druid配置详解

文章目录 DRUID介绍 配置参数 基于纯Java代码使用(不建议使用)： ds.properties内容： 基于Spring的配置： 浏览器验证功能 DRUID介绍 DRUID是阿里巴巴开源平台上一个数据库连接池实现，它结合了C3P0、DBCP、PROXOOL等DB池的优点，同时加入了日志监控，可以很好的监控DB池连接和SQL的执行情况，可以说是针对监控而生的DB连接池 配置参数 和其它连接池一样DRUID的DataSource类为：com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource，基本配置参数如下： 配置 缺省值 说明 name 配置这个属性的意义在于，如果存在多个数据源，监控的时候可以通过名字来 区分开来。 如果没有配置，将会生成一个名字，格式是：“DataSource-” + System.identityHashCode(this) jdbcUrl 连接数据库的url，不同数据库不一样。例如： mysql : jdbc:mysql://10.20.153.104:3306/druid2 oracle : jdbc:oracle:thin:@10.20.149.85:1521:ocnauto username 连接数据库的用户名 password 连接数据库的密码。如果你不希望密码直接写在配置文件中，可以使用ConfigFilter。详细看这里

笔者对于数据库连接池也是初学，写这篇文章的主要目的是方便自己去理解数据库连接池的相关内容，所以有些描述并不是那么专业和全面，请多多包涵。 一、数据库连接池概述 数据库连接池负责分配、管理和释放数据库连接，它允许应用程序重复使用一个现有的数据库连接，而不是再重新建立一个；释放空闲时间超过最大空闲时间的数据库连接来避免因为没有释放数据库连接而引起的数据库连接遗漏。这项技术能明显提高对数据库操作的性能。 数据库连接池就是一个 容器 ，里面存放着许多数据库连接。当用户访问数据库时，便从数据库连接池里面寻找相应的数据库连接，当用户使用完成后，便归还数据库连接。 使用数据库连接池可以节约资源，并且是用户的访问更高效，因为不用重复创建数据库连接。 二、数据库连接池的使用 目前主流的数据库连接池有C3P0、DBCP、Tomcat Jdbc Pool、BoneCP、Druid等等，关于它们之间的比较可以参考大佬的博客 主流Java数据库连接池比较与开发配置实战 。具体选用哪一种可根据实际情况来，推荐Druid和DBCP。 Druid的使用 Druid是阿里巴巴开源平台上一个数据库连接池实现，它结合了C3P0、DBCP、PROXOOL等DB池的优点，同时加入了日志监控，可以很好的监控DB池连接和SQL的执行情况，可以说是针对监控而生的DB连接池。 使用Druid，首先得下载并导入相应的jar包，

上篇主要讲述了SpringBoot Maven搭建层层之间的关系，本篇则主要针对beetlSQL，druid数据源来整合一下。 对于beetlSQL的好处 beetlSQL基本使用 中当中已经讲述，这里则不再多提。 再beetlSQL的配合使用中，我们使用了alibaba的Druid数据库连接池,Druid这个新生代的后期勃发再此不多说，可以自行学习。配置Druid很简单： 1、添加Maven依赖（包含mysql和beetlSQL的Maven依赖也一并加上） <!--mysql--> < dependency > < groupId > mysql </ groupId > < artifactId > mysql-connector-java </ artifactId > < version > 5.1.45 </ version > </ dependency > <!--阿里巴巴Druid数据源--> < dependency > < groupId > com.alibaba </ groupId > < artifactId > druid </ artifactId > < version > 1.1.6 </ version > </ dependency > <!--beetlSQL--> < dependency > < groupId > com.ibeetl

DRUID 连接池的使用、配置详解 本篇参考： 原文链接 一、DRUID 介绍： DRUID 是阿里巴巴开源平台上一个数据库连接池实现，它结合了 C3P0、DBCP、PROXOOL等DB池的优点，同时加入了日志监控，可以很好的监控 DB 池连接和 SQL 的执行情况，可以说是针对监控而生的 DB 连接池(据说是目前最好的连接池,不知道速度有没有 BoneCP 快)。 配置参数： 和其它连接池一样 DRUID 的 DataSource 类为：com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource，基本配置参数如下： 配置 缺省值 说明 name 配置这个属性的意义在于，如果存在多个数据源，监控的时候可以通过名字来区分开来。 如果没有配置，将会生成一个名字，格式是："DataSource-" + System.identityHashCode(this) jdbcUrl 连接数据库的url，不同数据库不一样。例如： mysql : jdbc:mysql://10.20.153.104:3306/druid2 oracle : jdbc:oracle:thin:@10.20.149.85:1521:ocnauto username 连接数据库的用户名 password 连接数据库的密码。如果你不希望密码直接写在配置文件中，可以使用ConfigFilter。详细看这里

1 数据库拆分过程及挑战 互联网当下的数据库拆分过程基本遵循的顺序是：垂直拆分、读写分离、分库分表(水平拆分)。每个拆分过程都能解决业务上的一些问题，但同时也面临了一些挑战。 1.1 垂直拆分 对于一个刚上线的互联网项目来说，由于前期活跃用户数量并不多，并发量也相对较小，所以此时企业一般都会选择将所有数据存放在一个数据库 中进行访问操作。举例来说，对于一个电商系统，其用户模块和产品模块的表刚开始都是位于一个库中。 其中：user、user_account表属于用户模块，product_category、product表属于产品模块。 刚开始，可能公司的技术团队规模比较小，所有的数据都位于一个库中。随着公司业务的发展，技术团队人员也得到了扩张，划分为不同的技术小组，不同的小组负责不同的业务模块。例如A小组负责用户模块，B小组负责产品模块。此时数据库也迎来了第一次拆分：垂直拆分。 这里的垂直拆分，指的是将一个包含了很多表的数据库，根据表的功能的不同，拆分为多个小的数据库，每个库包含部分表。下图演示将上面提到的db_eshop库，拆分为db_user库和db_product库。 通常来说，垂直拆分，都是根据业务来对一个库中的表进行拆分的。关于垂直拆分，还有另一种说法，将一个包含了很多字段的大表拆分为多个小表，每个表包含部分字段，这种情况在实际开发中基本很少遇到。