來源:blog.csdn.net/lvoelife/article/details/128092586 ## **1. 基本概念** 我們都使用過連接池,比如`C3P0,DBCP,hikari, Druid`,雖然HikariCP的速度稍快,但Druid能夠提供強大的監控和擴展功能,也是阿裡巴巴的開 ...
來源:blog.csdn.net/lvoelife/article/details/128092586
1. 基本概念
我們都使用過連接池,比如C3P0,DBCP,hikari, Druid
,雖然HikariCP的速度稍快,但Druid能夠提供強大的監控和擴展功能,也是阿裡巴巴的開源項目。
Druid是阿裡巴巴開發的號稱為監控而生的資料庫連接池,在功能、性能、擴展性方面,都超過其他資料庫連接池,包括DBCP、C3P0、BoneCP、Proxool、JBoss DataSource
等等,秒殺一切。
Druid可以很好的監控DB池連接和SQL的執行情況,天生就是針對監控而生的DB連接池。
Spring Boot預設數據源HikariDataSource
與JdbcTemplate
中已經介紹Spring Boot 2.x預設使用Hikari數據源,可以說Hikari與Driud都是當前Java Web上最優秀的數據源。
而Druid已經在阿裡巴巴部署了超過600個應用,經過好幾年生產環境大規模部署的嚴苛考驗!
- stat: Druid內置提供一個
StatFilter
,用於統計監控信息。 - wall: Druid防禦SQL註入攻擊的
WallFilter
就是通過Druid的SQL Parser分析。Druid提供的SQL Parser
可以在JDBC層攔截SQL做相應處理,比如說分庫分表、審計等。 - log4j2: 這個就是 日誌記錄的功能,可以把sql語句列印到log4j2供排查問題。
2. 相關配置
2.1 添加依賴
Spring Boot 基礎就不介紹了,推薦看這個實戰項目:
<properties>
<java.version>1.8</java.version>
<alibabaDruidStarter.version>1.2.11</alibabaDruidStarter.version>
</properties>
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
<version>${alibabaDruidStarter.version}</version>
</dependency>
2.2 配置屬性
- 配置Druid數據源(連接池): 如同c3p0、dbcp數據源可以設置數據源連接初始化大小、最大連接數、等待時間、最小連接數 等一樣,Druid數據源同理可以進行設置。
- 配置Druid web監控filter(WebStatFilter): 這個過濾器的作用就是統計web應用請求中所有的資料庫信息,比如 發出的sql語句,sql執行的時間、請求次數、請求的url地址、以及seesion監控、資料庫表的訪問次數等等。
- 配置Druid後臺管理Servlet(StatViewServlet): Druid數據源具有監控的功能,並提供了一個web界面方便用戶查看,類似安裝 路由器 時,人家也提供了一個預設的web頁面;需要設置Druid的後臺管理頁面的屬性,比如 登錄賬號、密碼等。
【註意】:Druid Spring Boot Starter
配置屬性的名稱完全遵照Druid,可以通過Spring Boot配置文件來配置Druid資料庫連接池和監控,如果沒有配置則使用預設值,如下在application.yml
配置相關屬性:
# spring 配置
spring:
datasource:
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
password: 123456
username: root
url: jdbc:mysql://localhost:3306/superjson?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=false
# 連接池配置
druid:
# 初始化大小,最小,最大
initial-size: 5
min-idle: 5
max-active: 20
# 配置獲取連接等待超時的時間
max-wait: 60000
# 配置間隔多久才進行一次檢測,檢測需要關閉的空閑連接,單位毫秒
time-between-eviction-runs-millis: 60000
# 配置一個連接在池中最小生存時間
min-evictable-idle-time-millis: 300000
validation-query: SELECT 1 FROM user
test-while-idle: true
test-on-borrow: false
test-on-return: false
# 打開 PSCache,並且指定每個連接上 PSCache 的大小
pool-prepared-statements: true
max-pool-prepared-statement-per-connection-size: 20
# 配置監控統計攔截的 Filter,去掉後監控界面 SQL 無法統計,wall 用於防火牆
filters: stat,wall,slf4j
# 通過 connection-properties 屬性打開 mergeSql 功能;慢 SQL 記錄
connection-properties: druid.stat.mergeSql\=true;druid.stat.slowSqlMillis\=5000
# 配置 DruidStatFilter
web-stat-filter:
enabled: true
url-pattern: /*
exclusions: .js,*.gif,*.jpg,*.bmp,*.png,*.css,*.ico,/druid/*
# 配置 DruidStatViewServlet
stat-view-servlet:
url-pattern: /druid/*
# IP 白名單,沒有配置或者為空,則允許所有訪問
allow: 127.0.0.1
