Spring Boot 集成 Druid 数据源
1. 前言
首先要理解数据源的作用,数据源实际上是一个接口 javax.sql.DataSource
。 Spring Boot 在操作数据库时,是通过数据源类型的组件实现的。
数据源的类型有很多,但是都实现了 javax.sql.DataSource
接口,所以 Spring Boot 可以尽情地更换各类数据源以实现不同的需求。
其中 Druid 数据源就是数据源中比较出类拔萃的存在,而且是阿里开发的。国人出品的东西,咱们能支持的必须得支持啊,当然这是建立在人家做的确实好的基础上。
Druid 是阿里巴巴数据库事业部出品本篇我们使用 Druid 替换默认的数据源,然后做一下性能对比测试。网上有很多文章写 Druid 性能如何如何强悍,但是很多并没有事实依据。我们做程序员还是要严谨,相信实践是检验真理的唯一标准。所以本篇的内容就是研究下 Druid 如何使用,及其性能到底是否足够优异。
2. 使用默认数据源(HikariDataSource)
Spring Boot 2.2.5 版本使用的默认数据源是 HikariDataSource ,该数据源号称拥有全世界最快的数据库连接池,嗯,我们来试试它的深浅。
2.1 准备数据库
还是使用之前的商城数据库(shop)及商品信息数据表(goods),表结构如下:
实例:
CREATE TABLE `goods` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '唯一编号',
`name` varchar(255) DEFAULT '' COMMENT '商品名称',
`price` decimal(10,2) DEFAULT '0.00' COMMENT '商品价格',
`pic` varchar(255) DEFAULT '' COMMENT '图片文件名',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
2.2 使用 Spring Initializr 创建项目
Spring Boot 版本选择 2.2.5 , Group 为 com.imooc
, Artifact 为 spring-boot-hikari
,生成项目后导入 Eclipse 开发环境。
2.3 引入项目依赖
我们引入 Web 项目依赖、热部署依赖。由于本项目需要访问数据库,所以引入 spring-boot-starter-jdbc
依赖和 mysql-connector-java
依赖。
pom.xml 文件中依赖项如下:
实例:
<!-- 热部署 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
</dependency>
<!-- web -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<!-- jdbc -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
</dependency>
<!-- myql驱动 -->
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
</dependency>
2.4 构建商品类和商品数据访问类
定义商品类,对应商品表:
实例:
/**
* 商品类
*/
public class GoodsDo {
/**
* 商品id
*/
private Long id;
/**
* 商品名称
*/
private String name;
/**
* 商品价格
*/
private String price;
/**
* 商品图片
*/
private String pic;
// 省略get set方法
}
定义商品数据库访问类:
实例:
/**
* 商品数据库访问类
*/
@Repository // 标注数据访问类
public class GoodsDao {
@Autowired
private JdbcTemplate jdbcTemplate;
/**
* 新增
*/
public void insert(GoodsDo goods) {
jdbcTemplate.update("insert into goods(name,price,pic)values(?,?,?)", goods.getName(), goods.getPrice(),
goods.getPic());
}
/**
* 删除
*/
public void delete(Long id) {
jdbcTemplate.update("delete from goods where id =?", id);
}
/**
* 更新
*/
public void update(GoodsDo goods) {
jdbcTemplate.update("update goods set name=?,price=?,pic=? where id=?", goods.getName(), goods.getPrice(),
goods.getPic(), goods.getId());
}
/**
* 按id查询
*/
public GoodsDo getById(Long id) {
return jdbcTemplate.queryForObject("select * from goods where id=?", new RowMapper<GoodsDo>() {
@Override
public GoodsDo mapRow(ResultSet rs, int rowNum) throws SQLException {
GoodsDo goods = new GoodsDo();
goods.setId(rs.getLong("id"));
goods.setName(rs.getString("name"));
goods.setPrice(rs.getString("price"));
goods.setPic(rs.getString("pic"));
return goods;
}
}, id);
}
/**
* 查询商品列表
*/
public List<GoodsDo> getList() {
return jdbcTemplate.query("select * from goods", new RowMapper<GoodsDo>() {
@Override
public GoodsDo mapRow(ResultSet rs, int rowNum) throws SQLException {
GoodsDo goods = new GoodsDo();
goods.setId(rs.getLong("id"));
goods.setName(rs.getString("name"));
goods.setPrice(rs.getString("price"));
goods.setPic(rs.getString("pic"));
return goods;
}
});
}
}
2.5 配置数据源信息
通过配置文件,设置数据源信息。
实例:
# 配置数据库驱动
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
# 配置数据库url
spring.datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/shop?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=UTC
# 配置数据库用户名
spring.datasource.username=root
# 配置数据库密码
spring.datasource.password=Easy@0122
2.6 测试
通过测试类发起测试,此处我们简单执行 1000 次插入,看看执行时间。
需要注意的是,Spring Boot 进行测试时,需要添加注解 @SpringBootTest
。添加注解后该类可以直接通过 @Test
标注的方法发起单元测试,容器环境都已准备好,非常方便。
实例:
@SpringBootTest // 通过该注解,开启测试类功能,当测试方法启动时,启动了Spring容器
class SpringBootHikariApplicationTests {
