refer
1-Intro
目前一般都不用这个，但是在某些环境缺少专业监控的时候，打算临时用一下.
- 长期来看，建议别用. 居然每个页面都有广告
关于性能的理解
连接池本身的性能在整个调用链路中消耗通常不大. 关键点如下:
- 是否真的让 连接重用的，缓存策略是什么,
lRU? - 是否支持
PreparedStatementCache?- 指的是在客户端（通常是在数据库连接池中）缓存 PreparedStatement 对象
- 通过重用 PreparedStatement，减少了编译过程的开销，从而提升了数据库访问性能
DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
dataSource.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/test");
dataSource.setUsername("root");
dataSource.setPassword("password");
dataSource.setMaxActive(100);
dataSource.setInitialSize(10);
dataSource.setMaxWait(60000);
dataSource.setMinIdle(10);
dataSource.setPoolPreparedStatements(true);
dataSource.setMaxPoolPreparedStatementPerConnectionSize(20);Exception Sorter
当网络断开或者数据库服务 Crash 的时候，连接池中会存在 “不可用连接”, 要一些主动的机制去 踢出这些连接. 一般的策略是:
- 根据异常类型/Code/Reason/Message来识别“不可用连接”
源码在 com.alibaba.druid.pool.vendor.MySqlExceptionSorter
核心还是 监控:
StatFilter的实现 . 支持的场景:
Sql Merge.- 并发
- 慢查询
- 执行时间区间分布
个人理解是对 testOnBrrow 和 testOnIdle 这种机制的一种补充.
防止
SQL注入.
WallFilter 功能实现:
WallFilter配置: 参考
2-Monitor
代码配置
StatFilter配置: 参考filter和proxyFilter是组合的关系.
页面说明
SQL监控项上，执行时间、读取行数、更新行数都有区间分布，将耗时分布成8个区间：
- 0 - 1 耗时0到1毫秒的次数
- 1 - 10 耗时1到10毫秒的次数
- 10 - 100 耗时10到100毫秒的次数
- 100 - 1,000 耗时100到1000毫秒的次数
- 1,000 - 10,000 耗时1到10秒的次数
- 10,000 - 100,000 耗时10到100秒的次数
- 100,000 - 1,000,000 耗时100到1000秒的次数
- 1,000,000 - 耗时1000秒以上的次数
记录耗时区间的发生次数，通过区分分布，可以很方便看出SQL运行的极好、普通和极差的分布。 耗时区分分布提供了“执行+RS时分布”，是将执行时间+ResultSet持有时间合并监控，这个能方便诊断返回行数过多的查询。
3-Practise
fun buildDruidDs(cfg: DatasourceConfig): DruidDataSource {
return DruidDataSource().apply {
/*基础配置*/
driverClassName = cfg.driverClass
isDefaultAutoCommit = cfg.defaultAutoCommit
url = cfg.jdbcUrl
username = cfg.username
password = cfg.password
/*池大小基本配置*/
initialSize = cfg.initialSize
minIdle = cfg.minIdle
maxActive = cfg.maxActive
/*连接的等待超时*/
maxWait = cfg.maxWait.toLong()
isAsyncInit = true
// createScheduler = ScheduledThreadPoolExecutor(3)
// destroyScheduler = ScheduledThreadPoolExecutor(3)
/*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 */ timeBetweenEvictionRunsMillis = 60000
/*配置一个连接在池中最小生存的时间，单位是毫秒*/
minEvictableIdleTimeMillis = 300000
/**
* 空闲连接保活, 这个参数默认关闭, 打开这个参数后的效果如下:
* 初始化连接池时会填充到minIdle数量。
* 连接池中的minIdle数量以内的连接，空闲时间超过minEvictableIdleTimeMillis，则会执行keepAlive操作。
* 当网络断开等原因产生的由ExceptionSorter检测出来的死连接被清除后，自动补充连接到minIdle数量
*/
isKeepAlive = true
/*检测语句强制用执行SQL（规避网关的假连接，参考启动属性：-Ddruid.mysql.usePingMethod=false）*/
isUsePingMethod = false
validationQuery = "SELECT 1"
isTestWhileIdle = true
isTestOnBorrow = false
isTestOnReturn = false
/*开启 PS-Cache*/ isPoolPreparedStatements = true
maxOpenPreparedStatements = 20
/*配置监控统计拦截的 filter*/
proxyFilters = listOf(
StatFilter().apply {
// dbType = MYSQL
slowSqlMillis = 200
isLogSlowSql = true
isMergeSql = true
}
)
setFilters("log4j2")
}
}开启页面:
@Configuration
open class DruidWebConfig {
@Bean
open fun statViewServlet(): ServletRegistrationBean<StatViewServlet> {
val servletRegistrationBean = ServletRegistrationBean(StatViewServlet(), "/druid/*")
// 添加初始化参数：initParams
// 登录查看信息的账号密码.
servletRegistrationBean.addInitParameter("loginUsername", "admin")
servletRegistrationBean.addInitParameter("loginPassword", "admin")
// 是否能够重置数据.
servletRegistrationBean.addInitParameter("resetEnable", "false")
return servletRegistrationBean
}
@Bean
open fun webStatFilter(): FilterRegistrationBean<WebStatFilter> {
val filterRegistrationBean = FilterRegistrationBean(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,*.bmp,*.png,*.css,*.ico,/druid/*")
return filterRegistrationBean
}
}