Ja单体项目里，我们一般是只需配置一个数据库，这时代码里的dao层都是只对一个数据库作；但有时候我们的数据可能在2个或者3个数据库，这时就需要配置更多数据源，进行数据库直连作，下面以MySQL的两个库为例（Oracle也就换个驱动类与连接串）。

（本文阅读大概花费两分钟）

技术条件：

springboot 2.5.3 （即springframework 5.3.9）

MySQL 5.7

mybatis-plus 3.5.0

dynamic-datasource 3.5.0

druid 1.2.9

idea开发工具、men 3.3.9

1、导入相关依赖

2、建立两个数据库mydb(表 user）、db2（表t_class），并分别建一张表

3、编写application.yaml配置文件

4、编写po类、dao层、一个接口测试类

其中，在dao的类加上对应的数据源标识符，使用此注解com.baomidou.dynamic.datasource.annotation.DS

5、启动项目，查看结果

至此，多数据源环境集成成功；当然这里只使用了查询功能，对应事务相关的下一回合文章再做讨论啥。

Druid连接池源码解析（2）DruidDataSource-2

关闭时调用close()方法，主要流程：

在DruidDataSource中单独定义了一个StackTrace，就是在初始化的时候获取了当前线程的StackTrace，目测目的是为了自定义输出调试信息

重启时调用restart()方法，主要流程：

加锁->判断活跃连结数是否为0-> 调用close() ->调用resetStat()

resetStat()重置配置到默认值，设置各个原子计数器为0

如果有配置变动，调用configFromPropety()重新配置各属性

此时重启便结束了，下一次调用getConnection()的时候，会调用init()重新初始化

关于几个原子计数器，由于Druid说是为监控而生的连接池，默认是基于内存计数的，所以restart里清空的几个计数器，根据名字就能比较明显地知道是统计各种情况发生的次数的，如：链接错误数，事务提交、回滚数等等

那么之前init中的几个计数器，是做什么的么？

connectionIdSeedUpdater 追了下，主要是生成连接id的，对应到holder中的connectionId，

在DataSource中的getPoolingConnectionInfo()，放到了一个map里，缓存了连接信息

在DruidStatManagerFacade和DruidStatService 中获取了map中的连接信息，供监控控制台使用

dataSource的id本身是自增的，留出来的步长是生成connectionid等根据id的前缀判断属于哪个datasource

使用AtomicLongFieldUpdater的好处是：

因为当需要进行原子限定的属性所属的类会被创建大量的实例对象,如果用AtomicLong每个实例里面都要创建AtomicLong对象,从而多出内存消耗，使用AtomicLongFieldUpdater仅需要在抽象的父类中声明一个静态的更新器，就可以在各个对象中使用了。

Spring Boot（十二）：MyBatis-Plus的多数据源和分页

同一个项目有时会涉及到多个数据库，这时我们就要配置多个数据源。配置多数据源的常见情况有以下两种：

1）同一个项目中涉及两个或多个业务数据库，它们之间相互独立，这种情况也可以作为两个或多个项目来开发

2）两个或多个数据库之间是主从关系，主库负责写，从库负责读

1、pom.xml配置

在pom.xml中增加MyBatis-Plus多数据源依赖：

2、配置文件配置

在配置文件application.yml中配置我们需要连接的数据库：blog和user，默认为blog

3、启动类配置

在@SpringBootApplication注解上增加exclude = DruidDataSourceAutoConfigure.class配置：

这个配置的作用是去掉对DruidDataSourceAutoConfigure的自动配置，否则程序会报错：

原因：

DruidDataSourceAutoConfigure在DynamicDataSourceAutoConfiguration之前，其会注入一个DataSourceWrapper，会在原生的spring.datasource下找url, username, password等，而我们动态数据源的配置路径是变化的。

4、实体类和dao层配置

在po文件夹下创建blog和user文件夹，分别用于存储blog数据库和user数据库的实体：

注解：

@TableName： 表名注解，标识实体类对应的表

@TableId： 主键注解，当type = IdType.AUTO时，表示这个主键是自增主键

在dao文件夹下创建blog和user文件夹，分别用于存储blog和user的dao：

注解：

@Repository： 将数据访问层（DAO层）的类标识为Spring Bean

@DS： 配置非默认数据源，本示例中blog为默认数据源，user为非默认数据源，在使用@DS注解时，有如意事项：

1）不能使用事务，否则数据源不会切换，使用的还是次加载的数据源

2）次加载数据源之后，第二次，第三次……作其他数据源，如果数据源不存在，使用的还是次加载的数据源

3）数据源名称不要包含下划线，否则不能切换

5、测试验证

编写ArticleController和UserInfoController：

注 ： 业务逻辑复杂时，Controller和Mapper中间会有Service层来处理业务逻辑，现在我们就简单的测试一下多数据源，所以直接使用Controller调用Mapper了

1、配置分页插件

2、分页方法

1）使用MyBatis-Plus的selectPage方法

使用MyBatis-Plus的selectPage方法，返回了IPage，示例：

2）sql分页

有时候有些分页需要关联多张表，使用LambdaQueryWrapper不太方便，这时候可以自己写sql来实现分页，主要有两种：纯sql自己实现分页和使用IPage实现分页

注 ： 这里的sql示例就使用单表查询了，具体的可根据业务场景使用多表查询

A、纯sql自己实现分页

分页的数据list和总条数单独调用方法返回 ：

B、使用IPage实现分页（常用）

返回IPage，返回值的数据结构见“ 1）使用MyBatis-Plus的selectPage方法 ”

本文简单介绍了一下MyBatis-Plus的多数据源和分页，本文示例代码， 详见https://

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