前言
本篇文章主要讲述的是 SpringBoot 整合 Mybatis、Druid 和 PageHelper 并实现多数据源和分页。其中 SpringBoot 整合 Mybatis 这块,在之前的的一篇文章中已经讲述了,这里就不过多说明了。重点是讲述在多数据源下的如何配置使用 Druid 和 PageHelper 。
SpringBoot + Mybatis + Druid + PageHelper学习笔记和最新面试题
Druid 介绍和使用
在使用 Druid 之前,先来简单的了解下 Druid。
Druid 是一个数据库连接池。Druid 可以说是目前最好的数据库连接池!因其优秀的功能、性能和扩展性方面,深受开发人员的青睐。
Druid 已经在阿里巴巴部署了超过 600 个应用,经过一年多生产环境大规模部署的严苛考验。Druid 是阿里巴巴开发的号称为监控而生的数据库连接池!
同时 Druid 不仅仅是一个数据库连接池,Druid 核心主要包括三部分:
Druid 的主要功能如下:
介绍方面这块就不再多说,具体的可以看官方文档。那么开始介绍 Druid 如何使用。
首先是 Maven 依赖,只需要添加 druid 这一个 jar 就行了。
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>druid</artifactId>
<version>1.1.8</version> </dependency>
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配置方面,主要的只需要在 application.properties 或 application.yml 添加如下就可以了。
说明:因为这里我是用来两个数据源,所以稍微有些不同而已。Druid 配置的说明在下面中已经说的很详细了,这里我就不在说明了。
# 默认的数据源master.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/springBoot?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&allowMultiQueries=truemaster.datasource.username=rootmaster.datasource.password=123456master.datasource.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
# 另一个的数据源cluster.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/springBoot_test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8cluster.datasource.username=rootcluster.datasource.password=123456cluster.datasource.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
# 连接池的配置信息# 初始化大小,最小,最大spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourcespring.datasource.initialSize=5spring.datasource.minIdle=5spring.datasource.maxActive=20
# 配置获取连接等待超时的时间spring.datasource.maxWait=60000
# 配置间隔多久才进行一次检测,检测需要关闭的空闲连接,单位是毫秒spring.datasource.timeBetweenEvictionRunsMillis=60000
# 配置一个连接在池中最小生存的时间,单位是毫秒spring.datasource.minEvictableIdleTimeMillis=300000spring.datasource.validationQuery=SELECT 1 FROM DUALspring.datasource.testWhileIdle=truespring.datasource.testOnBorrow=falsespring.datasource.testOnReturn=false# 打开PSCache,并且指定每个连接上PSCache的大小spring.datasource.poolPreparedStatements=truespring.datasource.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize=20
# 配置监控统计拦截的filters,去掉后监控界面sql无法统计,'wall'用于防火墙spring.datasource.filters=stat,wall,log4j# 通过connectProperties属性来打开mergeSql功能;慢SQL记录spring.datasource.connectionProperties=druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000
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成功添加了配置文件之后,我们再来编写 Druid 相关的类。
首先是 MasterDataSourceConfig.java 这个类,这个是默认的数据源配置类。
@Configuration
@MapperScan(basePackages = MasterDataSourceConfig.PACKAGE, sqlSessionFactoryRef = "masterSqlSessionFactory")public class MasterDataSourceConfig { static final String PACKAGE = "com.pancm.dao.master"; static final String MAPPER_LOCATION = "classpath:mapper/master/*.xml";
@Value("${master.datasource.url}") private String url;
@Value("${master.datasource.username}") private String username;
@Value("${master.datasource.password}") private String password;
@Value("${master.datasource.driverClassName}") private String driverClassName;
@Value("${spring.datasource.initialSize}") private int initialSize;
@Value("${spring.datasource.minIdle}") private int minIdle;
@Value("${spring.datasource.maxActive}") private int maxActive;
@Value("${spring.datasource.maxWait}") private int maxWait;
@Value("${spring.datasource.timeBetweenEvictionRunsMillis}") private int timeBetweenEvictionRunsMillis;
@Value("${spring.datasource.minEvictableIdleTimeMillis}") private int minEvictableIdleTimeMillis;
@Value("${spring.datasource.validationQuery}") private String validationQuery;
@Value("${spring.datasource.testWhileIdle}") private boolean testWhileIdle;
