application.yml
server:
port: 80
spring:
application:
name: cloud-druid-service
datasource:
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://localhost:3306/test_cloud?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=Asia/Shanghai&useSSL=false
username: root
password: root
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
http:
encoding:
charset: UTF-8
force-request: true
force-response: true
jackson:
date-format: yyyy-MM-dd HH:mm:ss
time-zone: Asia/Shanghai
default-property-inclusion: non_empty
serialization:
fail_on_empty_beans: false
mybatis:
mapper-locations: classpath:mybatis/mapper/*.xml
config-location: classpath:mybatis/mybatis-spring.xml
DruidConfig.java
// 写库的时候都应该加上 @ConditionalOnMissingBean 注解，避免同类型库之间发生冲突
@ConditionalOnMissingBean(DataSource.class)
@ConditionalOnClass(DruidDataSource.class)
@Configuration
public class DruidConfig {
private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DruidConfig.class);
@Bean
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource")
public DataSource druidDataSource() {
DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
try {
// 启动程序时，在连接池中初始化多少个连接（10-50已足够）
dataSource.setInitialSize(50);
// 回收空闲连接时，将保证至少有 minIdle 个连接（与 initialSize 相同）
dataSource.setMinIdle(50);
// 连接池中最多支持多少个活动会话
dataSource.setMaxActive(10000);
// 程序向连接池中请求连接时，超过 maxWait 的值后，认为本次请求失败，即连接池，没有可用连接，单位毫秒，设置 -1 时表示无限等待（建议值为100）
dataSource.setMaxWait(100);
/*
缓存通过以下两个方法发起的 SQL：
public PreparedStatement prepareStatement(String sql)
public PreparedStatement prepareStatement(String sql, int resultSetType, int resultSetConcurrency)
（建议值为 true）
*/
dataSource.setPoolPreparedStatements(true);
// 每个连接最多缓存多少个 SQL（建议值为 20）
dataSource.setMaxPoolPreparedStatementPerConnectionSize(20);
// 检查空闲连接的频率，单位毫秒，非正整数时表示不进行检查（建议值：2000）
dataSource.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(2000);
// 连接池中某个连接的空闲时长达到 N 毫秒后, 连接池在下次检查空闲连接时，将回收该连接，要小于防火墙超时设置 net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_established 的设置
dataSource.setMinEvictableIdleTimeMillis(600000);
// 配置一个连接在池中最大生存的时间，单位是毫秒
dataSource.setMaxEvictableIdleTimeMillis(900000);
// 程序没有 close 连接且空闲时长超过 minEvictableIdleTimeMillis，则会执行 validationQuery 指定的 SQL，以保证该程序连接不会池 kill 掉，其范围不超过 minIdle 指定的连接个数（建议值为 true）
dataSource.setKeepAlive(true);
// 检查池中的连接是否仍可用的 SQL 语句，druid 会连接到数据库执行该 SQL，如果正常返回，则表示连接可用，否则表示连接不可用
dataSource.setValidationQuery("SELECT 1");
// 当程序请求连接，池在分配连接时，是否先检查该连接是否有效（高效，并且保证安全性；建议值为 true）
dataSource.setTestWhileIdle(true);
// 程序申请连接时，进行连接有效性检查（低效，影响性能；建议值为 false）
dataSource.setTestOnBorrow(false);
// 程序返还连接时，进行连接有效性检查（低效，影响性能；建议值为 false）
dataSource.setTestOnReturn(false);
// 物理连接初始化的时候执行的 sql
Collection<String> connectionInitSqls = new ArrayList<>(10);
connectionInitSqls.add("SELECT 1 FROM DUAL");
dataSource.setConnectionInitSqls(connectionInitSqls);
/*
这里配置的是插件，常用的插件有：
监控统计：stat
日志监控：log4j2
防御 SQL 注入：wall
*/
dataSource.setFilters("stat,log4j2");
// 是否合并多个 DruidDataSource 的监控数据
dataSource.setUseGlobalDataSourceStat(true);
