druid

1.统一入口：未全部为服务提供一个唯一的入口，网关起到外部和内部隔离的作用，保障了后台服务的安全性。2.鉴权校验：识别每个请求的权限，拒绝不符合要求的请求。3.动态路由：动态的将请求路由到不同的后端集群中。4.减少客户端与服务端的耦合：服务可以独立发展，通过网关层来做映射

p6spy监控sql语句和druid有什么区别<dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>druid</artifactId><version>${druid-version}</version></dependency>

1.pom.xml配置 2.生成加密的key和加密后密码 3.修改yml配置

Druid是阿里巴巴开源平台上的一个项目，整个项目由数据库连接池、插件框架和SQL解析器组成。该项目主要是为了扩展JDBC的一些限制，可以让程序员实现一些特殊的需求，比如向密钥服务请求凭证、统计SQL信息、SQL性能收集、SQL注入检查、SQL翻译等，程序员可以通过定制来实现自己需要的功能。

2014-11-06 22:36:28,537 ERROR [com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource] - discard connectioncom.mysql.jdbc.CommunicationsException: The last communications with the server was 28816 seconds ago, which is longer than the server configured value of "wait_timeout". You should consider either expiring and/or testing connection validity before use in your application, increasing the server configured values for client timeouts, or using the Connector/J connection property "autoReconnect=true" to avoid this problem.配置了testWhileIdle=true，validationQuery=SELECT "x"timeBetweenEvictionRunsMillis=60000minEvictableIdleTimeMillis=300000

Stringpassword=getProperty("password");2if(Boolean.parseBoolean(getProperty("decrypt"))){3try{4password=ConfigTools.decrypt(password);5System.out.println(password);6}catch(Exceptione){7e.printStackTrace();8}9}

数字标牌数字标牌数字标牌数字标牌

JAVA连接DB2 /**了解基础情况**/ 对于Java程序员而言，DB2 提供了两种应用程序编程接口（API）：JDBC 和 SQLJ。 JDBC: JDBC 驱动程序分为旧的／CLI 驱动程序和新的通用 JDBC 驱动程序（Universal JDBC Driver）。 JDBC 是一个与供应商无关的动态

2014-11-06 22:36:28,537 ERROR [com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource] - discard connectioncom.mysql.jdbc.CommunicationsException: The last communications with the server was 28816 seconds ago, which is longer than the server configured value of "wait_timeout". You should consider either expiring and/or testing connection validity before use in your application, increasing the server configured values for client timeouts, or using the Connector/J connection property "autoReconnect=true" to avoid this problem.配置了testWhileIdle=true，validationQuery=SELECT "x"timeBetweenEvictionRunsMillis=60000minEvictableIdleTimeMillis=300000

使用druid报错not support oracle driver 1.0, 是因为有多个驱动包造成的。在jre的ext目录下发现了class12.jar

由于innodb不支持hash索引，但是在某些情况下hash索引的效率很高，于是出现了 adaptive hash index功能，innodb存储引擎会监控对表上索引的查找如果观察到建立hash索引可以提高性能的时候，则自动建立hash索引。

Druid 采用 Filter Chain 模式进行扩展，日志功能也不例外，只需要配置好相应的 Filter 就可以，JFinal DruidPlugin 提供了两种方式添加 Filter：1：直接添加 Filter 对象?12DruidPlugin dp = new DruidPlugin(...); dp.addFilter(new StatLogger());// 假定楼主的 Filter为StatLogger2：使用别名添加 Filter?12DruidPlugin dp = new DruidPlugin(...); dp.setFilters("stat,wall");别名必须是 druid 支持的才可用，多个别名用逗号分隔。3：更多资料参考https://github.com/alibaba/druid/wiki/%E9%85%8D%E7%BD%AE_LogFilter https://github.com/alibaba/druid/wiki/%E9%85%8D%E7%BD%AE_StatFilter

java程序很大一部分要操作数据库，为了提高性能操作数据库的时候，有不得不使用数据库连接池。数据库连接池有很多选择，c3p、dhcp、proxool等，druid作为一名后起之秀，凭借其出色的性能，也逐渐印入了大家的眼帘。

如果您解决了这个问题也请告诉我一下解决方法，谢谢

select t1.申请号,t2.申请from t1,t2where substr((cast(substr(t2.期限,1,4) as int) - cast(substr(t1.申请,1,4) as int)),3,2) not in(substr(t2.期限名称,3,2)) 也许你是这个意思吧，未必能执行成功，但应该是通过截取期限日与申请...

这个是正常情况，sping boot 启动的时候没有连接数据，所以这里就是这样。红色div块一直存在，代码里写死的。没办法。还有druid现在有spring-boot-starter了，不用这样配置了

springBoot项目集成druid的时候，系统间歇性的报CommunicationsException:communications link failure的异常如下。由于是间歇性的，即并不是每次都报异常，而是过了一段时间之后就会出现，所以针对性的测试修复难度很大。 经过研究一段时间之后，发现配置文件中的两个配置要注意。test-while-idle 和 time-between-eviction-runs-millis，具体配置的说明如下。 如果想在开发环境复现这种问题的话， 首先设置mysql变量 set global interactive_timeout=30 set global wait_timeout=30;　（超时时间由28800改为30秒） 然后再把项目druid的配置文件test-while-idle=false 最后启动项目，第一次请求sql才会初始化连接池，等待30+秒，再次请求sql就会出现以上错误（CommunicationsException异常也不是只有一种情况，这里解决的是java.io.EOFException: Can not read response from server. Expected to read 4 bytes, read 0 bytes before connection was unexpectedly lost.

Java单体项目里，我们一般是只需配置一个数据库，这时代码里的dao层都是只对一个数据库操作；但有时候我们的数据可能在2个或者3个数据库，这时就需要配置更多数据源，进行数据库直连操作，下面以MySQL的两个库为例（Oracle也就换个驱动类与连接串）。 （本文阅读大概花费两分钟） 技术条件： springboot 2.5.3 （即springframework 5.3.9） MySQL 5.7 mybatis-plus 3.5.0 dynamic-datasource 3.5.0 druid 1.2.9 idea开发工具、maven 3.3.9 1、导入相关依赖 2、建立两个数据库mydb(表 user）、db2（表t_class），并分别建一张表 3、编写application.yaml配置文件 4、编写po类、dao层、一个接口测试类 其中，在dao的类加上对应的数据源标识符，使用此注解com.baomidou.dynamic.datasource.annotation.DS 5、启动项目，查看结果 至此，多数据源环境集成成功；当然这里只使用了查询功能，对应事务相关的下一回合文章再做讨论啥。

你好，在druid的0.2.6版本以后, 可以用自带的druidStat命令行工具进行查看. 此工具位于源码的 : srcmainscripts目录下. druidStat.sh 和 druidStat.bat分别对应linux和win环境 此工具引用了druid.jar包(在工具中把路径写死了,需自己手工在脚本中改一下） 。

1、用SQL语句：select count(*) from master.dbo.sysprocesses 或者 sp_who 2、用管理界面：SQL2000：进入企业管理器，管理——当前活动——进程信息SQL2005：进入manager studio ，展开对象管理器，管理——右键“活动监视器”——查看进程SQL2008：进放manager studio 在菜单栏下面有一行图标，点击最后一个图标“活动监视器”，进入活动监视器的界面后，点击“进程”.