@Value("${spring.datasource.testOnBorrow}") private boolean testOnBorrow;
@Value("${spring.datasource.testOnReturn}") private boolean testOnReturn;
@Value("${spring.datasource.poolPreparedStatements}") private boolean poolPreparedStatements;
@Value("${spring.datasource.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize}") private int maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize;
@Value("${spring.datasource.filters}") private String filters;
@Value("{spring.datasource.connectionProperties}") private String connectionProperties;
@Bean(name = "masterDataSource")
@Primary
public DataSource masterDataSource() {
DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
dataSource.setUrl(url);
dataSource.setUsername(username);
dataSource.setPassword(password);
dataSource.setDriverClassName(driverClassName); //具体配置
dataSource.setInitialSize(initialSize);
dataSource.setMinIdle(minIdle);
dataSource.setMaxActive(maxActive);
dataSource.setMaxWait(maxWait);
dataSource.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(timeBetweenEvictionRunsMillis);
dataSource.setMinEvictableIdleTimeMillis(minEvictableIdleTimeMillis);
dataSource.setValidationQuery(validationQuery);
dataSource.setTestWhileIdle(testWhileIdle);
dataSource.setTestOnBorrow(testOnBorrow);
dataSource.setTestOnReturn(testOnReturn);
dataSource.setPoolPreparedStatements(poolPreparedStatements);
dataSource.setMaxPoolPreparedStatementPerConnectionSize(maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize);
try { dataSource.setFilters(filters);
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
} dataSource.setConnectionProperties(connectionProperties);
return dataSource; }
@Bean(name = "masterTransactionManager")
@Primary public DataSourceTransactionManager masterTransactionManager() {
return new DataSourceTransactionManager(masterDataSource()); }
@Bean(name = "masterSqlSessionFactory")
@Primary public SqlSessionFactory masterSqlSessionFactory(@Qualifier("masterDataSource") DataSource masterDataSource) throws Exception {
final SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean(); sessionFactory.setDataSource(masterDataSource);
sessionFactory.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver()
.getResources(MasterDataSourceConfig.MAPPER_LOCATION)); return sessionFactory.getObject(); }}
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其中这两个注解说明下:
需要注意的是 sqlSessionFactoryRef 表示定义一个唯一 SqlSessionFactory 实例。
上面的配置完之后,就可以将 Druid 作为连接池使用了。但是 Druid 并不简简单单的是个连接池,它也可以说是一个监控应用,它自带了 web 监控界面,可以很清晰的看到 SQL 相关信息。
在 SpringBoot 中运用 Druid 的监控作用,只需要编写 StatViewServlet 和 WebStatFilter 类,实现注册服务和过滤规则。这里我们可以将这两个写在一起,使用 @Configuration 和 @Bean。
为了方便理解,相关的配置说明也写在代码中了,这里就不再过多赘述了。
代码如下:
@Configurationpublic class DruidConfiguration {
@Bean public ServletRegistrationBean druidStatViewServle() {
//注册服务 ServletRegistrationBean servletRegistrationBean = new ServletRegistrationBean(
new StatViewServlet(), "/druid/*");
// 白名单(为空表示,所有的都可以访问,多个IP的时候用逗号隔开) servletRegistrationBean.addInitParameter("allow", "127.0.0.1");
// IP黑名单 (存在共同时,deny优先于allow) servletRegistrationBean.addInitParameter("deny", "127.0.0.2");
// 设置登录的用户名和密码 servletRegistrationBean.addInitParameter("loginUsername", "pancm"); servletRegistrationBean.addInitParameter("loginPassword", "123456");
// 是否能够重置数据. servletRegistrationBean.addInitParameter("resetEnable", "false");
return servletRegistrationBean; }
@Bean public FilterRegistrationBean druidStatFilter() {
FilterRegistrationBean filterRegistrationBean = new FilterRegistrationBean( new WebStatFilter());