// 监控统计
// 是否启用慢 SQL 记录
dataSource.addConnectionProperty("druid.stat.logSlowSql", "true");
// 执行时间超过 slowSqlMillis 的就是慢，单位毫秒（建议值 500）
dataSource.addConnectionProperty("druid.stat.slowSqlMillis", "500");
// 要求程序从池中 get 到连接后，N 秒后必须 close，否则 druid 会强制回收该连接，不管该连接中是活动还是空闲，以防止进程不会进行 close 而霸占连接（建议值为 false，当发现程序有未正常 close 连接时设置为 true）
// dataSource.setRemoveAbandoned(false);
// 设置 druid 强制回收连接的时限，当程序从池中 get 到连接开始算起，超过此值后，druid将强制回收该连接，单位秒（应大于业务运行最长时间）
// dataSource.setRemoveAbandonedTimeout();
// 当 druid 强制回收连接后，是否将 stack trace 记录到日志中（建议值为 true）
// dataSource.setLogAbandoned(true);
// 连接属性。比如设置一些连接池统计方面的配置 druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000
// dataSource.setConnectProperties();
// 防御 SQL 注入
WallFilter wallFilter = new WallFilter();
WallConfig config = new WallConfig();
// 是否允许执行 DELETE 语句（建议值为 false）
config.setDeleteAllow(false);
// 是否允许删除表（建议值为 false）
config.setDropTableAllow(false);
wallFilter.setConfig(config);
// 插件代理
List<Filter> proxyFilters = new ArrayList<>(10);
proxyFilters.add(wallFilter);
dataSource.setProxyFilters(proxyFilters);
} catch (SQLException e) {
logger.error(e.toString());
}
return dataSource;
}
@Bean
public ServletRegistrationBean<StatViewServlet> statViewServlet() {
// 监控信息显示页面
StatViewServlet statViewServlet = new StatViewServlet();
// 访问监控信息显示页面的 url 路径（建议值为 /druid/* ）
String urlPattern = "/druid/*";
ServletRegistrationBean<StatViewServlet> bean =
new ServletRegistrationBean<>(statViewServlet, urlPattern);
Map<String, String> initParams = new HashMap<>();
// 是否允许清空统计数据
initParams.put("resetEnable", "false");
// 登录监控信息显示页面的用户名
initParams.put("loginUsername", "admin");
// 登录监控信息显示页面的密码
initParams.put("loginPassword", "admin");
// 允许访问控制（格式：ip地址、ip地址/子网掩码位数）逗号分隔多个地址
initParams.put("allow", "127.0.0.1");
// 拒绝访问控制（格式：ip地址、ip地址/子网掩码位数）逗号分隔多个地址
// initParams.put("deny", "");
bean.setInitParameters(initParams);
return bean;
}
@Bean
public FilterRegistrationBean<WebStatFilter> webStatFilter() {
FilterRegistrationBean<WebStatFilter> bean = new FilterRegistrationBean<>();
// 网络监控过滤器（用于采集 web-jdbc 关联监控的数据）
bean.setFilter(new WebStatFilter());
// 过滤所有的 url 路径
Collection<String> urlPatterns = new ArrayList<>();
urlPatterns.add("/*");
bean.setUrlPatterns(urlPatterns);
Map<String, String> initParams = new HashMap<>();
// 排除不必要采集的 url 路径，以逗号“,”分割
initParams.put("exclusions", "*.js,*.gif,*.jpg,*.png,*.css,*.ico,*.map,/druid/*");
// 是否使用 session 监控功能
initParams.put("sessionStatEnable", "true");
// 是否使用 session 监控最大数量（默认是1000）
initParams.put("sessionStatMaxCount", "1000");
// 使得 druid 能够知道当前的 session 的用户是谁，根据需要，把改值修改为你 user 信息保存在 session 中的 sessionName
initParams.put("principalSessionName", "session_user_key");
// 如果你的 user 信息保存在 cookie 中，你可以配置 principalCookieName，使得 druid 知道当前的 user 是谁，根据需要，把该值修改为你 user 信息保存在 cookie 中的 cookieName
initParams.put("principalCookieName", "cookie_user_key");
// 是否监控单个 url 调用的 sql 列表
initParams.put("profileEnable", "true");
bean.setInitParameters(initParams);
return bean;
}
}