可以扩展Spring的PropertyPlaceholderConfigurer，摘录别人一段代码你参考public class DecryptPropertyPlaceholderConfigurer extends PropertyPlaceholderConfigurer{/*** 重写父类方法，解密指定属性名对应的属性值*/@Overrideprotected String convertProperty(String propertyName,String propertyValue){if(isEncryptPropertyVal(propertyName)){return DesUtils.getDecryptString(propertyValue);//调用解密方法}else{return propertyValue;}}/*** 判断属性值是否需要解密，这里我约定需要解密的属性名用encrypt开头* @param propertyName* @return*/private boolean isEncryptPropertyVal(String propertyName){if(propertyName.startsWith("encrypt")){return true;}else{return false;}}}

使用PDO或者MySQLi，有很多封装好的方便的Class。 例如使用PHP-PDO-MySQL-Class · GitHub（这个Class使用上比较类似Python的MySQLdb）的话，这样就是安全的： 直接拼接字符串则是危险的：

搜一下：Druid连接池,重启Mysql数据库后,Druid会自动重新连接不,该在哪配置？

[1] 单数据源 [2] 多数据源 [3] 查询结果 [1] selector [2] columnComparison [3] regex [4] search [5] in [6] bound [7] interval [8] javascript [9] extraction [10] 逻辑组合 [11] 过滤器中使用extraction函数 [12] 时间戳上使用过滤器 [1] 计数聚合 [2] 总和聚合 [3] 最小/最大聚合 [4] JavaScript聚合 [5] 估计聚合 [6] 过滤后聚合 [7] 扩展聚合 [1] Arithmetic [2] fieldAccess [3] Constant [4] JavaScript [5] HyperUniqueCardinality [1] 基本粒度 [2] duration粒度 [3] period粒度 [1] default [2] extraction

--解决办法：使用以下代码将远程查询超时值设置为 0（无限等待）：sp_configure "remote query timeout", 0 goreconfigure with override go

application.properties中 spring.datasource.druid.filters=stat,wall 去掉wall 原因：Druid目前支持mysql和oracle、sql server。

1、背景及环境这几天在捣鼓Struts2+Spring3+Hibernate4+Maven+EasyUI的整合，JDK1.7，数据库采用Oracle 11g R2，驱动采用ojdbc14，数据库连接池采用阿里巴巴的druid（完整的包名为com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource），但是在做用JUnit做单元测试的时候报如下错误：Caused by: java.sql.SQLException: not support oracle driver 1.02、网友问答网上搜了很久，发现最初发表在开源中国上的一篇被转载多次的问答：问：今天第一次使用druid，程序启动的时候报“druid –not support oracle driver 1.0”，换个各种版本驱动（包括ojdbc6），都不行。是因为连接的客户端的版本太低了吗？答：温少说的对，是因为有多个驱动包造成的。在jre的ext目录下发现了class12.jar。3、本文方法我检查了下，发现我的问题并不是这个原因造成的，不过这篇文章给了我点启示，就是数据库驱动的版本问题，后来换用Oracle 11g自带的驱动ojdbc6.jar，问题得到解决。4、本文相关链接①druid介绍：阿里巴巴数据库连接池druid②Maven下如何安装ojdbc6.jar：MyEclipse环境下如何采用Maven导入ojdbc14.jar和ojdbc6.jar③Oracle数据库驱动版本变迁：Oracle数据库驱动历代版本及其区别(classes12，ojdbc14，ojdbc5，ojdbc6等)//---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------http://www.coridc.com/archives/2748.html这几天在捣鼓Struts2+Spring3+Hibernate4+Maven+EasyUI的整合，采用Oracle数据库，Oracle数据库驱动采用ojdbc14，后来因为数据库连接池采用阿里巴巴的druid，其中可能存在版本问题而换成了ojdbc6。本文主要介绍MyEclipse环境下利用Maven导入ojdbc14.jar和ojdbc6.jar的方法。1、ojdbc14.jar的导入方法：<dependency><groupid>com.oracle</groupid><artifactid>ojdbc14</artifactid><version>10.2.0.4.0</version></dependency>①与导入其它jar包相同，在项目pom.xml文件中，可以采用Dependencies向导搜索并导入代码，可以发现其Group Id为com.oracle，Artifact Id为ojdbc14，目前最新版本为：10.2.0.4.0，因此有如下代码：如果是其它一些常见的包，如Struts、Spring、Hibernate等，在这步结束后就算导入成功了，但是对于Oracle来说，我们看到的并非这样，MyEclipse中，pom.xml文件打了个红叉，这是因为Oracle JDBC驱动包是需要Oracle官方授权才能被下载，Apache并未提供ojdbc.jar的公开下载(http://search.maven.org/)，这一点可到Maven的本地库目录下去找，如：C:UsersAdministrator.m2 epositorycomoracleojdbc1410.2.0.4.0，发现并无ojdbc14-10.2.0.4.0.jar，为此，我们需要从网上自行下载ojdbc.jar②下载ojdbc14包，并在命令行中执行如下语句：mvn install:install-file -DgroupId=com.oracle -DartifactId=ojdbc14 -Dversion=10.2.0.4.0 -Dpackaging=jar -Dfile=D:/extJar/ojdbc14.jar执行完后，我们可以在目录C:UsersAdministrator.m2 epositorycomoracleojdbc1410.2.0.4.0下找到包ojdbc14-10.2.0.4.0.jar，刷新项目，成功。注：1)若想执行上述语句，首先需要配置Java的环境变量和Maven的环境变量；2)请注意上述的版本号和ojdbc.jar路径；2、ojdbc6.jar的导入方法：唯一一点与ojdbc14.jar导入方法最大的不同是，当我们在MyEclipse下项目中的pom.xml的Dependencies向导搜索时，无法搜索到ojdbc6.jar这个包，这里我们可以按如下方式解决：①直接在pom.xml中编写代码：<dependency><groupid>com.oracle</groupid><artifactid>ojdbc6</artifactid><version>11.2.0.1.0</version></dependency>②与ojdbc14的方法相同，执行：mvn install:install-file -DgroupId=com.oracle -DartifactId=ojdbc6 -Dversion=11.2.0.1.0 -Dpackaging=jar -Dfile=D:appAdministratorproduct11.2.0dbhome_1jdbclibojdbc6.jar完成。

对不起，这个不是物理题，请更换标签！

现在常用的开源数据库连接池主要有c3p0、dbcp、proxool三种，其中：Spring 推荐使用dbcp；Hibernate 推荐使用c3p0和proxool； 1、 DBCP：apacheDBCP(DataBase connection pool)数据库连接池。是apache上的一个 java连接池项目，也是 tomcat使用的连接池组件。单独使用dbcp需要3个包：common-dbcp.jar,common-pool.jar,common-collections.jar由于建立数据库连接是一个非常耗时耗资源的行为，所以通过连接池预先同数据库建立一些连接，放在内存中，应用程序需要建立数据库连接时直接到连接池中申请一个就行，用完后再放回去。dbcp没有自动的去回收空闲连接的功能。 2、 C3P0：C3P0是一个开源的jdbc连接池，它实现了数据源和jndi绑定，支持jdbc3规范和jdbc2的标准扩展。c3p0是异步操作的，缓慢的jdbc操作通过帮助进程完成。扩展这些操作可以有效的提升性能。目前使用它的开源项目有Hibernate，Spring等。c3p0有自动回收空闲连接功能。 3、 Proxool：SourceforgeProxool是一种Java数据库连接池技术。是sourceforge下的一个开源项目,这个项目提供一个健壮、易用的连接池，最为关键的是这个连接池提供监控的功能，方便易用，便于发现连接泄漏的情况。 对比：1> 相同时间内同等量的线程数和循环次数下:通过对三个连接池的三个标志性性能测试参数（Average,median,90%Line）进行比较发现：性能dbcp<=c3p0<proxool； 2> 不同情况下的同一数据库连接池测试：通过观察 Average,median,90%Line三个参数发现三个连接池的稳定性（三种连接池的三个测试参数的变化情况）依次：稳定性dbcp>=c3p0>proxool。 结论： 通过对三种数据库连接池的性能测试发现，proxool和 c3p0能够更好的支持高并发，但是在稳定性方面略逊于 dpcp；

druid能操作nosql。NoSQL，泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题。

MySqlStatementParser parser = new MySqlStatementParser(sql); SQLStatement statement = parser.parseStatement();MySqlInsertStatement insert = (MySqlInsertStatement)statement;然后使用解析得到的 insert ，就可以获得原始insert语句的各个部分：List<SQLExpr> columns = insert.getColumns(); // 获得所有列名insert.getQuery(); // 如果是 insert into select 语句，则可以获取 select查询如果是批量插入的insert：insert into tab(id,name) values(1,"a"),(2,"b"),(3,"c");则可以使用：List<ValuesClause> vcl = insert.getValuesList();获得素有的 values 子句部分。非批量插入，则可以使用：List<SQLExpr> valuse = insert.getValues().getValues();获得 values 子句。on duplicate 部分可以使用下面的语句获取：List<SQLExpr> dku = insert.getDuplicateKeyUpdate();获得了这些，就而已重组得到原始SQL语句，并且对其进行各种改写。

使用完后必须con.close()掉，使用连接池的话，执行con.close并不会关闭与数据库的TCP连接，而是将连接还回到池中去，如果不close掉的话，这个连接将会一直被占用，直接连接池中的连接耗尽为止。