# IP 黑名單,若白名單也存在,則優先使用
deny: 192.168.31.253
# 禁用 HTML 中 Reset All 按鈕
reset-enable: false
# 登錄用戶名/密碼
login-username: root
login-password: 123456
# 需要設置enabled=true,否則會報出There was an unexpected error (type=Not Found, status=404).錯誤,或者將druid-spring-boot-starter的版本降低到1.1.10及以下
# 是否啟用StatViewServlet(監控頁面)預設值為false(考慮到安全問題預設並未啟動,如需啟用建議設置密碼或白名單以保障安全)
enabled: true
上述配置文件的參數可以在com.alibaba.druid.spring.boot.autoconfigure.properties.DruidStatProperties
和 org.springframework.boot.autoconfigure.jdbc.DataSourcePropertie
中找到。
推薦一個開源免費的 Spring Boot 實戰項目:
2.3 配置Filter
可以通過spring.datasource.druid.filters=stat,wall,log4j ...
的方式來啟用相應的內置Filter,不過這些Filter都是預設配置。如果預設配置不能滿足需求,可以放棄這種方式,通過配置文件來配置Filter,如下所示:
# 配置StatFilter
spring.datasource.druid.filter.stat.enabled=true
spring.datasource.druid.filter.stat.db-type=h2
spring.datasource.druid.filter.stat.log-slow-sql=true
spring.datasource.druid.filter.stat.slow-sql-millis=2000
# 配置WallFilter
spring.datasource.druid.filter.wall.enabled=true
spring.datasource.druid.filter.wall.db-type=h2
spring.datasource.druid.filter.wall.config.delete-allow=false
spring.datasource.druid.filter.wall.config.drop-table-allow=false
目前為以下Filter提供了配置支持,根據(spring.datasource.druid.filter.*
)進行配置。
- StatFilter
- WallFilter
- ConfigFilter
- EncodingConvertFilter
- Slf4jLogFilter
- Log4jFilter
- Log4j2Filter
- CommonsLogFilter
不想使用內置的Filters,要想使自定義Filter配置生效需要將對應Filter的enabled設置為true,Druid Spring Boot Starter
預設禁用StatFilter,可以將其enabled設置為true來啟用它。
3 監控頁面
啟動項目後,訪問http://localhost:8081/druid/login.html
來到登錄頁面,輸入用戶名密碼登錄,如下所示:
數據源頁面 是當前DataSource配置的基本信息,上述配置的Filter可以在裡面找到,如果沒有配置 Filter(一些信息會無法統計,例如SQL監控會無法獲取JDBC相關的SQL執行信息)
SQL監控頁面
統計了所有SQL語句的執行情況
URL監控頁面
統計了所有Controller介面的訪問以及執行情況
Spring監控頁面
利用aop對指定介面的執行時間,jdbc數進行記錄
SQL防火牆頁面
druid提供了黑白名單的訪問,可以清楚的看到sql防護情況。
Session監控頁面
可以看到當前的session狀況,創建時間、最後活躍時間、請求次數、請求時間等詳細參數。
JSONAPI頁面
通過api的形式訪問Druid的監控介面,api介面返回Json形式數據。
4. sql監控
配置Druid web監控filter(WebStatFilter
)這個過濾器,作用就是統計web應用請求中所有的資料庫信息,比如 發出的sql語句,sql執行的時間、請求次數、請求的url地址、以及seesion監控、資料庫表的訪問次數,如下配置:
spring:
datasource:
druid:
########## 配置WebStatFilter,用於採集web關聯監控的數據 ##########
web-stat-filter:
enabled: true # 啟動 StatFilter
url-pattern: /* # 過濾所有url
exclusions: "*.js,*.gif,*.jpg,*.png,*.css,*.ico,/druid/*" # 排除一些不必要的url
session-stat-enable: true # 開啟session統計功能
session-stat-max-count: 1000 # session的最大個數,預設100
5. 慢sql記錄
有時候,系統中有些SQL執行很慢,我們希望使用日誌記錄下來,可以開啟Druid的慢SQL記錄功能,如下配置:
spring:
datasource:
druid:
filter:
stat:
enabled: true # 開啟DruidDataSource狀態監控
db-type: mysql # 資料庫的類型
log-slow-sql: true # 開啟慢SQL記錄功能
slow-sql-millis: 2000 # 預設3000毫秒,這裡超過2s,就是慢,記錄到日誌
啟動後,如果遇到執行慢的SQL,便會輸出到日誌中
6. spring 監控
訪問之後spring監控預設是沒有數據的,但需要導入SprngBoot的AOP的Starter,如下所示:
<!--SpringBoot 的aop 模塊-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