@Autowired
private DataSource dataSource;// 自动注入数据源
@Autowired
private GoodsDao goodsDao;
/**
* 打印数据源信息
*/
@Test // 测试方法
void printDataSource() {
System.out.println(dataSource);
}
/**
* 批量插入测试
*/
@Test
void insertBatch() {
// 开始时间
long startTime = System.currentTimeMillis();
// 执行1000次插入
GoodsDo goods = new GoodsDo();
goods.setName("测试");
goods.setPic("测试图片");
goods.setPrice("1.0");
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
goodsDao.insert(goods);
}
// 输出操作时间
System.out.println("use time:" + (System.currentTimeMillis() - startTime)+"ms");
}
}
输出结果如下,可见默认数据源类型为 HikariDataSource
,插入 1000 条数据的时间大概为 1500ms (注意时间可能跟电脑性能等很多因素相关,此处只是进行简单的对比测试)。
use time:1518ms
com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
3. 使用 Druid 数据源
接下来我们使用 Druid 数据源进行对比测试。
3.1 准备数据库
与上面的商城数据库(shop)及商品信息数据表(goods)一致。
3.2 使用 Spring Initializr 创建项目
Spring Boot 版本选择 2.2.5 , Group 为 com.imooc
, Artifact 为 spring-boot-druid
,生成项目后导入 Eclipse 开发环境。
3.3 引入项目依赖
我们引入 Web 项目依赖、热部署依赖。由于本项目需要访问数据库,所以引入 spring-boot-starter-jdbc
依赖和 mysql-connector-java
依赖,由于使用 Druid ,所以还需要添加 Druid 相关依赖。
pom.xml 文件中依赖项如下:
实例:
<!-- 热部署 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
</dependency>
<!-- web -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<!-- jdbc -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
</dependency>
<!-- myql驱动 -->
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
</dependency>
<!-- springboot druid -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.1.22</version>
</dependency>
3.4 构建商品类和商品数据访问类
与 spring-boot-hikari
项目一致。
3.5 配置数据源信息
通过配置文件,设置数据源信息。由于我们不再使用默认数据源,所以此处需要指定数据源类型为 DruidDataSource 。
实例:
# 指定数据源类型
spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
# 配置数据库驱动
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
# 配置数据库url
spring.datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/shop?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=UTC
# 配置数据库用户名
spring.datasource.username=root
# 配置数据库密码
spring.datasource.password=Easy@0122
3.6 测试
测试类代码同 spring-boot-hikari
一致,运行测试类后,结果如下:
use time:1428ms
com.alibaba.druid.spring.boot.autoconfigure.DruidDataSourceWrapper
4. 对比结果分析
其实只能得出一个结论,在某些场景下 Druid 的速度不比 Hikari 慢,甚至还略胜一筹。
当然我们只是对两种数据源的默认配置、单一线程情况进行了简单测试,大家感兴趣的话可以研究两种数据源的配置方式,然后通过多线程进行全面测试。
5. Druid 监控
看到这个结果,大家可能对本篇文章不满了,说了半天,也没看出 Druid 好在哪儿啊,为啥还费劲将默认的 Hikari 更换掉呢。
不要着急,我们仔细看下官方介绍:
可以看到, Druid 是为监控而生,说明 Druid 最强大的功能实际上是监控,接下来我们就演示下如何实现 Druid 监控。
添加监控相关的配置类,需要注意的是我们设定了监控功能的账号和密码。
实例:
/**
* Druid配置
*/
@Configuration
public class DruidConfig {
/**
* 注册servletRegistrationBean
*/
@Bean
public ServletRegistrationBean servletRegistrationBean() {
ServletRegistrationBean servletRegistrationBean = new ServletRegistrationBean(new StatViewServlet(),
"/druid/*");
servletRegistrationBean.addInitParameter("allow", "");
// 账号密码
servletRegistrationBean.addInitParameter("loginUsername", "imooc");
servletRegistrationBean.addInitParameter("loginPassword", "123456");
servletRegistrationBean.addInitParameter("resetEnable", "true");
return servletRegistrationBean;
}
/**
* 注册filterRegistrationBean
*/
@Bean
public FilterRegistrationBean filterRegistrationBean() {
FilterRegistrationBean filterRegistrationBean = new FilterRegistrationBean(new WebStatFilter());
// 添加过滤规则.
filterRegistrationBean.addUrlPatterns("/*");
filterRegistrationBean.addInitParameter("exclusions", "*.js,*.gif,*.jpg,*.png,*.css,*.ico,/druid/*");
return filterRegistrationBean;
}
}
此时打开网址 http://127.0.0.1:8080/druid
即可显示 Druid 登录页面:
我们使用指定的用户名 imooc 密码 123456 登录后,即可查看各类监控信息,内容还是非常全面的,此处就不再展开介绍了。
Druid 监控页面6. 小结
在实际研发与生产测试过程中,使用 Druid 的情况还是非常多的, Druid 非常稳定、性能也表现相当优异,更重要的是它提供了全面直观的监控手段,所以现阶段还是推荐大家使用 Druid 。