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摘要: 原创出处 http://www.iocoder.cn/Spring-Boot/datasource-pool/ 「芋道源码」欢迎转载，保留摘要，谢谢！
1. 概述
2. HikariCP 单数据源
3. HikariCP 多数据源
4. Druid 单数据源
5. Druid 多数据源
666. 彩蛋
本文在提供完整代码示例，可见 https://github.com/YunaiV/SpringBoot-Labs 的 lab-19 目录。
原创不易，给点个 Star 嘿，一起冲鸭！
1. 概述
在我们的项目中，数据库连接池基本是必不可少的组件。在目前数据库连接池的选型中，主要是
Druid ，为监控而生的数据库连接池。
HikariCP ，号称性能最好的数据库连接池。
至于怎么选择，两者都非常优秀，不用过多纠结。
Spring Boot 2.X 版本，默认采用 HikariCP 。
阿里大规模采用 Druid 。
当然，如下有一些资料，胖友可以阅读参考：
《Druid 连接池介绍》
《为什么 HikariCP 被号称为性能最好的 Java 数据库连接池，如何配置使用》
《alibaba/druid pool analysis》 ，一个小小的“撕逼”。
下面，我们来进行 HikariCP 和 Druid 的入门，会配置单数据源和多数据源情况下的连接池。
2. HikariCP 单数据源
示例代码对应仓库：lab-19-datasource-pool-hikaricp-single 。
在本小节，我们会使用配置一个数据源的 HikariCP 连接池。
艿艿：推荐入门后，可以看看 HikariCP 的文档：https://github.com/brettwooldridge/HikariCP/wiki 。
2.1 引入依赖
在 pom.xml 文件中，引入相关依赖。
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>2.1.3.RELEASE</version>
<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<artifactId>lab-19-datasource-pool-hikaricp-single</artifactId>
<dependencies>
<!-- 实现对数据库连接池的自动化配置 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
</dependency>
<dependency> <!-- 本示例，我们使用 MySQL -->
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>5.1.48</version>
</dependency>
<!-- 方便等会写单元测试 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
</project>
无需主动引入 HikariCP 的依赖。因为在 Spring Boot 2.X 中，
spring-boot-starter-jdbc默认引入com.zaxxer.HikariCP依赖。
2.2 应用配置文件
在 application.yml 中，添加 HikariCP 配置，如下：
spring:
# datasource 数据源配置内容，对应 DataSourceProperties 配置属性类
datasource:
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
username: root # 数据库账号
password: # 数据库密码
# HikariCP 自定义配置，对应 HikariConfig 配置属性类
hikari:
minimum-idle: 10 # 池中维护的最小空闲连接数，默认为 10 个。
maximum-pool-size: 10 # 池中最大连接数，包括闲置和使用中的连接，默认为 10 个。
在
spring.datasource配置项下，我们可以添加数据源的通用配置。在
spring.datasource.hikari配置项下，我们可以添加 HikariCP 连接池的自定义配置。然后DataSourceConfiguration.Hikari会自动化配置 HikariCP 连接池。
HikariCP 更多配置项，可以看看如下表格：s
FROM 《HikariCP 连接池及其在 Spring Boot 中的配置》
| 配置项 | 描述 | 构造器默认值 | 默认配置validate之后的值 | validate重置 |
|---|---|---|---|---|
| autoCommit | 自动提交从池中返回的连接 | true | true | - |
| connectionTimeout | 等待来自池的连接的最大毫秒数 | SECONDS.toMillis(30) = 30000 | 30000 | 如果小于250毫秒，则被重置回30秒 |
| idleTimeout | 连接允许在池中闲置的最长时间 | MINUTES.toMillis(10) = 600000 | 600000 | 如果idleTimeout+1秒>maxLifetime 且 maxLifetime>0，则会被重置为0（代表永远不会退出）；如果idleTimeout!=0且小于10秒，则会被重置为10秒 |
| maxLifetime | 池中连接最长生命周期 | MINUTES.toMillis(30) = 1800000 | 1800000 | 如果不等于0且小于30秒则会被重置回30分钟 |
| connectionTestQuery | 如果您的驱动程序支持JDBC4，我们强烈建议您不要设置此属性 | null | null | - |
| minimumIdle | 池中维护的最小空闲连接数 | -1 | 10 | minIdle<0或者minIdle>maxPoolSize,则被重置为maxPoolSize |