// 添加过滤规则 filterRegistrationBean.addUrlPatterns("/*");
// 添加不需要忽略的格式信息 filterRegistrationBean.addInitParameter("exclusions",
"*.js,*.gif,*.jpg,*.png,*.css,*.ico,/druid/*"); System.out.println("druid初始化成功!"); return filterRegistrationBean; }}
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编写完之后,启动程序,在浏览器输入:http://127.0.0.1:8084/druid/index.html ,然后输入设置的用户名和密码,便可以访问 Web 界面了。
多数据源配置
在进行多数据源配置之前,先分别在 springBoot 和 springBoot_test 的 mysql 数据库中执行如下脚本。
-- springBoot库的脚本CREATE TABLE `t_user`
( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增id', `name` varchar(10) DEFAULT NULL COMMENT '姓名', `age` in
t(2) DEFAULT NULL COMMENT '年龄', PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=15 DEFAULT
CHARSET=utf8-- springBoot_test库的脚本CREATE TABLE `t_student` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(16) DEFAULT NULL, `age` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8
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注:为了偷懒,将两张表的结构弄成一样了!不过不影响测试!
在 application.properties 中已经配置这两个数据源的信息,上面已经贴出了一次配置,这里就不再贴了。
这里重点说下 第二个数据源的配置。和上面的 MasterDataSourceConfig.java 差不多,区别在与没有使用 @Primary 注解和名称不同而已。需要注意的是 MasterDataSourceConfig.java 对 package 和 mapper 的扫描是精确到目录的,这里的第二个数据源也是如此。
那么代码如下:
@Configuration@MapperScan(basePackages
= ClusterDataSourceConfig.PACKAGE, sqlSessionFactoryRef
= "clusterSqlSessionFactory")public class ClusterDataSourceConfig { static final String PACKAGE
= "com.pancm.dao.cluster"; static final String MAPPER_LOCATION = "classpath:mapper/cluster/*.xml";
@Value("${cluster.datasource.url}") private String url;
@Value("${cluster.datasource.username}") private String username;
@Value("${cluster.datasource.password}") private String password;
@Value("${cluster.datasource.driverClassName}") private String driverClass;
// 和MasterDataSourceConfig一样,这里略 @Bean(name
= "clusterDataSource") public DataSource clusterDataSource() { DruidDataSource dataSource
= new DruidDataSource();
dataSource.setUrl(url);
dataSource.setUsername(username);
dataSource.setPassword(password);
dataSource.setDriverClassName(driverClass); /
/ 和MasterDataSourceConfig一样,这里略 ...
return dataSource; } @Bean(name
= "clusterTransactionManager") public DataSourceTransactionManager clusterTransactionManager() {
return new DataSourceTransactionManager(clusterDataSource()); } @Bean(name
= "clusterSqlSessionFactory") public SqlSessionFactory clusterSqlSessionFactory(@Qualifier("clusterDataS
ource") DataSource clusterDataSource) throws Exception { final SqlSessionFactoryBean
sessionFactory
= new SqlSessionFactoryBean(); sessionFactory.setDataSource(clusterDataSource); sessionFactory.s
etMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources(ClusterDataSourceConfig.
MAPPER_LOCATION)); return sessionFactory.getObject(); }}
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成功写完配置之后,启动程序,进行测试。
分别在 springBoot 和 springBoot_test 库中使用接口进行添加数据。
t_user
POST http://localhost:8084/api/user{"name":"张三","age":25}{"name":"李四","age":25}{"name":"王五","age":25}
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t_student
POST http://localhost:8084/api/student{"name":"学生A","age":16}{"name":"学生B","age":17}{"name":"学生C","age":18}
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成功添加数据之后,然后进行调用不同的接口进行查询。
请求:
GET http://localhost:8084/api/user?name=李四
返回:
{ "id": 2, "name": "李四", "age": 25}
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请求:
GET http://localhost:8084/api/student?name=学生 C
返回:
{ "id": 1, "name": "学生C", "age": 16}
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通过数据可以看出,成功配置了多数据源了。
PageHelper 分页实现
PageHelper 是 Mybatis 的一个分页插件,非常的好用!这里强烈推荐!!!