其他针对BoneCP缺陷的优化。 HiKari在springboot2.0上默认使用无需配置 接下来我们使用 Jmeter 多线程测试不同连接池带来的效率，更直观的查看连接池的效率问题。 测试新增接口对比 Druid连接池性能测试 Hikari连接池性能测试 测试查询接口对比 Druid连接池性能测试 Hikari连接池性能测试 关于稳定性的图： 对于性能测试对比也给出了柱状图： 针对现在更多的连接池，我们也应该结合项目情况，选择相应合适的连接池

随着Druid上的DataSource的数量和数据量增加，使用原来的 Hadoop MR索引任务已经不能满足对大数据量写入Druid的需求，急需找到更快的写入方式。就是本文介绍的 druid-spark-batch github地址 注：sbt 编译druid-spark-batch时，需要先把对应版本的druid（如: 0.11.0）安装到本地mavne仓库，否则或报错 找不到对应的druid包 Spark is included in the default hadoop coordinates similar to druid.indexer.task.defaultHadoopCoordinates=["org.apache.spark:spark-core_2.10:1.5.2-mmx1"] 1.5.2-mmx1 是依赖的spark版本号，本例使用的是spark-2.2.0， 所以middleManager节点的配置如下： 同时把依赖的spark2.2.0的包拷贝到 druid-install-path/hadoop-dependencies/spark-core_2.10/2.2.0 目录下 Druid 0.11.0 jackson版本为2.4.6， Druid-spark-batch jackson版本为2.6.5。 修改Druid 0.11.0 jackson版本为2.6.5，重新编译，解决该问题。 guice 和 guava包冲突，druid-spark-batch 是用的是guice-4.1.0.jar 和 guava-16.0.1.jar。 properties 设置 spark.executor.extraClassPath=true ， 并配置 spark.executor.extraLibraryPath ， 如下： druid hdfs-storage extension 模块的HadoopFsWrapper.rename 调用了 Hadoop的FileSystem类中的Rename方法。 这方法在Hadoop中有2个一个是2个参数，一个3个参数；其中一个保护的一个是公开的。 解决方法： **修改HadoopFsWrapper种的rename方法，修改成fs.rename(from, to) ** src/main/scala/io/druid/indexer/spark/SparkDruidIndexer.scala 原因：当hdfs路径包含目录时，无法获取文件大小，导致分区startingPartitions值异常，超出2G限制 修改如下：

Druid连接远程ORACLE出现Rest 连接超时等问题 之前项目部署在windows服务器上，出现过该问题，连接长时间空闲会导致连接失效，是因为服务器对不活跃连接会主动断开连接。但是Druid并不知道，查询时会等到连接超时才会重新连接。所以对Druid加了KeepAlive配置解决了该问题。 后来项目部署到了Centos6.1上，又出现了连接失效 Rest等问题，以为又是Druid的配置问题，调整了很多参数，依旧如此。 后来看见有人说跟熵源”(entropy source)的策略有关系，抱着死马当活马医的心态试了一下。加了如下配置 在tomcat /bin/catalina.sh 文件第一行中加入 JAVA_OPTS="-Djava.security.egd=file:/dev/./urandom" 该问题确实解决了，但是没理解加快随机数产生与连接失效的关系。。。还得进一步研究。

Druid首先是一个数据库连接池。Druid是目前最好的数据库连接池，在功能、性能、扩展性方面，都超过其他数据库连接池，包括DBCP、C3P0、BoneCP、Proxool、JBoss DataSource。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。同时Druid不仅仅是一个数据库连接池，它包括四个部分：Druid是一个JDBC组件，它包括三个部分：基于Filter－Chain模式的插件体系。DruidDataSource 高效可管理的数据库连接池。SQLParser.

是网络问题Druid可以做什么？替换DBCP和C3P0。Druid提供了一个高效、功能强大、可扩展性好的数据库连接池。可以监控数据库访问性能，Druid内置提供了一个功能强大的StatFilter插件，能够详细统计SQL的执行性能，这对于线上分析数据库访问性能有帮助。数据库密码加密。直接把数据库密码写在配置文件中，这是不好的行为，容易导致安全问题。DruidDruiver和DruidDataSource都支持PasswordCallback。SQL执行日志，Druid提供了不同的LogFilter，能够支持Common-Logging、Log4j和JdkLog，你可以按需要选择相应的LogFilter，监控你应用的数据库访问情况。扩展JDBC，如果你要对JDBC层有编程的需求，可以通过Druid提供的Filter机制，很方便编写JDBC层的扩展插件。在项目中使用Druid非常简单，只要修改下配置文件就可以了

先登录数据库，在左侧控制面板点击“自助管理”-“数据库”，选择数据库点“管理”，点击“高级管理”2. 出现MYSQL高级管理登录框，用您的数据库用户名，密码登录，在登陆时，需要根据您的数据库编码选择对应的语言，一般可以选择“Chinese Simplified (zh-utf-8)”和“Chinese Simplified (zh-gb2312)”，根据你的MYSQL数据库编码来确定。3. 登陆MYSQL管理器后，左侧点击你的数据库名字，右侧会出现该数据库下所有数据表。4. 在每行数据表右侧有一个红色的“叉”按钮，即可删除当前的表。5. 要删除多个表，勾选每个表，点最底部的删除按钮。

druid做数据源, 怎么监控session啊配置如下:<init-param> <param-name>principalSessionName</param-name> <param-value>xxxxxxxxx</param-value> </init-param> 点session监控, 里面都是空的;上面xxxxxxxxx部分, 应该写什么啊,

把log4j.logger.druid.sql.Statement后面改成debug，然后 appender重新指定成文件，就能基本完成log sql的需要。不过他是连带预编译语句的创建，设置参数，执行这三种一起log的！

[1] 书写使用说明 [2] 支持查询 [3] 使用说明 [1] 聚合函数 [2] 数值函数 [3] 字符串函数 [4] 时间函数 [5] IP地址函数 [6] 比较运算符 [7] 多值的字符串函数 [8] HLL草图运算符 [9] Theta草图运算符 [10] 分位数草图运算符 [11] 其他功能 [12] 不支持的功能 [1] 没有聚合的查询将使用Druid的Scan本机查询类型。 [2] 近似算法 [1] 通过Http发送json [2] JDBC [1] 信息模式 [2] 系统模式