| maximumPoolSize | 池中最大连接数，包括闲置和使用中的连接 | -1 | 10 | 如果maxPoolSize小于1，则会被重置。当minIdle<=0被重置为DEFAULT_POOL_SIZE则为10;如果minIdle>0则重置为minIdle的值 |
| metricRegistry | 该属性允许您指定一个 Codahale / Dropwizard MetricRegistry 的实例，供池使用以记录各种指标 | null | null | - |
| healthCheckRegistry | 该属性允许您指定池使用的Codahale / Dropwizard HealthCheckRegistry的实例来报告当前健康信息 | null | null | - |
| poolName | 连接池的用户定义名称，主要出现在日志记录和JMX管理控制台中以识别池和池配置 | null | HikariPool-1 | - |
| initializationFailTimeout | 如果池无法成功初始化连接，则此属性控制池是否将 fail fast | 1 | 1 | - |
| isolateInternalQueries | 是否在其自己的事务中隔离内部池查询，例如连接活动测试 | false | false | - |
| allowPoolSuspension | 控制池是否可以通过JMX暂停和恢复 | false | false | - |
| readOnly | 从池中获取的连接是否默认处于只读模式 | false | false | - |
| registerMbeans | 是否注册JMX管理Bean（MBeans） | false | false | - |
| catalog | 为支持 catalog 概念的数据库设置默认 catalog | driver default | null | - |
| connectionInitSql | 该属性设置一个SQL语句，在将每个新连接创建后，将其添加到池中之前执行该语句。 | null | null | - |
| driverClassName | HikariCP将尝试通过仅基于jdbcUrl的DriverManager解析驱动程序，但对于一些较旧的驱动程序，还必须指定driverClassName | null | null | - |
| transactionIsolation | 控制从池返回的连接的默认事务隔离级别 | null | null | - |
| validationTimeout | 连接将被测试活动的最大时间量 | SECONDS.toMillis(5) = 5000 | 5000 | 如果小于250毫秒，则会被重置回5秒 |
| leakDetectionThreshold | 记录消息之前连接可能离开池的时间量，表示可能的连接泄漏 | 0 | 0 | 如果大于0且不是单元测试，则进一步判断：(leakDetectionThreshold < SECONDS.toMillis(2) or (leakDetectionThreshold > maxLifetime && maxLifetime > 0)，会被重置为0 . 即如果要生效则必须>0，而且不能小于2秒，而且当maxLifetime > 0时不能大于maxLifetime |
| dataSource | 这个属性允许你直接设置数据源的实例被池包装，而不是让HikariCP通过反射来构造它 | null | null | - |
| schema | 该属性为支持模式概念的数据库设置默认模式 | driver default | null | - |
| threadFactory | 此属性允许您设置将用于创建池使用的所有线程的java.util.concurrent.ThreadFactory的实例。 | null | null | - |
| scheduledExecutor | 此属性允许您设置将用于各种内部计划任务的java.util.concurrent.ScheduledExecutorService实例 | null | null | - |
2.3 Application
创建 Application.java 类，配置 @SpringBootApplication 注解即可。代码如下：
// Application.java
@SpringBootApplication
public class Application implements CommandLineRunner {
private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Application.class);
@Autowired
private DataSource dataSource;
public static void main(String[] args) {
// 启动 Spring Boot 应用
SpringApplication.run(Application.class, args);
}
@Override
public void run(String... args) {
try (Connection conn = dataSource.getConnection()) {
// 这里，可以做点什么
logger.info("[run][获得连接：{}]", conn);
} catch (SQLException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
}
通过实现 CommandLineRunner 接口，应用启动完成后，回调 #run(String... args) 方法，输出下 Connection 信息。执行日志如下：
2019-11-12 11:15:32.303 INFO 41198 --- [ main] com.zaxxer.hikari.HikariDataSource : HikariPool-1 - Starting...
2019-11-12 11:15:32.472 INFO 41198 --- [ main] com.zaxxer.hikari.HikariDataSource : HikariPool-1 - Start completed.