PageHelper 的使用很简单,只需要在 Maven 中添加 pagehelper 这个依赖就可以了。
Maven 的依赖如下:
<dependency>
<groupId>com.github.pagehelper</groupId>
<artifactId>pagehelper-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.2.3</version></dependency>
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注:这里我是用 springBoot 版的!也可以使用其它版本的。
添加依赖之后,只需要添加如下配置或代码就可以了。
第一种,在 application.properties 或 application.yml 添加
pagehelper: helperDialect: mysql offsetAsPageNum: true rowBoundsWithCount: true reasonable: false
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第二种,在 mybatis.xml 配置中添加:
<bean
id="sqlSessionFactory" class="org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean"> <property name="dataSourc
e" ref="dataSource" /> <!-- 扫描mapping.xml文件 --
> <property name="mapperLocations" value="classpath:mapper/*.xml"></property> <!-- 配置分页插件 --
> <property name="plugins"> <array> <bean class="com.github.pagehelper.PageHelper">
<property name="properties"> <value> helperDialect=mysql offsetAsPageNum=t
rue rowBoundsWithCount=true reasonable=false </value> </property>
</bean> </array> </property> </bean>
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第三种,在代码中添加,使用 @Bean 注解在启动程序的时候初始化。
@Bean public PageHelper pageHelper(){ PageHelper pageHelper = new PageHelper(); Properties
properties = new Properties(); //数据库 properties.setProperty("helperDialect", "mysql"); //是否将参数
offset作为PageNum使用 properties.setProperty("offsetAsPageNum", "true");
//是否进行count查
询 properties.setProperty("rowBoundsWithCount", "true");
//是否分页合理
化 properties.setProperty("reasonable", "false"); pageHelper.setProperties(properties); }
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因为这里我们使用的是多数据源,所以这里的配置稍微有些不同。我们需要在 sessionFactory 这里配置。这里就对 MasterDataSourceConfig.java 进行相应的修改。
在 masterSqlSessionFactory 方法中,添加如下代码。
@Bean(name = "masterSqlSessionFactory")
@Primary public SqlSessionFactory masterSqlSessionFactory(
@Qualifier("masterDataSource") DataSource masterDataSource)
throws Exception { final SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean();
sessionFactory.setDataSource(masterDataSource);
sessionFactory.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver()
.getResources(MasterDataSourceConfig.MAPPER_LOCATION));
//分页插件 Interceptor interceptor = new PageInterceptor(); Properties properties = new Properties();
//数据库 properties.setProperty("helperDialect", "mysql");
//是否将参数offset作为PageNum使用 properties.setProperty("offsetAsPageNum", "true");
//是否进行count查询 properties.setProperty("rowBoundsWithCount", "true");
//是否分页合理化
properties.setProperty("reasonable", "false"); interceptor.setProperties(properties); sessionFactory.
