微服务~原始真解Spring Cloud —— 访问数据库整合Druid数据源

Posted 2023-04-06 桃花键神

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👀专栏介绍

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👀本期介绍

主要介绍Spring Cloud —— 访问数据库整合Druid数据源

文章目录

• 👀专栏介绍
• 👀本期介绍
• • Spring Boot JDBC访问数据库
  • • 引入JDBC启动器
    • 数据库驱动
    • 配置数据源
    • 测试
  • Spring Boot整合Druid数据源
  • • 引入 Druid Spring Boot Starter 依赖
    • 配置属性
    • 配置类
  • 结束语🏆🏆🏆

Spring Boot JDBC访问数据库

对于数据访问层，无论是 SQL（关系型数据库） 还是 NOSQL（非关系型数据库），Spring Boot 都默认采用整合 Spring Data 的方式进行统一处理，通过大量自动配置，来简化我们对数据访问层的操作，我们只需要进行简单的设置即可实现对书层的访问。

引入JDBC启动器

<!--导入JDBC的启动器--> 
<dependency> 
<groupId>org.springframework.boot</groupId> 
<artifactId>spring-boot-starter-data-jdbc</artifactId> 
</dependency>

数据库驱动

<dependency> 
<groupId>mysql</groupId> 
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId> 
<version>8.0.29</version> 
</dependency>

配置数据源

这里填自己数据库的信息

#数据源连接信息 
spring: 
  datasource: 
    username: root 
    password: root 
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/db
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver

测试

Spring Boot 提供了一个名为 JdbcTemplate 的轻量级数据访问工具，它是对 JDBC 的封装。Spring Boot 对 JdbcTemplate 提供了默认自动配置，我们可以直接使用 @Autowired 或构造函数将它注入到 bean 中使用。

Spring Boot整合Druid数据源

Druid 是阿里巴巴推出的一款开源的高性能数据源产品，Druid 支持所有JDBC 兼容的数据库，包括 Oracle、MySQL、SQL Server 和 H2 等等。Druid 不仅结合了 C3P0、DBCP 和 PROXOOL 等数据源产品的优点，同时还加入了强大的监控功能。通过 Druid 的监控功能，可以实时观察数据库连接池和 SQL 的运行情况，帮助用户及时排查出系统中存在的问题。使用 Druid Spring Boot Starter 将 Druid 与 Spring Boot 整合

引入 Druid Spring Boot Starter 依赖

<dependency>
 <groupId>com.alibaba</groupId>
  <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId> 
  <version>1.2.9</version> 
  </dependency>

配置属性

#数据库连接信息配置 
spring: 
  datasource: 
    driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver 
    username: root 
    password: root 
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/db 
    pools: 
      initial-size: 10 # 初始化时建立物理连接的个数。初始化发生 在显示调用init方法，或者第一次getConnection时 
      min-idle: 10 # 最小连接池数量 最小空闲数量 
      maxActive: 200 # 最大连接池数量 最大活跃连接数 
      maxWait: 60000 # 获取连接时最大等待时间，单位毫秒。配置了 maxWait之后，缺省启用公平锁，并发效率会有所下降，如果需要可以通过配置 
      timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000 # 检查空闲连接的 频率.Destroy线程会检测连接的间隔时间，如果连接空闲时间大于等于 minEvictableIdleTimeMillis则关闭物理连接。 
      minEvictableIdleTimeMillis: 300000 # 连接的最小生存时 间.连接保持空闲而不被驱逐的最小时间 
      validationQuery: SELECT 1 # 验证数据库服务可用性的 sql.用来检测连接是否有效的sql 因数据库方言而差, 例如 oracle 应该写 成 SELECT 1 FROM DUAL 
      testWhileIdle: true # 申请连接时检测空闲时间，根据空闲时 间再检测连接是否有效.建议配置为true，不影响性能，并且保证安全性。申请 连接的时候检测，如果空闲时间大于timeBetweenEvictionRun 
      testOnBorrow: false # 申请连接时直接检测连接是否有效.申 请连接时执行validationQuery检测连接是否有效，做了这个配置会降低性 能。testOnReturn: false # 归还连接时检测连接是否有效.归还连 接时执行validationQuery检测连接是否有效，做了这个配置会降低性能。 
      poolPreparedStatements: true # 开启PSCache 
      maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize: 20 #设置 PSCache值
      connectionErrorRetryAttempts: 3 # 连接出错后再尝试连接 三次 
      breakAfterAcquireFailure: true # 数据库服务宕机自动重 连机制 
      timeBetweenConnectErrorMillis: 300000 # 连接出错后重 试时间间隔asyncInit: true # 异步初始化策略 
      remove-abandoned: true # 是否自动回收超时连接 
      remove-abandoned-timeout: 1800 # 超时时间(以秒数为单 位) 超过此值后，druid将强制回收该连接 
      transaction-query-timeout: 6000 # 事务超时时间 
      filters: stat,wall,log4j2 
      connectionProperties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000 
    stat-view-servlet: 
      enabled: true #是否开启内置监控页面，默认值 为 false 
      url-pattern: "/druid/*" #StatViewServlet 的映射 路径，即内置监控页面的访问地址 
      allow: 127.0.0.1 #白名单 
      deny: #黑名单 
      reset-enable: false #是否启用重置按钮 
      login-username: admin #内置监控页面的登录页用户名 username
      login-password: admin #内置监控页面的登录页密码 password
    web-stat-filter: enabled: true #是否开启内置监控中的 Web- jdbc 关联监控的数据 
      url-pattern: "/*" #匹配路径 
      exclusions: "*.js,*.gif,*.jpg,*.bmp,*.png,*.css,*.ico,/druid/*" #排除 路径 
      session-stat-enable: true #是否监控session