</dependency>
同時需要在application.yml按如下配置:
Spring監控AOP切入點,如com.springboot.template.dao.*
,配置多個英文逗號分隔
spring.datasource.druid.aop-patterns="com.springboot.template.dao.*"
7. 去廣告(Ad)
訪問監控頁面的時候,你可能會在頁面底部(footer)看到阿裡巴巴的廣告,如下所示:
原因:引入的druid的jar包中的common.js(裡面有一段js代碼是給頁面的footer追加廣告的)
如果想去掉,有兩種方式:
1. 直接手動註釋這段代碼
如果是使用Maven,直接到本地倉庫中,查找這個jar包,註釋如下代碼:
// this.buildFooter();
common.js的位置:
com/alibaba/druid/1.1.23/druid-1.1.23.jar!/support/http/resources/js/common.js
2. 使用過濾器過濾
註冊一個過濾器,過濾common.js
的請求,使用正則表達式替換相關的廣告內容,如下代碼所示:
@Configuration
@ConditionalOnWebApplication
@AutoConfigureAfter(DruidDataSourceAutoConfigure.class)
@ConditionalOnProperty(name = "spring.datasource.druid.stat-view-servlet.enabled",
havingValue = "true", matchIfMissing = true)
public class RemoveDruidAdConfig {
/**
* 方法名: removeDruidAdFilterRegistrationBean
* 方法描述 除去頁面底部的廣告
* @param properties com.alibaba.druid.spring.boot.autoconfigure.properties.DruidStatProperties
* @return org.springframework.boot.web.servlet.FilterRegistrationBean
*/
@Bean
public FilterRegistrationBean removeDruidAdFilterRegistrationBean(DruidStatProperties properties) {
// 獲取web監控頁面的參數
DruidStatProperties.StatViewServlet config = properties.getStatViewServlet();
// 提取common.js的配置路徑
String pattern = config.getUrlPattern() != null ? config.getUrlPattern() : "/druid/*";
String commonJsPattern = pattern.replaceAll("\\*", "js/common.js");
final String filePath = "support/http/resources/js/common.js";
//創建filter進行過濾
Filter filter = new Filter() {
@Override
public void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException {}
@Override
public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain) throws IOException, ServletException {
chain.doFilter(request, response);
// 重置緩衝區,響應頭不會被重置
response.resetBuffer();
// 獲取common.js
String text = Utils.readFromResource(filePath);
// 正則替換banner, 除去底部的廣告信息
text = text.replaceAll("<a.*?banner\"></a><br/>", "");
text = text.replaceAll("powered.*?shrek.wang</a>", "");
response.getWriter().write(text);
}
@Override
public void destroy() {}
};
FilterRegistrationBean registrationBean = new FilterRegistrationBean();
registrationBean.setFilter(filter);
registrationBean.addUrlPatterns(commonJsPattern);
return registrationBean;
}
}
兩種方式都可以,建議使用的是第一種,從根源解決。
8. 獲取 Druid 的監控數據
Druid的監控數據可以在開啟StatFilter
後,通過DruidStatManagerFacade
進行獲取;
DruidStatManagerFacade#getDataSourceStatDataList
該方法可以獲取所有數據源的監控數據,除此之外DruidStatManagerFacade
還提供了一些其他方法,可以按需選擇使用。
@RestController
@RequestMapping(value = "/druid")
public class DruidStatController {
@GetMapping("/stat")
public Object druidStat(){
// 獲取數據源的監控數據
return DruidStatManagerFacade.getInstance().getDataSourceStatDataList();
}
}
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