setPlugins(new Interceptor[] {interceptor}); return sessionFactory.getObject(); }
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注:其它的数据源也想进行分页的时候,参照上面的代码即可。
这里需要注意的是 reasonable 参数,表示分页合理化,默认值为 false。如果该参数设置为 true 时,pageNum<=0 时会查询第一页,pageNum>pages(超过总数时),会查询最后一页。默认 false 时,直接根据参数进行查询。
设置完 PageHelper 之后,使用的话,只需要在查询的 sql 前面添加 PageHelper.startPage(pageNum,pageSize);,如果是想知道总数的话,在查询的 sql 语句后买呢添加 page.getTotal()就可以了。
代码示例:
public List<T> findByListEntity(T entity) { List<T> list = null;
try { Page<?> page =PageHelper.startPage(1,2);
System.out.println(getClassName(entity)+"设置第一页两条数据!");
list = getMapper().findByListEntity(entity);
System.out.println("总共有:"+page.getTotal()+"条数据,实际返回:"+list.size()+"两条数据!"); } catch (Exception e) {
logger.error("查询"+getClassName(entity)+"失败!原因是:",e); }
return list; }
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代码编写完毕之后,开始进行最后的测试。
查询 t_user 表的所有的数据,并进行分页。
请求:
GET http://localhost:8084/api/user
返回:
[ { "id": 1, "name": "张三", "age": 25 },
{ "id": 2, "name": "李四", "age": 25 }]
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控制台打印:
开始查询...User设置第一页两条数据!2018-04-27 19:55:50.769 DEBUG 6152 --- [io-8084-exec-
10] c.p.d.m.UserDao.findByListEntity_COUNT :
==> Preparing: SELECT count(0) FROM t_user
WHERE 1 = 12018-04-27 19:55:50.770 DEBUG 6152 --- [io-8084-exec-
10] c.p.d.m.UserDao.findByListEntity_COUNT :
==> Parameters:2018-04-27 19:55:50.771 DEBUG 6152 ---
[io-8084-exec-10] c.p.d.m.UserDao.findByListEntity_COUNT :
<== Total: 12018-04-
27 19:55:50.772 DEBUG 6152 --- [io-8084-exec-10] c.p.dao.master.UserDao.findByListEntity :
==>
Preparing: select id, name, age from t_user where 1=1 LIMIT ?2018-04-27 19:55:50.773 DEBUG 6152 ---
[io-8084-exec-10] c.p.dao.master.UserDao.findByListEntity :
==> Parameters: 2(Integer)2018-04-
27 19:55:50.774 DEBUG 6152 --- [io-8084-exec-10] c.p.dao.master.UserDao.findByListEntity :
<== Total: 2总共有:3条数据,实际返回:2两条数据!
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查询 t_student 表的所有的数据,并进行分页。
请求:
GET http://localhost:8084/api/student
返回:
[
{ "id": 1, "name": "学生A", "age": 16 },
{ "id": 2, "name": "学生B", "age": 17 }]
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控制台打印:
开始查询...Studnet设置第一页两条数据!2018-04-27 19:54:56.155 DEBUG 6152 ---
[nio-8084-exec-8] c.p.d.c.S.findByListEntity_COUNT :
==> Preparing: SELECT count(0) FROM t_student WHERE 1 = 12018-04-27 19:54:56.155 DEBUG 6152 --- [nio-8084-exec-8] c.p.d.c.S.findByListEntity_COUNT :
==> Parameters:2018-04-27 19:54:56.156 DEBUG 6152 --- [nio-8084-exec-8] c.p.d.c.S.findByListEntity_COUNT :
<== Total: 12018-04-27 19:54:56.157 DEBUG 6152 --- [nio-8084-exec-8] c.p.d.c.StudentDao.findByListEntity :
==> Preparing: select id, name, age from t_student where 1=1 LIMIT ?2018-04-27 19:54:56.157 DEBUG 6152 --- [nio-8084-exec-8] c.p.d.c.StudentDao.findByListEntity :
=
=> Parameters: 2(Integer)2018-04-27 19:54:56.157 DEBUG 6152 --- [nio-8084-exec-8] c.p.d.c.StudentDao.findByListEntity :
<== Total: 2总共有:3条数据,实际返回:2两条数据!
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查询完毕之后,我们再来看 Druid 的监控界面。
在浏览器输入:http://127.0.0.1:8084/druid/index.html
可以很清晰的看到操作记录!
如果想知道更多的 Druid 相关知识,可以查看官方文档!
结语
这篇终于写完了,在进行代码编写的时候,碰到过很多问题,然后慢慢的尝试和找资料解决了。本篇文章只是很浅的介绍了这些相关的使用,在实际的应用可能会更复杂。如果有有更好的想法和建议,欢迎留言进行讨论!
参考文章:https://www.bysocket.com/?p=1712
Durid 官方地址:https://github.com/alibaba/druid
PageHelper 官方地址:https://github.com/pagehelper/Mybatis-PageHelper
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