<dependencies> <dependency> <groupId>javax.transaction</groupId> <artifactId>jta</artifactId> <version>1.1</version> <scope>provided</scope> <optional>true</optional> </dependency> <dependency> <groupId>javax.servlet</groupId> <artifactId>servlet-api</artifactId> <version>2.5</version> <scope>provided</scope> <optional>true</optional> </dependency> <dependency> <groupId>commons-logging</groupId> <artifactId>commons-logging</artifactId> <version>1.1.1</version> <scope>provided</scope> <optional>true</optional> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework</groupId> <artifactId>spring-core</artifactId> <version>${spring.version}</version> <scope>provided</scope> <optional>true</optional> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework</groupId> <artifactId>spring-beans</artifactId> <version>${spring.version}</version> <scope>provided</scope> <optional>true</optional> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework</groupId> <artifactId>spring-orm</artifactId> <version>${spring.version}</version> <scope>provided</scope> <optional>true</optional> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework</groupId> <artifactId>spring-webmvc</artifactId> <version>${spring.version}</version> <scope>provided</scope> <optional>true</optional> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework</groupId> <artifactId>spring-test</artifactId> <version>${spring.version}</version> <scope>test</scope> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework</groupId> <artifactId>spring-ibatis</artifactId> <version>2.0.8</version> <scope>provided</scope> <optional>true</optional> </dependency> <dependency> <groupId>org.mybatis</groupId> <artifactId>mybatis</artifactId> <version>3.3.0</version> <scope>provided</scope> <optional>true</optional> </dependency> <dependency> <groupId>org.mybatis</groupId> <artifactId>mybatis-spring</artifactId> <version>1.2.2</version> <scope>provided</scope> <optional>true</optional> </dependency> <dependency> <groupId>log4j</groupId> <artifactId>log4j</artifactId> <version>1.2.17</version> <scope>provided</scope> </dependency> <dependency> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>slf4j-api</artifactId> <version>1.6.1</version> <scope>provided</scope> </dependency> <dependency> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId> <version>1.6.1</version> <scope>provided</scope> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId> <artifactId>log4j-api</artifactId> <version>2.3</version> <scope>provided</scope> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId> <artifactId>log4j-core</artifactId> <version>2.3</version> <scope>provided</scope> </dependency> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>5.1.35</version> <scope>provided</scope> </dependency> <dependency> <groupId>net.sourceforge.jtds</groupId> <artifactId>jtds</artifactId> <version>1.3.0</version> <scope>provided</scope> </dependency> <dependency> <groupId>postgresql</groupId> <artifactId>postgresql</artifactId> <version>9.1-901-1.jdbc4</version> <scope>provided</scope> </dependency> <dependency> <groupId>com.oracle</groupId> <artifactId>ojdbc6</artifactId> <version>11.2.0.3</version> <scope>provided</scope> </dependency> <dependency> <groupId>org.quartz-scheduler</groupId> <artifactId>quartz</artifactId> <version>2.2.1</version> <scope>provided</scope> <optional>true</optional> </dependency> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> <version>${junit.version}</version> <scope>test</scope> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.derby</groupId> <artifactId>derby</artifactId> <version>10.9.1.0</version> <scope>test</scope> </dependency> <dependency> <groupId>commons-dbcp</groupId> <artifactId>commons-dbcp</artifactId> <version>1.4</version> <scope>test</scope> </dependency> <dependency> <groupId>com.jolbox</groupId> <artifactId>bonecp</artifactId> <version>0.7.1.RELEASE</version> <scope>test</scope> </dependency> <dependency> <groupId>com.jolbox</groupId> <artifactId>bonecp-spring</artifactId> <version>0.7.1.RELEASE</version> <scope>test</scope> </dependency> <dependency> <groupId>proxool</groupId> <artifactId>proxool</artifactId> <version>0.9.1</version> <scope>test</scope> </dependency> <dependency> <groupId>proxool</groupId> <artifactId>proxool-cglib</artifactId> <version>0.9.1</version> <scope>test</scope> </dependency> <dependency> <groupId>c3p0</groupId> <artifactId>c3p0</artifactId> <version>0.9.1.2</version> <scope>test</scope>

jfinal 对 druid 的登录与权限支持，不用修改 web.xml，直接在 YourJFinalConfig 的 configHandler 中添加DruidStatViewHandler，并为其指定IDruidStatViewAuth 实现类即可：public void configHandler(Handlers me) { DruidStatViewHandler dsvh = new DruidStatViewHandler("visitPath", new IDruidStatViewAuth(){ public boolean isPermitted(HttpServletRequest request) { // 这里只是简单的判断访问者是否登录，还可以做更加细致的权限控制 return request.getSession().getAttribute("loginUser") != null; } }); me.add(dsvh);}以上的 IDreuidStatViewAuth 只是简单判断用户是否登录，实际项目中可以对该用户是否拥有访问 druid 的权限进行更细致的检测。以上的 "visitPath" 是访问 druid 的 url，DruidStatViewHander 会拦截所有请求，并将 "visitePath" 定向到 druid 管理界面。

首先是过滤器filter的配置,在web.xml中添加如下配置，如图：选项配置结束之后，就是我们监控界面的路径配置了，配置如下图Druid已经配置好，接着在浏览器中访问，如图所以：输入访问地址后，进入Druid监控页面，如图所示：此时，在浏览器中输入需要监控系统页面网址，然后点击上个画面中的“SQL监控”即可，此时就可以看到每个SQL语句所用的时间，如下图所示：

<obj name="dataSource" type="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource"> <field name="driverClassName"><str>oracle.jdbc.driver.OracleDriver</str></field> <field name="url"><str>jdbc:oracle:thin:@127.0.0.1:1521:tsoc</str></field> <field name="username"><str>user</str></field> <field name="password"><str>123456</str></field> <field name="maxActive"><int>500</int></field> <field name="minIdle"><int>30</int></field> <!-- 配置获取连接等待超间 --> <field name="maxWait"><int>10000</int></field> <!-- 配置间隔久才进行检测检测需要关闭空闲连接单位毫秒 --> <field name="timeBetweenEvictionRunsMillis"><int>60000</int></field> <!-- 配置连接池存间单位毫秒 --> <field name="minEvictableIdleTimeMillis"><int>300000</int></field> <field name="testWhileIdle"><bool>true</bool></field> <field name="testOnBorrow"><bool>false</bool></field> <field name="testOnReturn"><bool>false</bool></field> <field name="defaultAutoCommit"><bool>true</bool></field> <field name="validationQuery"><str>select 1 + 1</str></field> </obj>补充：数据库连接并没耗尽使用select * from v$session才36使用其测试程序或者客户端工具都连接数据库转载仅供参考！

执行了错误的sql。问题就出在druid连接池上，连接池在执行完了某一条错误的sql以后，报错信息会被保存在执行sql的线程中，当下一条拿到这个线程的sql执行时，就直接报错，而不会去执行sql。最终的解决方法就是解决那条问题线程，肯定是哪里出错才会保留报错信息，或者升级druid的版本。

JNDI学习总结(三)——Tomcat下使用Druid配置JNDI数据源　　com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceFactory实现了javax.naming.spi.ObjectFactory，可以作为JNDI数据源来配置。一、下载Druid的jar包　　下载地址：http://mvnrepository.com/artifact/com.alibaba/druid/1.0.9，如下图所示：　　　　druid.jar依赖log4j的jar包，所以还需要下载log4j的jar包。　　log4j的下载地址如下：http://mvnrepository.com/artifact/log4j/log4j/1.2.17，如下图所示：　　二、使用Druid配置JNDI数据源2.1、前期准备工作　　创建一个Web测试项目Druid_JNDI_Config，将下载下来druid-1.0.9.jar和log4j-1.2.17.jar添加到项目中，在项目的META-INF目录下创建一个context.xml文件　　目录结构如下图所示：　　　　在tomcat服务器的lib目录下添加Oracle、MySQL、SQLServer三种数据库的驱动jar包，如下图所示：　　2.2、在context.xml文件中加入JNDI的配置信息　　在context.xml文件中加入如下配置信息1 <Context> 2 <!-- 使用阿里巴巴的DruidDataSource配置针对Oracle数据库的JNDI数据源 --> 3 <Resource 4 name="jdbc/OracleDataSource" 5 factory="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceFactory" 6 auth="Container" 7 type="javax.sql.DataSource" 8 driverClassName="oracle.jdbc.OracleDriver" 9 url="jdbc:oracle:thin:@192.168.1.229:1521:lead"10 username="lead_oams"11 password="p"12 maxActive="50"13 maxWait="10000"14 removeabandoned="true"15 removeabandonedtimeout="60"16 logabandoned="false"17 filters="stat"/>18 19 <!-- 使用阿里巴巴的DruidDataSource配置针对MySQL数据库的JNDI数据源 -->20 <Resource 21 name="jdbc/MysqlDataSource"22 factory="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceFactory"23 auth="Container"24 type="javax.sql.DataSource"25 driverClassName="com.mysql.jdbc.Driver"26 url="jdbc:mysql://192.168.1.233:3306/lead_oams?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8"27 username="lead_system"28 password="password"29 maxActive="50"30 maxWait="10000"31 removeabandoned="true"32 removeabandonedtimeout="60"33 logabandoned="false"34 filters="stat"/>35 36 <!--使用阿里巴巴的DruidDataSource配置针对SQLServer数据库的JNDI数据源-->37 <Resource 38 name="jdbc/SqlServerDataSource"39 auth="Container"40 factory="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceFactory" 41 type="javax.sql.DataSource"42 driverClass="com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver"43 url="jdbc:sqlserver://192.168.1.61:1433;DatabaseName=gaclTest"44 username="sa" 45 password="p@ssw0rd"46 maxActive="50"47 maxWait="10000"48 removeabandoned="true"49 removeabandonedtimeout="60"50 logabandoned="false"51 filters="stat"/>52 </Context>　　配置项中指定了各个参数后，在连接池内部是这么使用这些参数的。数据库连接池在初始化的时候会创建initialSize个连接，当有数据库操作时，会从池中取出一个连接。如果当前池中正在使用的连接数等于maxActive，则会等待一段时间，等待其他操作释放掉某一个连接，如果这个等待时间超过了maxWait，则会报错；如果当前正在使用的连接数没有达到maxActive，则判断当前是否空闲连接，如果有则直接使用空闲连接，如果没有则新建立一个连接。在连接使用完毕后，不是将其物理连接关闭，而是将其放入池中等待其他操作复用。同时连接池内部有机制判断，如果当前的总的连接数少于miniIdle，则会建立新的空闲连接，以保证连接数得到miniIdle。如果当前连接池中某个连接在空闲了timeBetweenEvictionRunsMillis时间后任然没有使用，则被物理性的关闭掉。有些数据库连接的时候有超时限制（mysql连接在8小时后断开），或者由于网络中断等原因，连接池的连接会出现失效的情况，这时候设置一个testWhileIdle参数为true，可以保证连接池内部定时检测连接的可用性，不可用的连接会被抛弃或者重建，最大情况的保证从连接池中得到的Connection对象是可用的。当然，为了保证绝对的可用性，你也可以使用testOnBorrow为true（即在获取Connection对象时检测其可用性），不过这样会影响性能。

