多平台统一管理软件接口,如何实现多平台统一管理软件接口
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2022-11-02
SpringBoot 多数据源以及拦截分页
SpringBoot整合Mybatis、Druid和PageHelper 并实现多数据源和分页。其中SpringBoot整合Mybatis请参考前文,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。
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:
1.基于Filter-Chain模式的插件体系。
2.DruidDataSource 高效可管理的数据库连接池。
3.SQLParse
Druid的主要功能如下:
1.是一个高效、功能强大、可扩展性好的数据库连接池。
2.可以监控数据库访问性能。
3.数据库密码加密
4.获得SQL执行日志
5.扩展JDBC
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。
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:这里用了两个数据源。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,就直接贴代码了
## 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=5 spring.datasource.minIdle=5 spring.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=300000 spring.datasource.validationQuery=SELECT 1 FROM DUAL spring.datasource.testWhileIdle=true spring.datasource.testOnBorrow=false spring.datasource.testOnReturn=false # 打开PSCache,并且指定每个连接上PSCache的大小 spring.datasource.poolPreparedStatements=true spring.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
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.asprice.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(); }}
其中这几个注解说明下:
@Primary :标志这个 Bean 如果在多个同类 Bean 候选时,该 Bean 优先被考虑。多数据源配置的时候注意,必须要有一个主数据源,用 @Primary 标志该 Bean。@MapperScan: 扫描 Mapper 接口并容器管理。@Value:读取文件中的配置信息,也可以采用@propertiesConfigration加配置前缀的方式。
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。
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; }}
编写完之后,启动程序,在浏览器输入:,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` int(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
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.asprice.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("clusterDataSource") DataSource clusterDataSource) throws Exception { final SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean(); sessionFactory.setDataSource(clusterDataSource); sessionFactory.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources(ClusterDataSourceConfig.MAPPER_LOCATION)); return sessionFactory.getObject(); }}
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 "id": 2, "name": "李四", "age": 25}
请求:
GET "id": 1, "name": "学生C", "age": 18}
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:
这里我才用的事springboot版本!
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
第二种,在mybatis.xml配置中添加
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); }
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(); }
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
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 { "id": 1, "name": "张三", "age": 25 }, { "id": 2, "name": "李四", "age": 25 }]
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 = 1 2018-04-27 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!
查询t_student表的所有的数据,并进行分页。
请求:
GET { "id": 1, "name": "学生A", "age": 16 }, { "id": 2, "name": "学生B", "age": 17 }]
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!
下面提供几个友情链接:
参考文章:
https://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
文中源码:
https://github.com/xuwujing/springBoot
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