2019-11-12 11:15:32.473 INFO 41198 --- [ main] c.i.s.lab19.datasourcepool.Application : [run][获得连接：HikariProxyConnection@1561745898 wrapping com.mysql.jdbc.JDBC4Connection@793138bd]
可以看到，HikariDataSource 成功初始化。
3. HikariCP 多数据源
示例代码对应仓库：lab-19-datasource-pool-hikaricp-multiple 。
在本小节，我们会使用配置两个数据源的 HikariCP 连接池。
3.1 引入依赖
和 「2.1 引入依赖」 是一致。
3.2 应用配置文件
在 application.yml 中，添加 HikariCP 配置，如下：
spring:
# datasource 数据源配置内容
datasource:
# 订单数据源配置
orders:
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test_orders?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
username: root
password:
# HikariCP 自定义配置，对应 HikariConfig 配置属性类
hikari:
minimum-idle: 20 # 池中维护的最小空闲连接数，默认为 10 个。
maximum-pool-size: 20 # 池中最大连接数，包括闲置和使用中的连接，默认为 10 个。
# 用户数据源配置
users:
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test_users?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
username: root
password:
# HikariCP 自定义配置，对应 HikariConfig 配置属性类
hikari:
minimum-idle: 15 # 池中维护的最小空闲连接数，默认为 10 个。
maximum-pool-size: 15 # 池中最大连接数，包括闲置和使用中的连接，默认为 10 个。
我们在
spring.datasource配置项下，定义了orders和users两个数据源的配置。而每个数据源的配置，和我们在 「2.2 应用配置文件」 是一致的。
3.3 数据源配置类
3.3.1 错误的示例
在网上，我们会看到这样配置多个数据源的配置类。代码如下：
@Bean(name = "ordersDataSource")
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.orders")
public DataSource ordersDataSource() {
return DataSourceBuilder.create().build();
}
@Bean(name = "usersDataSource")
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.users")
public DataSource ordersDataSource() {
return DataSourceBuilder.create().build();
}
实际上，这样做的话，在部分场景下，会存在问题，这是为什么呢？
我们先来理解这段程序的用途。以
#ordersDataSource()方法为例子：DataSourceBuilder.create().build()代码段，会创建一个 DataSource 数据源。搭配上
@Bean(name = "ordersDataSource")注解，会创建一个名字为"ordersDataSource"的 DataSource Bean 。这里，我们使用 HikariCP ，所以返回的是 HikariDataSource Bean 。@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.orders")注解，会将"spring.datasource.orders"配置项，逐个属性赋值给 DataSource Bean 。
看起来貌似没问题，但是如果每个数据源如果有 HikariCP 的
"hikari"自定义配置项时，它的自定义配置项无法设置到 HikariDataSource Bean 中。因为，"spring.datasource.orders.hikari"是"spring.datasource.orders"的第二层属性。而 HikariDataSource 的配置属性在第一层，这就导致无法正确的设置。
虽然存在该问题，但是大多数项目，我们并不会自定义 HikariCP 的 "hikari" 配置项，所以这个问题就偷偷藏起来，**“不存在”**了。
3.3.2 正确的示例
当然，作为入门的示例，艿艿还是希望提供正确的做法。
在 cn.iocoder.springboot.lab19.datasourcepool.config 包路径下，我们会创建 DataSourceConfig 配置类。代码如下：
// DataSourceConfig.java
@Configuration
public class DataSourceConfig {
/**
* 创建 orders 数据源的配置对象
*/
@Primary
@Bean(name = "ordersDataSourceProperties")
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.orders") // 读取 spring.datasource.orders 配置到 DataSourceProperties 对象
public DataSourceProperties ordersDataSourceProperties() {
return new DataSourceProperties();
}
/**
* 创建 orders 数据源
*/
@Bean(name = "ordersDataSource")
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.orders.hikari") // 读取 spring.datasource.orders 配置到 HikariDataSource 对象
public DataSource ordersDataSource() {
// <1.1> 获得 DataSourceProperties 对象
DataSourceProperties properties = this.ordersDataSourceProperties();
// <1.2> 创建 HikariDataSource 对象
return createHikariDataSource(properties);
}
/**
* 创建 users 数据源的配置对象
*/
@Bean(name = "usersDataSourceProperties")
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.users") // 读取 spring.datasource.users 配置到 DataSourceProperties 对象
public DataSourceProperties usersDataSourceProperties() {
return new DataSourceProperties();