配置类

DruidDataSourceConfig.java

package com.example.demo;

import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
import com.alibaba.druid.spring.boot.autoconfigure.properties.DruidStatProperties;
import com.alibaba.druid.support.http.StatViewServlet;
import com.alibaba.druid.support.http.WebStatFilter;
import lombok.Data;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.boot.web.servlet.FilterRegistrationBean;
import org.springframework.boot.web.servlet.ServletRegistrationBean;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import javax.sql.DataSource;
import java.sql.SQLException;

/**
 * @author yeqv
 * @program demo
 * @Classname DruidDataConfig
 * @Date 2022/4/29 16:35
 * @Email [e-mail]
 */
@Configuration
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource")
@Data
public class DruidDataSourceConfig 
    @Autowired
    DruidStatProperties druidStatProperties;
    @Autowired
    StatFilter statFilter;
    private String url;
    private String username;
    private String password;
    private String driverClasName;

    @Bean
    public DataSource dataSource(DruidPools druidPools) throws SQLException 
        DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
        dataSource.setUrl(getUrl());
        dataSource.setUsername(getUsername());
        dataSource.setPassword(getPassword());
        dataSource.setDriverClassName(getDriverClasName());
        dataSource.setInitialSize(druidPools.getInitialSize());
        dataSource.setMinIdle(druidPools.getMinIdle());
        dataSource.setMaxActive(druidPools.getMaxActive());
        dataSource.setMaxWait(druidPools.getMaxWait());
        dataSource.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(druidPools.getTimeBetweenEvictionRunsMillis());
        dataSource.setMinEvictableIdleTimeMillis(druidPools.getMinEvictableIdleTimeMillis());
        dataSource.setValidationQuery(druidPools.getValidationQuery());
        dataSource.setTestWhileIdle(druidPools.testWhileIdle);
        dataSource.setTestOnBorrow(druidPools.testOnBorrow);
        dataSource.setTestOnReturn(druidPools.testOnReturn);
        dataSource.setPoolPreparedStatements(druidPools.poolPreparedStatements);
        dataSource.setMaxPoolPreparedStatementPerConnectionSize(druidPools.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize);
        dataSource.setConnectionErrorRetryAttempts(druidPools.connectionErrorRetryAttempts);
        dataSource.setBreakAfterAcquireFailure(druidPools.breakAfterAcquireFailure);
        dataSource.setTimeBetweenConnectErrorMillis(druidPools.timeBetweenConnectErrorMillis);
        dataSource.setAsyncInit(druidPools.asyncInit);
        dataSource.setRemoveAbandoned(druidPools.removeAbandoned);
        dataSource.setRemoveAbandoned(druidPools.removeAbandoned);
        dataSource.setTransactionQueryTimeout(druidPools.transactionQueryTimeout);
        dataSource.setFilters(druidPools.filters);
        dataSource.setConnectProperties(druidPools.connectionProperties);
        return dataSource;
    

    @Bean
    public ServletRegistrationBean druidServlet(StatConfig statConfig) 
        ServletRegistrationBean servletRegistrationBean = new ServletRegistrationBean(); // 现在要进行druid监控的配置处理操作
        servletRegistrationBean.setServlet(new StatViewServlet());
        servletRegistrationBean.addUrlMappings(druidStatProperties.getStatViewServlet().getUrlPattern());
        servletRegistrationBean.addInitParameter("allow", statConfig.getAllow()); // 白名单
        servletRegistrationBean.addInitParameter("deny", statConfig.getDeny()); // 黑名单
        servletRegistrationBean.addInitParameter("loginUsername", statConfig.getLoginUsername()); // 用户名
        servletRegistrationBean.addInitParameter("loginPassword", statConfig.getLoginPassword()); // 密码
        servletRegistrationBean.addInitParameter("resetEnable", statConfig.getResetEnable()); // 是否可以重置数据源
        return servletRegistrationBean;
    