这里只讲了如何通过IP来控制访问，没有讲如何通过用户名和密码来控制访问。经测试可以通过以下方式实现使用固定的用户名和密码来控制访问。<servlet><servlet-name>DruidStatView</servlet-name><servlet-class>com.alibaba.druid.support.http.StatViewServlet</servlet-class><init-param><param-name>loginUsername</param-name><param-value>admin</param-value></init-param><init-param><param-name>loginPassword</param-name><param-value>admin</param-value></init-param></servlet><servlet-mapping><servlet-name>DruidStatView</servlet-name><url-pattern>/druid/*</url-pattern></servlet-mapping>

Druid是一个JDBC组件，它包括三部分：DruidDriver 代理Driver，能够提供基于Filter－Chain模式的插件体系。 DruidDataSource 高效可管理的数据库连接池。 SQLParserDruid可以做什么？1) 可以监控数据库访问性能，Druid内置提供了一个功能强大的StatFilter插件，能够详细统计SQL的执行性能，这对于线上分析数据库访问性能有帮助。2) 替换DBCP和C3P0。Druid提供了一个高效、功能强大、可扩展性好的数据库连接池。

这里只讲了如何通过IP来控制访问，没有讲如何通过用户名和密码来控制访问。经测试可以通过以下方式实现使用固定的用户名和密码来控制访问。<servlet><servlet-name>DruidStatView</servlet-name><servlet-class>com.alibaba.druid.support.http.StatViewServlet</servlet-class><init-param><param-name>loginUsername</param-name><param-value>admin</param-value></init-param><init-param><param-name>loginPassword</param-name><param-value>admin</param-value></init-param></servlet><servlet-mapping><servlet-name>DruidStatView</servlet-name><url-pattern>/druid/*</url-pattern></servlet-mapping>

可以的。我使用的是Druid0.2.13 内置ConnectionProviderhibernate.cfg.xml 配置如下<!-- druidpro --><property name="hibernate.connection.provider_class">com.alibaba.druid.support.hibernate.DruidConnectionProvider</property><property name="url">jdbc:mysql://192.168.1.4:3306/databasename?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8</property><property name="username">***</property><property name="password">***</property><property name="driverClassName">com.mysql.jdbc.Driver</property>

使用druid连接池时，有时查询超时，慢，设置的minIdle也算合理。通过监控发现，池中连接+活动连接数很小了，也小于minIdle。原因可能是部分连接被销毁了，譬如因为查询报错。此时若查询徒增，则要临时创建新连接，故造成慢。如果需要连接保持在至少minIdle，则druid版本必须升级到1.0.27以上（不包括），同时创建配置添加属性druid.keepAlive=true

把log4j.logger.druid.sql.Statement后面改成debug，然后 appender重新指定成文件，就能基本完成log sql的需要。不过他是连带预编译语句的创建，设置参数，执行这三种一起log的！

Spring Boot 2.0默认连接池为HikariCP，一款号称高性能的连接池。如没特殊要求使用默认连接池就可以，那么我们为什么要使用Druid呢。 注 HikariCP 基于spring boot 的metric功能，结合prometheus + grafana也可以实现监控 下面记录下工作中用到的监控和密码加密功能： 使用版本： 配置文件： 启动项目后访问： http://localhost:8080/druid/login.html

ervlet> <servlet-name>DruidStatView</servlet-name> <servlet-class>com.alibaba.druid.support.http.StatViewServlet</servlet-class> <init-param> <param-name>resetEnable</param-name> <param-value>true</param-value> </init-param></servlet><servlet-mapping> <servlet-name>DruidStatView</servlet-name> <url-pattern>/druid

就是德鲁伊

德鲁伊教团员的意思。 谢谢，望采纳

替换DBCP和C3P0。Druid提供了一个高效、功能强大、可扩展性好的数据库连接池。可以监控数据库访问性能，Druid内置提供了一个功能强大的StatFilter插件，能够详细统计SQL的执行性能，这对于线上分析数据库访问性能有帮助。数据库密码加密。直接把数据库密码写在配置文件中，这是不好的行为，容易导致安全问题。DruidDruiver和DruidDataSource都支持PasswordCallback。SQL执行日志，Druid提供了不同的LogFilter，能够支持Common-Logging、Log4j和JdkLog，你可以按需要选择相应的LogFilter，监控你应用的数据库访问情况。扩展JDBC，如果你要对JDBC层有编程的需求，可以通过Druid提供的Filter机制，很方便编写JDBC层的扩展插件。在项目中使用Druid非常简单，只要修改下配置文件就可以了

在JdbcSqlStatValue类中，有一个LastSlowParameters参数，是用来保存sql执行的参数的。以下是一个参考配置： <bean id="dataSource" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" init-method="init" destroy-method="close"> <property name="url" value="${jdbc_url}" /> <property name="username" value="${jdbc_user}" /> <property name="password" value="${jdbc_password}" /> <property name="filters" value="stat" /> <property name="maxActive" value="20" /> <property name="initialSize" value="1" /> <property name="maxWait" value="60000" /> <property name="minIdle" value="1" /> <property name="timeBetweenEvictionRunsMillis" value="60000" /> <property name="minEvictableIdleTimeMillis" value="300000" /> <property name="validationQuery" value="SELECT "x"" /> <property name="testWhileIdle" value="true" /> <property name="testOnBorrow" value="false" /> <property name="testOnReturn" value="false" /> <property name="poolPreparedStatements" value="true" /> <property name="maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize" value="50" /> </bean>

mybatis是警察.druid是武器库(有很多枪).jdbc是武器商(他们造枪给武器库).当你需要一次"除暴安良"时,你需要去找警察,警察从武器库拿枪干活.以往的开发,是你使用jdbc直接造枪,然后自己干活.jdbc整合了:加载数据库驱动,创建连接,写原生语句,执行,关闭这些东西.而mybatis是对jdbc的封装,他允许你通过配置的形式,配置数据库参数,并且允许你通过xml来写动态sql语句.<if:test>让你可以把sql变得灵活起来.并且还能将你的查询结果直接映射到你想要的实体上面.然后你就去配置你的用户名,密码,连接超时,等等.等你下次使用mybatis时,他后面会根据你的配置,帮你加载数据库驱动,创建连接,写原生语句,执行,关闭.但是mybatis发现,在你每次访问都要重新创建创建连接,写,关.很麻烦,所以mybatis说,我可以接受你再配置一个连接池,比如druid.mybatis让你指定连接池是谁,如druid.之后将原来自己需要搞的东西都交给druid.什么账号了,密码了.都给他,让druid帮你创建一批连接,在你需要用的时候,mybatis从druid里面拿一个就行.下面是一次简单的访问流程: controller->service->dao->mapper1.首先项目启动时druid就已经使用jdbc创建好一堆连接了,留待后用.2.当请求到mapper时,mybatis框架创建临时类.3.然后将动态sql进行替换重写,变成原始的native sql.4.从druid拿到一个连接.5.将sql通过连接交给数据库执行.6.然后获取执行结果.7.mybatis进行将结果进行映射,返回数据.说的有点乱,希望能说清楚吧...