}
/**
* 创建 users 数据源
*/
@Bean(name = "usersDataSource")
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.users.hikari")
public DataSource usersDataSource() {
// 获得 DataSourceProperties 对象
DataSourceProperties properties = this.usersDataSourceProperties();
// 创建 HikariDataSource 对象
return createHikariDataSource(properties);
}
private static HikariDataSource createHikariDataSource(DataSourceProperties properties) {
// 创建 HikariDataSource 对象
HikariDataSource dataSource = properties.initializeDataSourceBuilder().type(HikariDataSource.class).build();
// 设置线程池名
if (StringUtils.hasText(properties.getName())) {
dataSource.setPoolName(properties.getName());
}
return dataSource;
}
}
这块代码，我们是参考 Spring Boot
DataSourceConfiguration.Hikari配置类来实现的。#ordersDataSourceProperties()方法，创建"orders"数据源的 DataSourceProperties 配置对象。@Primary注解，保证项目中有一个主的 DataSourceProperties Bean 。new DataSourceProperties()代码段，会创建一个 DataSourceProperties 数据源的配置对象。搭配上
@Bean(name = "ordersDataSourceProperties")注解，会创建一个名字为"ordersDataSourceProperties"的 DataSourceProperties Bean 。@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.orders")注解，会将"spring.datasource.orders"配置项，逐个属性赋值给 DataSourceProperties Bean 。
#ordersDataSource()方法，创建orders数据源。<1.1>处，调用#ordersDataSourceProperties()方法，获得orders数据源的 DataSourceProperties 。<1.2>处，调用#createHikariDataSource(DataSourceProperties properties)方法，创建 HikariDataSource 对象。这样，"spring.datasource.orders"配置项，逐个属性赋值给 HikariDataSource Bean 。搭配上
@Bean(name = "ordersDataSource")注解，会创建一个名字为"ordersDataSource"的 HikariDataSource Bean 。@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.orders.hikari")注解，会将 HikariCP 的"spring.datasource.orders.hikari"自定义配置项，逐个属性赋值给 HikariDataSource Bean 。
users数据源的配置，同上，就不重复解释了。
3.4 Application
创建 Application.java 类，配置 @SpringBootApplication 注解即可。代码如下：
// Application.java
@SpringBootApplication
public class Application implements CommandLineRunner {
private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Application.class);
@Resource(name = "ordersDataSource")
private DataSource ordersDataSource;
@Resource(name = "usersDataSource")
private DataSource usersDataSource;
public static void main(String[] args) {
// 启动 Spring Boot 应用
SpringApplication.run(Application.class, args);
}
@Override
public void run(String... args) {
// orders 数据源
try (Connection conn = ordersDataSource.getConnection()) {
// 这里，可以做点什么
logger.info("[run][ordersDataSource 获得连接：{}]", conn);
} catch (SQLException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
// users 数据源
try (Connection conn = usersDataSource.getConnection()) {
// 这里，可以做点什么
logger.info("[run][usersDataSource 获得连接：{}]", conn);
} catch (SQLException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
}
执行日志如下：
2019-11-12 15:30:35.060 INFO 45868 --- [ main] com.zaxxer.hikari.HikariDataSource : HikariPool-1 - Starting...
2019-11-12 15:30:35.365 INFO 45868 --- [ main] com.zaxxer.hikari.HikariDataSource : HikariPool-1 - Start completed.
2019-11-12 15:30:35.367 INFO 45868 --- [ main] c.i.s.lab19.datasourcepool.Application : [run][ordersDataSource 获得连接：HikariProxyConnection@1041547629 wrapping com.mysql.jdbc.JDBC4Connection@3c989952]
2019-11-12 15:30:35.371 INFO 45868 --- [ main] com.zaxxer.hikari.HikariDataSource : HikariPool-2 - Starting...
2019-11-12 15:30:35.376 INFO 45868 --- [ main] com.zaxxer.hikari.HikariDataSource : HikariPool-2 - Start completed.