    @Bean
    public FilterRegistrationBean filterRegistrationBean(StatFilter statFilter) 
        FilterRegistrationBean filterRegistrationBean = new FilterRegistrationBean();
        filterRegistrationBean.setFilter(new WebStatFilter());
        filterRegistrationBean.addUrlPatterns(statFilter.urlPattern); // 所有请求进行监控处理
        filterRegistrationBean.addInitParameter("exclusions", statFilter.exclusions);
        filterRegistrationBean.setEnabled(statFilter.enabled);
        return filterRegistrationBean;
    

StatFilter.java

package com.example.demo;

import lombok.Data;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

/**
 * @author yeqv
 * @program demo
 * @Classname StatFilter
 * @Date 2022/4/29 16:51
 * @Email [e-mail]
 */
@Configuration
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.web-stat-filter")
@Data
public class StatFilter 
    boolean enabled;
    String urlPattern;
    String exclusions;

StatConfig.java

package com.example.demo;

import lombok.Data;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

/**
 * @author yeqv
 * @program demo
 * @Classname StatConfig
 * @Date 2022/4/29 16:48
 * @Email [e-mail]
 */
@Configuration
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.stat-view-servlet")
@Data
public class StatConfig 
    String urlPattern;
    String allow;
    String deny;
    String resetEnable;
    String loginUsername;
    String loginPassword;

DruidPools.java

package com.example.demo;

import lombok.Data;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import java.util.Properties;

/**
 * @author yeqv
 * @program demo
 * @Classname DruidPools
 * @Date 2022/4/29 16:45
 * @Email [e-mail]
 */
@Configuration
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.pools")
@Data
public class DruidPools 
    int initialSize;
    int minIdle;
    int maxActive;
    int maxWait;
    long timeBetweenEvictionRunsMillis;
    long minEvictableIdleTimeMillis;
    String validationQuery;
    boolean testWhileIdle;
    boolean testOnBorrow;
    boolean testOnReturn;
    boolean poolPreparedStatements;
    int maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize;
    int connectionErrorRetryAttempts;
    boolean breakAfterAcquireFailure;
    long timeBetweenConnectErrorMillis;
    boolean asyncInit;
    boolean removeAbandoned;
    long removeAbandonedTimeout;
    int transactionQueryTimeout;
    String filters;
    Properties connectionProperties;

结束语🏆🏆🏆

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Spring Cloud：构建微服务 - Spring Boot

微服务的特点及构建遵循的原则

约束：微服务遵循UNIX理念，即应用程序是服务的集合，每个服务只做一件事，并做好一件事。

松耦合：基于微服务的应用程序是小型服务的集合，服务之间使用HTTP和REST通过非特定实现的接口彼此交互。只要服务接口未改变，微服务内部可以更加自由地被修改。

抽象：微服务完全拥有自己的数据结构和数据源，微服务所拥有的数据只能由该服务修改。

独立：每个微服务可以独立地编译和部署。

 

服务粒度

开始的时候可以让微服务涉及的范围更广一些，然后将其重构到更小的服务。

重点关注服务如何相互交互。

随着对问题域的理解不断增长，服务的职责将随着时间的推移而改变。

服务粒度过粗， 则会表现为：服务承担了过多的职责， 会餐跨大量表来管理数据， 测试用例将变得过多。

服务粒度过细， 则会表现为：微服务像兔子一样繁殖， 服务彼此严重依赖， 成为简单CRUD服务的集合。

 

微服务构建的最佳实践

代码库：每个微服务及服务器信息都应该处于版本控制中， 并且有自己独立的代码存储库。

依赖：通过构建工具(e.g. Maven)明确声明依赖项。

配置：将应用程序配置(特别是特定于环境的配置)与代码分开存储。

后端服务：通过网络与数据库或消息系统进行通信。

构建，发布和运行：保持应用程序构建，发布和运行完全分开，已构建的服务是不可改变的。

进程：微服务应该始终是无状态的，它们可以在任何超时时被杀死和替换，而不用担心一个服务实例的丢失而导致数据丢失。

端口绑定：可运行的微服务要包含一个运行时引擎(不需要单独的web服务器)，服务应该在命令行上自行启动，并通过公开的HTTP端口立即访问。

并发：在需求量增大时，要启动更多的微服务实例水平伸缩。

可任意处置：可以根据需要任意启动和停止。

开发环境与生产环境等同：最小化服务运行的所有环境之间的差距。

日志：使用工具记录日志，直观查看日志。

管理进程：使用通用脚本对服务执行管理任务。

 

构建一个Hello World微服务

本例使用Spring-Boot-Web构建，并使用Maven Docker插件，更方便的创建镜像。

https://github.com/lyz170/spring-cloud-demo/tree/master/spring-cloud-service-helloworld