原因如下：1）使用了Oracle随机排序 order by dbms_random.value；2）springboot集成druid连接池批量更新异常。解决方法：1）更改druid 配置并解决问题。2）设置Druid的防火墙配置(WallConfig)中变量multiStatementAllow=true，新建DruidDataSource配置类。

现在常用的开源数据库连接池主要有c3p0、dbcp、proxool三种，其中：Spring 推荐使用dbcp；Hibernate 推荐使用c3p0和proxool； 1、 DBCP：ApacheDBCP(DataBase connection pool)数据库连接池。是Apache上的一个 java连接池项目，也是 tomcat使用的连接池组件。单独使用dbcp需要3个包：common-dbcp.jar,common-pool.jar,common-collections.jar由于建立数据库连接是一个非常耗时耗资源的行为，所以通过连接池预先同数据库建立一些连接，放在内存中，应用程序需要建立数据库连接时直接到连接池中申请一个就行，用完后再放回去。dbcp没有自动的去回收空闲连接的功能。 2、 C3P0：C3P0是一个开源的JDBC连接池，它实现了数据源和JNDI绑定，支持JDBC3规范和JDBC2的标准扩展。c3p0是异步操作的，缓慢的JDBC操作通过帮助进程完成。扩展这些操作可以有效的提升性能。目前使用它的开源项目有Hibernate，Spring等。c3p0有自动回收空闲连接功能。 3、 Proxool：SourceforgeProxool是一种Java数据库连接池技术。是sourceforge下的一个开源项目,这个项目提供一个健壮、易用的连接池，最为关键的是这个连接池提供监控的功能，方便易用，便于发现连接泄漏的情况。 对比：1> 相同时间内同等量的线程数和循环次数下:通过对三个连接池的三个标志性性能测试参数（Average,median,90%Line）进行比较发现：性能dbcp<=c3p0<proxool； 2> 不同情况下的同一数据库连接池测试：通过观察 Average,median,90%Line三个参数发现三个连接池的稳定性（三种连接池的三个测试参数的变化情况）依次：稳定性dbcp>=c3p0>proxool。 结论： 通过对三种数据库连接池的性能测试发现，proxool和 c3p0能够更好的支持高并发，但是在稳定性方面略逊于 dpcp；

可以扩展Spring的PropertyPlaceholderConfigurer，摘录别人一段代码你参考public class DecryptPropertyPlaceholderConfigurer extends PropertyPlaceholderConfigurer{ /** * 重写父类方法，解密指定属性名对应的属性值 */ @Override protected String convertProperty(String propertyName,String propertyValue){ if(isEncryptPropertyVal(propertyName)){ return DesUtils.getDecryptString(propertyValue);//调用解密方法 }else{ return propertyValue; } } /** * 判断属性值是否需要解密，这里我约定需要解密的属性名用encrypt开头 * @param propertyName * @return */ private boolean isEncryptPropertyVal(String propertyName){ if(propertyName.startsWith("encrypt")){ return true; }else{ return false; } }}

public DruidPooledConnection getConnectionDirect(long maxWaitMillis) throws SQLException { // 超时重试次数,达到这个值就报错 int notFullTimeoutRetryCnt = 0; for (; ; ) { // handle notFullTimeoutRetry DruidPooledConnection poolableConnection; try { // 核心逻辑 poolableConnection = getConnectionInternal(maxWaitMillis); } catch (GetConnectionTimeoutException ex) { if (notFullTimeoutRetryCnt <= this.notFullTimeoutRetryCount && !isFull()) { notFullTimeoutRetryCnt++; if (LOG.isWarnEnabled()) { LOG.warn("get connection timeout retry : " + notFullTimeoutRetryCnt); } continue; } throw ex; }

这里只讲了如何通过IP来控制访问，没有讲如何通过用户名和密码来控制访问。经测试可以通过以下方式实现使用固定的用户名和密码来控制访问。<servlet><servlet-name>DruidStatView</servlet-name><servlet-class>com.alibaba.druid.support.http.StatViewServlet</servlet-class><init-param><param-name>loginUsername</param-name><param-value>admin</param-value></init-param><init-param><param-name>loginPassword</param-name><param-value>admin</param-value></init-param></servlet><servlet-mapping><servlet-name>DruidStatView</servlet-name><url-pattern>/druid/*</url-pattern></servlet-mapping>

<!-- 每隔5分钟将监控日志输出到日志文件中，单位是毫秒。 --> <property name="timeBetweenLogStatsMillis" value="300000" /> <!-- 监控数据库 --> <property name="proxyFilters"> <list> <ref bean="stat-filter" /> <ref bean="wall-filter" /> <ref bean="log-filter" /> </list> </property> <bean id="stat-filter" class="com.alibaba.druid.filter.stat.StatFilter"> <property name="slowSqlMillis" value="3000" /> <property name="logSlowSql" value="true" /> <property name="mergeSql" value="true" /> </bean> <bean id="log-filter" class="com.alibaba.druid.filter.logging.Log4jFilter"> <!-- <property name="resultSetLogEnabled" value="false" /> --> <!-- <property name="statementExecutableSqlLogEnable" value="true" /> --> </bean> <bean id="wall-filter" class="com.alibaba.druid.wall.WallFilter"> <property name="dbType" value="oracle" /> <property name="config" ref="wall-filter-config" /> </bean> <bean id="wall-filter-config" class="com.alibaba.druid.wall.WallConfig" init-method="init"> <property name="dir" value="META-INF/druid/wall/oracle" /> </bean>

关闭时调用close()方法，主要流程： 在DruidDataSource中单独定义了一个StackTrace，就是在初始化的时候获取了当前线程的StackTrace，目测目的是为了自定义输出调试信息 重启时调用restart()方法，主要流程： 加锁->判断活跃连结数是否为0-> 调用close() ->调用resetStat() resetStat()重置配置到默认值，设置各个原子计数器为0 如果有配置变动，调用configFromPropety()重新配置各属性 此时重启便结束了，下一次调用getConnection()的时候，会调用init()重新初始化 关于几个原子计数器，由于Druid说是为监控而生的连接池，默认是基于内存计数的，所以restart里清空的几个计数器，根据名字就能比较明显地知道是统计各种情况发生的次数的，如：链接错误数，事务提交、回滚数等等 那么之前init中的几个计数器，是做什么的么？ connectionIdSeedUpdater 追了下，主要是生成连接id的，对应到holder中的connectionId， 在DataSource中的getPoolingConnectionInfo()，放到了一个map里，缓存了连接信息 在DruidStatManagerFacade和DruidStatService 中获取了map中的连接信息，供监控控制台使用 dataSource的id本身是自增的，留出来的步长是生成connectionid等根据id的前缀判断属于哪个datasource 使用AtomicLongFieldUpdater的好处是： 因为当需要进行原子限定的属性所属的类会被创建大量的实例对象,如果用AtomicLong每个实例里面都要创建AtomicLong对象,从而多出内存消耗，使用AtomicLongFieldUpdater仅需要在抽象的父类中声明一个静态的更新器，就可以在各个对象中使用了。

本来以为pool包收尾了，扫了一下发现还有statement，这块比较简单，是对JDBC的Statement进行了一些封装，实现了与连接池对应的功能，看下类图： DruidPooledStatement 中最重要的就是execute开头的一系列方法了，是执行SQL的本体，都是对JDBC的Statement的增强，主要多做了以下： DruidPooledPreparedStatement实现了JDBC的PreparedStatement，是执行预编译的SQL用，跟Connection相同，引入了PreparedStatementHolder这样一个Holder类，同样定义了一些统计属性，其中有个属性pooling，是否池化，引出了PreparedStatementPool，里面用LinkedHashMap实现了LRU，一个cache类用来缓存预编译过的statement； cache的key定义了一个类，PreparedStatementKey，重写了hashcode和equals方法，很有意思地参考了String的hashcode，用了31这个质数作进制来计算hash，且不仅仅是sql语句相同，需要其他属性都相同才算相同，贴一下源码： CallableStatement是用来执行函数或者存储过程的，在当下的大环境下，用得真的很少就略过了吧。 druid在JDBC的statement基础上，封装了一些类来扩展自己的属性和功能，一般在工程环境下，基本就用AOP或者装饰器模式来实现（感觉这个Holder有点像装饰器，又有点像单例的Holder）的，写框架的时候，这种方式还是很值得借鉴的，很内聚、高效，也没有额外的引用 cache的使用很巧妙，但是在刷文章的时候看到过一个问题，虽然在后续版本中修复了，但还是分享一下： 探究Druid连接池“违反协议”异常 这个问题抛的是SQL异常，问题却出在缓存上，对与缓的状态和刷新策略，有了新的认识