2019-11-12 15:30:35.376 INFO 45868 --- [ main] c.i.s.lab19.datasourcepool.Application : [run][usersDataSource 获得连接：HikariProxyConnection@795748540 wrapping com.mysql.jdbc.JDBC4Connection@7c098bb3]
可以看到，两个 HikariDataSource 成功初始化。
多数据源和 JPA、MyBatis、JdbcTemplate 的集成，可以看看 《芋道 Spring Boot 多数据源（读写分离）入门》 文章。
4. Druid 单数据源
示例代码对应仓库：lab-19-datasource-pool-druid-single 。
在本小节，我们会使用配置一个数据源的 Druid 连接池。并简单看看 Druid 的监控功能。
艿艿：推荐入门后，可以看看 Druid 的文档：https://github.com/alibaba/druid/wiki/ 。
4.1 引入依赖
在 pom.xml 文件中，引入相关依赖。
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>2.1.3.RELEASE</version>
<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<artifactId>lab-19-datasource-pool-druid-single</artifactId>
<dependencies>
<!-- 保证 Spring JDBC 的依赖健全 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
</dependency>
<!-- 实现对 Druid 连接池的自动化配置 -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.1.21</version>
</dependency>
<dependency> <!-- 本示例，我们使用 MySQL -->
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>5.1.48</version>
</dependency>
<!-- 实现对 Spring MVC 的自动化配置，因为我们需要看看 Druid 的监控功能 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<!-- 方便等会写单元测试 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
</project>
具体每个依赖的作用，胖友自己认真看下艿艿添加的所有注释噢。S
4.2 应用配置文件
在 application.yml 中，添加 Druid 配置，如下：
spring:
# datasource 数据源配置内容，对应 DataSourceProperties 配置属性类
datasource:
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
username: root # 数据库账号
password: # 数据库密码
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource # 设置类型为 DruidDataSource
# Druid 自定义配置，对应 DruidDataSource 中的 setting 方法的属性
druid:
min-idle: 0 # 池中维护的最小空闲连接数，默认为 0 个。
max-active: 20 # 池中最大连接数，包括闲置和使用中的连接，默认为 8 个。
filter:
stat: # 配置 StatFilter ，对应文档 https://github.com/alibaba/druid/wiki/%E9%85%8D%E7%BD%AE_StatFilter
log-slow-sql: true # 开启慢查询记录
slow-sql-millis: 5000 # 慢 SQL 的标准，单位：毫秒
stat-view-servlet: # 配置 StatViewServlet ，对应文档 https://github.com/alibaba/druid/wiki/%E9%85%8D%E7%BD%AE_StatViewServlet%E9%85%8D%E7%BD%AE
enabled: true # 是否开启 StatViewServlet
login-username: yudaoyuanma # 账号
login-password: javaniubi # 密码
spring.datasource配置项，设置 Spring 数据源的通用配置。其中，spring.datasource.type配置项，需要主动设置使用 DruidDataSource 。因为默认情况下，spring-boot-starter-jdbc的 DataSourceBuilder 会按照DATA_SOURCE_TYPE_NAMES的顺序，尝试推断数据源的类型。spring.datasource.druid配置项，设置 Druid 连接池的自定义配置。然后 DruidDataSourceAutoConfigure 会自动化配置 Druid 连接池。在 《Druid —— 配置属性》 和 《DruidDataSource 配置属性列表》 下，提供了各种 Druid 的配置项，胖友可以自己看看。
filter.stat配置项，我们配置了 Druid StatFilter ，用于统计监控信息。对应文档 《Druid —— 配置_StatFilter》 。要注意，StatFilter 并不是我们说的javax.servlet.Filter，而是 Druid 提供的 Filter 拓展机制。filter.stat-view-servlet配置项，我们配置了 Druid StatViewServlet ，用于提供监控信息的展示的 html 页面和 JSON API 。对应文档 《Druid —— 配置_StatViewServlet 配置》 。StatViewServlet 就是我们说的javax.servlet.Filter。
4.3 Application
创建 Application.java 类，配置 @SpringBootApplication 注解即可。代码如下：
@SpringBootApplication
public class Application implements CommandLineRunner {
private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Application.class);
@Autowired
private DataSource dataSource;
public static void main(String[] args) {
// 启动 Spring Boot 应用
SpringApplication.run(Application.class, args);
}
@Override
public void run(String... args) {
logger.info("[run][获得数据源：{}]", dataSource.getClass());
}
}
执行日志如下：
2019-11-12 19:34:12.079 INFO 48359 --- [ main] c.a.d.s.b.a.DruidDataSourceAutoConfigure : Init DruidDataSource
2019-11-12 19:34:12.156 INFO 48359 --- [ main] com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource : {dataSource-1} inited
2019-11-12 19:34:12.560 INFO 48359 --- [ main] c.i.s.lab19.datasourcepool.Application : [run][获得数据源：class com.alibaba.druid.spring.boot.autoconfigure.DruidDataSourceWrapper]
可以看到，DruidDataSource 成功初始化。
4.4 监控功能
因为我们在 「4.2 应用配置中」 中，做了如下操作：
通过
spring.datasource.filter.stat配置了 StatFilter ，统计监控信息。通过
spring.datasource.filter.stat-view-servlet配置了 StatViewServlet ，提供监控信息的展示的 html 页面和 JSON API 。
所以我们在启动项目后，访问 http://127.0.0.1:8080/druid 地址，可以看到监控 html 页面。如下图所示：
在界面的顶部，提供了数据源、SQL 监控、SQL 防火墙等等功能。
每个界面上，可以通过 View JSON API 获得数据的来源。同时，我们可以在 JSON API(
http://127.0.0.1:8080/druid/api.html) 菜单对应的界面中，看到 StatViewServlet 内置的监控信息的 JSON API 列表。因为监控信息是存储在 JVM 内存中，在 JVM 进程重启时，信息将会丢失。如果我们希望持久化到 MySQL、Elasticsearch、HBase 等存储器中，可以通过 StatViewServlet 提供的 JSON API 接口，采集监控信息。另外，有个 druid-aggregated-monitor 开源项目，提供了 集中监控分布式服务中的 Druid 连接池的方案和思路。
如果 StatViewServlet 提供的 JSON API 接口，无法满足我们的诉求，我们可以通过自定义 API 接口，使用 DruidStatManagerFacade 获得监控信息。使用示例 DruidStatController 代码如下：
// DruidStatController.java @RestController public class DruidStatController { @GetMapping("/monitor/druid/stat") @Deprecated public Object druidStat(){ // `DruidStatManagerFacade#getDataSourceStatDataList()` 方法，可以获取所有数据源的监控数据。 // 除此之外，DruidStatManagerFacade 还提供了一些其他方法，你可以按需选择使用。 return DruidStatManagerFacade.getInstance().getDataSourceStatDataList(); } }当然，绝大多数情况下，我们并不需要做这方面的拓展。
5. Druid 多数据源
示例代码对应仓库：lab-19-datasource-pool-druid-multiple 。
在本小节，我们会使用配置两个数据源的 Druid 连接池。
5.1 引入依赖
和 「4.1 引入依赖」 是一致。
5.2 应用配置
在 application.yml 中，添加 Druid 配置，如下：
spring:
# datasource 数据源配置内容
datasource:
# 订单数据源配置
orders:
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test_orders?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
username: root
password:
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource # 设置类型为 DruidDataSource
# Druid 自定义配置，对应 DruidDataSource 中的 setting 方法的属性
min-idle: 0 # 池中维护的最小空闲连接数，默认为 0 个。
max-active: 20 # 池中最大连接数，包括闲置和使用中的连接，默认为 8 个。
# 用户数据源配置
users:
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test_users?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
username: root
password:
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource # 设置类型为 DruidDataSource
# Druid 自定义配置，对应 DruidDataSource 中的 setting 方法的属性
min-idle: 0 # 池中维护的最小空闲连接数，默认为 0 个。
max-active: 20 # 池中最大连接数，包括闲置和使用中的连接，默认为 8 个。
# Druid 自定已配置
druid:
# 过滤器配置
filter:
stat: # 配置 StatFilter ，对应文档 https://github.com/alibaba/druid/wiki/%E9%85%8D%E7%BD%AE_StatFilter
log-slow-sql: true # 开启慢查询记录
slow-sql-millis: 5000 # 慢 SQL 的标准，单位：毫秒
# StatViewServlet 配置
stat-view-servlet: # 配置 StatViewServlet ，对应文档 https://github.com/alibaba/druid/wiki/%E9%85%8D%E7%BD%AE_StatViewServlet%E9%85%8D%E7%BD%AE
enabled: true # 是否开启 StatViewServlet
login-username: yudaoyuanma # 账号
login-password: javaniubi # 密码
不同于我们在 「3.2 应用配置文件」 中，我们将 Druid 的自定义配置，和
url、driver-class-name等数据源的通用配置放在同一级，这样后续我们只需要使用@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.orders")的方式，就能完成 DruidDataSource 的配置属性设置。在