画外音：目前Druid在开源中国举办的2019年度最受欢迎中国开源软件中排名第7名，支持Druid的朋友可以去投票哇。 2019年度最受欢迎中国开源软件 testOnReturn ：如果为true（默认false），当应用使用完连接，连接池回收连接的时候会判断该连接是否还可用。 当连接使用完，调用commit或者rollback方法后，连接池会回收该连接，该参数主要在DruidDataSource的recycle方法中用到 判断连接是否可用同testOnBorrow Druid配置参数详解-testOnBorrow

druid api这么说： 我们不是搜索领域的专家，如果我们的描述不正确，请发邮件或者通过其他方式告知。 es 是一个基于apache lucene 的搜索引擎。它提供了针对scheme-free 文档的全文搜索，提供看了对原始事件数据的访问。eses逐渐的增加了更多对于Fenix和聚合的支持。一些社区的成员指出： es相比druid，在数据的获取和聚合方面需要的资源更多。 另外 es 在数据获取阶段不支持数据的汇总和汇聚，汇总和汇聚压缩数据。这就导致了es 需要更大的存储。 druid 致力于OLAP 工作流。druid 在低成本的基础上为了高性能（快速的聚合和数据获取）做了优化，而且支持更多的分析操作。对于结构化的事件数据，druid 也有一些基础的搜索的支持，但是不支持全文的搜索。druid 也不支持完全的非结构化的数据。查询的维度必须在drudi的schema中进行定义，比如 汇总和roll-up 的实现。

Druid连接池及监控在Spring配置如下：[html] view plaincopy<bean id="dataSource" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" init-method="init" destroy-method="close"> <!-- 基本属性 url、user、password --> <property name="url" value="${jdbc_url}" /> <property name="username" value="${jdbc_user}" /> <property name="password" value="${jdbc_password}" /> <!-- 配置初始化大小、最小、最大 --> <property name="initialSize" value="1" /> <property name="minIdle" value="1" /> <property name="maxActive" value="20" /> <!-- 配置获取连接等待超时的时间 --> <property name="maxWait" value="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 --> <property name="timeBetweenEvictionRunsMillis" value="60000" /> <!-- 配置一个连接在池中最小生存的时间，单位是毫秒 --> <property name="minEvictableIdleTimeMillis" value="300000" /> <property name="validationQuery" value="SELECT "x"" /> <property name="testWhileIdle" value="true" /> <property name="testOnBorrow" value="false" /> <property name="testOnReturn" value="false" /> <!-- 打开PSCache，并且指定每个连接上PSCache的大小 --> <property name="poolPreparedStatements" value="true" /> <property name="maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize" value="20" /> <!-- 配置监控统计拦截的filters，去掉后监控界面sql无法统计 --> <property name="filters" value="stat" /> </bean> 2. 只要配置initialSize，maxActive就可以,目前这样的配置已经能够使用连接池，加入其实配置性能不好,官方文档里也不没加其它属性，连接池jar包免费下载。

最近用户在使用 druid 连接池连接 dble 时，应用会有不定时出现下面的错误： 这种错误还是很常见的，猜测是应用拿到了已经 close 的连接并继续使用从而引发上面的问题。因此，我们想开启 druid 中的对空闲连接检测的机制。 在查询文档的过程中，发现了两个参数，分别是 testWhileIdle 和 keepAlive（1.0.28 版本引入），那到底这两个参数有什么区别？ 下面我们使用 1.1.13 版本的 druid 做一个测试。 因此在实际使用中，建议开启 keepAlive 参数用于对空闲连接做有效性检测。Druid 中 testWhileIdle 和普通的连接池（DBCP 等）所表达的含义并不相同，使用时候需要慎重。 测试程序原理是：首先初始化 druid 连接池，使其中有一个空闲连接。我们设置 TimeBetweenEvictionRunsMillis 为 10s，分别打印 10s 前后连接池中连接的信息。连接信息中 LastActiveTime 这个属性表示这条连接上次被使用的时间。通过观察前后两次打印的 LastActiveTime 是否有差别，来推断期间是否有对连接下发语句进行过有效性检测。 测试程序： 开启 keepalive 参数 第一次结果： 第二次结果： 观察第一次结果和第二次结果中 Connections 的 LastActiveTime 值，分别是 2021-03-23 18:47:00 和 2021-03-23 18:47:09，发现两个值变化，可以推断出 10s 内有对连接下发语句进行过有效性检测。 开启 testWhileIdle 参数 第一次结果： 第二次结果： 观察第一次结果和第二次结果中 Connections 的 LastActiveTime 值，分别是 2021-03-23 18:52:39 和 2021-03-23 18:52:39，发现两个值没有变化，可以推断出 10s 内没有对连接下发语句进行过有效性检测。

能够提供基于Filter－Chain模式的插件体系： DruidDriver 代理Driver如何重复获取Druid的数据源 Druid是一个JDBC组件，它包括三部分。 DruidDataSource 高效可管理的数据库连接池

画外音：目前Druid在开源中国举办的2019年度最受欢迎中国开源软件中排名第7名，支持Druid的朋友可以去投票哇。 2019年度最受欢迎中国开源软件 maxWait ：从连接池中获取连接的最大等待时间，单位ms，默认-1，即会一直等待下去 笔者在使用Druid时都会设置这个参数，这样如果是获取连接超时，更容易从日志中获取调用失败的原因。 如果超时，Druid会抛出以下异常 在DruidDataSource中的getConnectionInternal方法使用到了maxWait maxWait默认是不超时，即如果连接池没有空闲连接，则会一直等待下去，但是一般的接口都是有超时时间的，如果接口超时，不方便定位出来是获取不到连接导致的，最好设置maxWait，并且小于接口的超时时间。

现针对数据库密码加密方面，利用druid进行数据库加密，实现项目配置文件中数据库密码密文存储，一定程度上保证了数据安全。配置方法：1、数据源配置[spring-mybatis.xml文件]<!-- 配置数据源 --><bean name="dataSource" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource"init-method="init" destroy-method="close"><property name="driverClassName" value="${jdbc.driver}" /><property name="url" value="${jdbc.url}" /><property name="username" value="${jdbc.username}" /><property name="password" value="${jdbc.password}" /><!-- 配置初始化大小、最小、最大 --><property name="initialSize" value="${jdbc.pool.init}" /> <property name="minIdle" value="${jdbc.pool.minIdle}" /> <property name="maxActive" value="${jdbc.pool.maxActive}" /><!-- 配置获取连接等待超时的时间 --><property name="maxWait" value="60000" /><!-- 配置间隔多久才进行一次检测，检测需要关闭的空闲连接，单位是毫秒 --><property name="timeBetweenEvictionRunsMillis" value="60000" /><!-- 配置一个连接在池中最小生存的时间，单位是毫秒 --><property name="minEvictableIdleTimeMillis" value="300000" /><property name="validationQuery" value="${jdbc.validation.query}" /><property name="testWhileIdle" value="true" /><property name="testOnBorrow" value="false" /><property name="testOnReturn" value="false" /><!-- 打开PSCache，并且指定每个连接上PSCache的大小（Oracle使用）<property name="poolPreparedStatements" value="true" /><property name="maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize" value="20" /> --><!-- 配置监控统计拦截的filters --> <!--<property name="filters" value="stat" /> --><property name="filters" value="${jdbc.filters}" /><property name="connectionProperties" value="${jdbc.connectionProperties}"/></bean>