spring.datasource.druid配置项下，我们还是配置了filter.stat和stat-view-servlet配置项，用于 Druid 监控功能。
5.3 数据源配置类
在 cn.iocoder.springboot.lab19.datasourcepool.config 包路径下，我们会创建 DataSourceConfig 配置类。代码如下：
// DataSourceConfig.java
@Configuration
public class DataSourceConfig {
/**
* 创建 orders 数据源
*/
@Primary
@Bean(name = "ordersDataSource")
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.orders") // 读取 spring.datasource.orders 配置到 HikariDataSource 对象
public DataSource ordersDataSource() {
return DruidDataSourceBuilder.create().build();
}
/**
* 创建 users 数据源
*/
@Bean(name = "usersDataSource")
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.users")
public DataSource usersDataSource() {
return DruidDataSourceBuilder.create().build();
}
}
因为我们在 「5.2 应用配置」 中，将 Druid 自定义的配置项，和数据源的通用配置放在了同一级，所以我们只需使用
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.orders")这样的方式即可。当然，「3.3.2 正确的示例」 也是可以这么做的。实际情况下，比较推荐本小节的方式。
5.4 Application
创建 Application.java 类，配置 @SpringBootApplication 注解即可。代码如下：
// Application.java
@SpringBootApplication
public class Application implements CommandLineRunner {
private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Application.class);
@Resource(name = "ordersDataSource")
private DataSource ordersDataSource;
@Resource(name = "usersDataSource")
private DataSource usersDataSource;
public static void main(String[] args) {
// 启动 Spring Boot 应用
SpringApplication.run(Application.class, args);
}
@Override
public void run(String... args) {
// orders 数据源
logger.info("[run][获得数据源：{}]", ordersDataSource.getClass());
// users 数据源
logger.info("[run][获得数据源：{}]", usersDataSource.getClass());
}
}
执行日志如下：
2019-11-12 21:39:24.063 INFO 49670 --- [ main] c.i.s.lab19.datasourcepool.Application : [run][获得数据源：class com.alibaba.druid.spring.boot.autoconfigure.DruidDataSourceWrapper]
2019-11-12 21:39:24.064 INFO 49670 --- [ main] c.i.s.lab19.datasourcepool.Application : [run][获得数据源：class com.alibaba.druid.spring.boot.autoconfigure.DruidDataSourceWrapper]
可以看到，两个 DruidDataSource 成功初始化。
5.5 监控功能
和 「4.4 监控功能」 一致。
不过呢，我们在监控页面上，可以看到两个 Druid 数据库连接池。
666. 彩蛋
艿艿：咳咳咳，瞎哔哔了一些内容，可以选择不看。????
艿艿在星球里，做了一波目前在使用的连接池的调查，大概比例是 Druid : HikariCP 为 2:1 左右。猜测随着 Spring Boot 2.X 逐步普及之后，HikariCP 有一定几率反超 Druid 。
虽然说，HikariCP 没有直接提供监控功能，但是可以使用 Prometheus 采集 Spring Boot Metrics 的数据，后续使用 Grafana 制作仪表盘。目前，已经有 Spring Boot HikariCP / JDBC 可以直接使用。具体怎么做，胖友可以看看 《Spring Boot 中使用 HikariCP 连接池》 文章。
Druid 的 Issues 3047 中，也有人提出，是否能够提供 Druid 接入 Prometheus 统一监控的诉求。Druid 目前暂时不支持，不过有聪慧的胖友，提出了使用 Prometheus jmx_exporter 的方式，将 Druid 实现的 JMX 格式的指标暴露出来，提供给 Prometheus 采集监控信息。
在编写本文的过程中，无意中看到 Druid 文档中提到，曾经想试验性的提供 分库分表 的功能，而艿艿的记忆中，Sharding-JDBC 曾经也想开发数据库连接池的功能。大体在 DataSource 数据源上做拓展的中间件，可能都不甘于仅仅只覆盖一块需求，而是希望成为一站式的数据库中间件。立个 Flag ，ShardingSphere 可能会提供数据库连接池的组件。
旁白君：Sharding-JDBC 是 ShardingSphere 在 JDBC 层面提供的分库分表组件。当然，不仅仅提供分库分表的功能，也提供读写分离、数据脱敏、分布式事务等等功能。
如果胖友工作的比较早，一定还接触过其它连接池。例如说，c3p0、dbcp、BoneCP 等等。数据库连接池的发展过程，是个非常有意思的历史。感兴趣的胖友，可以看看 《大话数据库连接池简史，你都用过几个？》 一文，江湖味十足~
可能胖友会比较纠结，是否要去自定义连接池的配置呢？一般情况下，默认的配置基本能够满足项目的基本要求，不需要特别刻意去修改。当然，这里推荐看两篇文章：
《DruidDataSource 配置》 ，Druid 官方提供了通用的配置。
《Druid 连接池推荐配置》 ，某公司的内部实践。
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