【翻译自 https://druid.apache.org/docs/latest/operations/basic-cluster-tuning.html 】 本文档提供Druid部署调优基础指南，涉及相关属性配置以及集群架构设想。 请注意，本文档提供一般性的指导原则和经验法则：对于集群调优来说，这些法则并不是绝对的，通用的，而且并没有完全覆盖到Druid属性调优的所有部分。 如果对于特定的case有疑问或者本文未尽事宜，请详询 https://druid.apache.org/community/ 。 Historical节点中堆使用主要集中在： 通常情况下，调整Historical堆大小的经验规则：（0.5GB * CPU核数），上限约为24GB。这个公式并不是一个硬性标准，仅供参考。 如果堆太大，则可能会导致GC时间过长，因此要设置一个24G左右的上限。 如果在Historical节点上启动了缓存，则缓存存储在堆中，大小由druid.cache.sizeInBytes决定。 Historical节点上的堆耗尽，说明配置错误或者所用的方式导致集群过载 目前处于试验阶段，暂不说明 关于 Historicals: 当历史节点处理查询请求时，它需要读取segments，此时，需要一些直接内存空间。 预估直接内存使用量的公式： 对于历史节点，druid.server.http.numThreads 应设置为略高于druid.broker.http.numConnections 数量和（集群中所有broker节点相加） 可以从每个历史节点接收50个查询和10个非查询开始对集群连接池进行调优 druid.server.maxSize：Coordinator节点能够分配给一个Historical节点 segment 总的数据大小 druid.segmentCache.locations：segment 存储所在历史节点的位置，这些位置所在磁盘的大小应该大于等于druid.server.maxSize 历史节点利用可用的系统内存（没有被jvm以及堆/直接内存缓冲区使用的内存）将segment文件映射到内存中，当查询到来时，不在内存中的segment将会被从磁盘分页（从磁盘移动到内存） 因此，druid.server.maxSize的设置应该使历史节点不分配过量的segment。随着 （free system memory/druid.server.maxSize）值的增加，内存中可以保留更多的segment，提供更好的查询性能。 所需历史节点的数量依赖于数据量的大小。为了获取良好的性能，将需要足够的历史节点，以致于每个历史节点有一个好的比率（free system memory/ druid.server.maxSize）,如上述 segment cache size部分描述的那样。 在对使用场景有足够的容错情况下，拥有较少的大型服务器通常比拥有较多的小型服务器要好。 我们建议历史节点采用SSD存储，因为该节点处理存储在磁盘上的segment数据。 根据如下指导来预估历史节点总的内存使用量： 历史节点将会使用任意可用的系统内存（jvm、堆/直接内存缓冲区以及系统上其他进程未使用到的内存）来对磁盘上的segments进行内存映射。为了获取更好的查询性能，需要确保一个合适的比率（free system memory/ druid.server.maxSize）,这样就可以在内存中保留更大比例的segments。 续接 Druid调优指南（二）

德鲁伊教的概述凯尔特人于公元前1500年左右迁入中欧，公元前5世纪至公元1世纪时进驻西欧，徳鲁伊教就是他们的信仰。徳鲁伊（Druid）一词，可理解为“了解橡树的人”，或“智者”、“男巫”。德鲁伊属于凯尔特人中的特权阶级，是部落的支配者、王室顾问、神的代言人，地位极尊；只要他们出面调停，即便是处于交战状态的两个部族也必须偃旗息鼓，坐下来谈判。另外徳鲁伊还担负着主持祭祀，解释教法，传授知识，仲裁纠纷，医治病痛，探求哲学等诸多责任。罗马人的著作中也记载了很多徳鲁伊教徒献祭活人的故事。但当年的罗马人自以为是文明的中心，且正陷入与高卢人的战争，记述的客观性难免要大打折扣。德鲁伊宗教敬拜自然，并将橡树视作至高神祗的象征，他们把寄生在橡树上的槲寄生看作一种万灵丹（panacea），认为它具有神圣的疗效。因此这种圣果也就需要通过特别的仪式才可采集，据说只有在满月和新月的日子，或者每月的第六个夜晚，才能举行这种仪式。（图大徳鲁伊）此时要由大德鲁伊（Arch-Druid）身披白袍、佩戴黄金首饰，手持黄金镰刀上树割取。这种仪式充分体现了德鲁伊宗教对于自然力量的崇拜。其实徳鲁伊教在不列颠的母系社会时代就已存在。但经过与罗马人的战争，以及基督教的极力打压。公元6世纪到16世纪这千年中，很多徳鲁伊教的传统渐渐融入人们的日常生活，甚至被基督教吸收消化，但教团本身却已销声匿迹。直到16世纪，随着早期徳鲁伊宗教研究著作的翻译和印刷传播，欧洲人开始意识到他们的祖先并非愚昧无知的野蛮人，“徳鲁伊教复兴”运动才逐步展开。时至今日，已有数个徳鲁伊团体（Order）活跃在世界各地，他们将环保主义和泛爱主义融合到自己的信仰中，使这个根植于古老传统的神秘宗教焕发出了前所未有的清新与活力。

druid监控地址： http://localhost:8080/druid/sql.html druid关闭监控页面： spring.datasource.druid.filter.config.enabled=false spring.datasource.druid.web-stat-filter.enabled=false spring.datasource.druid.stat-view-servlet.enabled=falseu200b根据图上的步骤，详细说下 （1）调用DruidDataSourceFactory.createDataSource(properties)方法，初始化DruidDataSource对象；只是初始化了对象，并没有创建连接；properties参数指的druid.properties配置文件 （2）调用DruidDataSource.getConnection()方法，获取连接；maxWait配置文件设置的超时时间 （3）init()方法创建连接池；inited初始化连接标志位为false，首次获取连接时先初始化initialSize配置数量的连接数，线程池异步创建连接(socket通道)；submitCreateTask(true)方法提交创建连接任务 （4）调用DruidDataSource.pollLast(long nanos)方法，参数超时纳秒，获取连接池数组尾部连接；如果连接池为0时，emptySignal()方法会提交创建连接的任务，如果存活的连接超过最大连接数，会创建失败，在未超时情况下，会循环做此操作，当有连接调用close()方法关闭后，会将连接再设置到连接池数组中，此时再拿连接池尾部连接使用；否则超时返回null，上层做出抛异常处理 （5）Connection.close()关闭连接（实现方法DruidPooledConnection.close()），DruidDataSource.putLast()方法将连接重新设置到连接池数组的尾部 个人看源码理解，说下大致流程，有不足和不对地方可以指出

Druild包获取Maven工程中添加druid依赖包： <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.alibaba/druid --> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid</artifactId> <version>1.0.26</version> </dependency>Druid使用替换C3P0连接池Web工程原先采用C3P0连接池的配置： <!-- 配置数据源-C3PO --> <bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource" destroy-method="close"> <property name="driverClass" value="${jdbc.driverClassName}" /> <property name="jdbcUrl" value="${jdbc.url}" /> <property name="user" value="${jdbc.username}" /> <property name="password" value="${jdbc.password}" /> <property name="autoCommitOnClose" value="false" /> <property name="maxIdleTime" value="${cpool.maxIdleTime}" /> <property name="checkoutTimeout" value="${cpool.checkoutTimeout}" /> <property name="initialPoolSize" value="${cpool.minPoolSize}" /> <property name="minPoolSize" value="${cpool.minPoolSize}" /> <property name="maxPoolSize" value="${cpool.maxPoolSize}" /> <property name="acquireIncrement" value="${cpool.acquireIncrement}" /> <property name="maxIdleTimeExcessConnections" value="${cpool.maxIdleTimeExcessConnections}" /> </bean>改成Druid连接池DruidDataSource <!-- 配置数据源-druid --> <bean id="dataSource" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" destroy-method="close"> <property name="url" value="${jdbc.url}" /> <property name="username" value="${jdbc.username}" /> <property name="password" value="${jdbc.password}" /> <property name="maxActive" value="20" /> <property name="initialSize" value="1" /> <property name="maxWait" value="60000" /> <property name="minIdle" value="1" /> <property name="timeBetweenEvictionRunsMillis" value="60000" /> <property name="minEvictableIdleTimeMillis" value="300000" /> <property name="testWhileIdle" value="true" /> <property name="testOnBorrow" value="false" /> <property name="testOnReturn" value="false" /> <property name="poolPreparedStatements" value="true" /> <property name="maxOpenPreparedStatements" value="20" /> </bean>StatViewServlet配置Druid内置提供了一个StatViewServlet用于展示Druid的统计信息。这个StatViewServlet的用途包括：提供监控信息展示的html页面提供监控信息的JSON APIStatViewServlet是一个标准的javax.servlet.http.HttpServlet，需要配置在你web应用中的WEB-INF/web.xml中。 <servlet> <servlet-name>DruidStatView</servlet-name> <servlet-class>com.alibaba.druid.support.http.StatViewServlet</servlet-class> </servlet> <servlet-mapping> <servlet-name>DruidStatView</servlet-name> <url-pattern>/druid/*</url-pattern> </servlet-mapping>配置完之后，可以通过如下格式的地址在浏览器访问查看。http:/<host>:<port>/<context>/druid