Druid连接池工具公式化SQL附踩坑记录

本文介绍了如何使用Druid连接池的ParseUtils类格式化SQL语句,特别是在PostgreSQL中处理数值转换为varchar的问题。作者提到1.2.4版本的Druid存在解析异常,升级至1.2.6及以上版本可解决此问题。

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1. 需求

使用Druid连接池工具格式化sql用于回显时候美观展示

2. 代码示例

2.1 依赖

<dependency>
      <groupId>com.alibaba</groupId>
      <artifactId>druid</artifactId>
      <version>1.2.6</version>
</dependency>

2.2 ParseUtils

import com.alibaba.druid.DbType;
import com.alibaba.druid.sql.ast.SQLStatement;
import com.alibaba.druid.sql.dialect.postgresql.visitor.PGOutputVisitor;
import com.alibaba.druid.sql.parser.SQLParserUtils;
import com.alibaba.druid.sql.parser.SQLStatementParser;
import com.alibaba.druid.sql.visitor.SQLASTOutputVisitor;

import java.util.List;

/**
 * @author pp_lan
 * @date 2024/1/15
 */
public class ParseUtils {

    private ParseUtils() {
    }

    public static String format(String sql, String dbTypeStr) {
        DbType dbType = DbType.of(dbTypeStr);
        if (dbType == null) {
            throw 
<think>嗯,用户想了解德鲁伊连接池Druid)在线上环境的配置方法和参数调优。首先,我需要回忆一下Druid连接池的常见配置参数和最佳实践。记得Druid是一个高性能的数据库连接池,广泛用于Java应用中,尤其在处理高并发和大数据量的场景下。线上配置需要注意哪些关键参数呢? 首先,基础配置部分,比如initialSize、minIdle、maxActive这些参数,控制连接池的初始大小、最小空闲连接和最大活跃连接数。用户可能需要根据应用的负载来调整这些值,避免连接数不足或资源浪费。比如,初始连接数设置太小可能导致应用启动时连接不够,而maxActive设置过高可能导致数据库压力过大。 然后是连接有效性检测,testWhileIdle和validationQuery是关键。线上环境需要确保连接的有效性,特别是在数据库重启或网络波动后,空闲连接可能失效,testWhileIdle设置为true可以在空闲时检测连接,而validationQuery通常是简单的SQL语句,如SELECT 1,用于验证连接是否有效。 接下来是性能优化参数,比如maxWait,表示获取连接的最大等待时间。如果应用在高并发时出现获取连接超时,可能需要适当增加这个值,但也要注意避免长时间阻塞。还有timeBetweenEvictionRunsMillis和minEvictableIdleTimeMillis,这些控制连接回收的频率和空闲时间,防止连接泄漏或长时间占用。 监控与统计部分,stat和slowSqlMillis等参数也很重要。开启监控可以帮助发现慢查询或性能瓶颈,但要注意对性能的影响,线上环境可能需要根据实际情况调整。比如,slowSqlMillis设置一个合理的阈值,记录执行时间过长的SQL,便于后续优化。 还有防火墙和防御性配置,比如filter:wall,可以防止SQL注入攻击,这在生产环境中是必须的。同时,connectionErrorRetryAttempts和breakAfterAcquireFailure用于处理连接获取失败的重试机制,增强应用的健壮性。 用户可能需要具体的配置示例,所以给出一个典型的DruidDataSource配置是很必要的。同时,调优建议需要分场景,比如常规Web应用、高并发或大数据处理,不同的场景下参数设置会有所不同。例如,高并发场景可能需要更高的maxActive和合理的maxWait,而大数据处理可能需要调整连接回收的时间间隔。 另外,引用中的分页插件原理和字符串方法可能不相关,但需要确认是否有其他引用内容被遗漏。目前提供的引用[1]和[2]似乎和Druid无关,可能用户误贴了,但回答时不需要考虑这些。重点还是集中在Druid的配置和调优上。 总结用户的真实需求,他们可能在生产环境中遇到了连接池相关的问题,如性能瓶颈、连接泄漏或配置不当导致的错误。因此,除了给出配置示例,还需要解释每个参数的作用和调优思路,帮助用户根据具体情况进行调整。此外,监控和防御性配置也是线上环境不可忽视的部分,需要强调其重要性。</think>### 德鲁伊连接池Druid)线上配置与调优指南 #### 一、基础配置参数示例 ```java DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource(); dataSource.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/db?useSSL=false"); dataSource.setUsername("user"); dataSource.setPassword("password"); // 核心参数 dataSource.setInitialSize(5); // 初始连接数,根据业务负载调整 dataSource.setMinIdle(5); // 最小空闲连接,避免频繁创建/销毁 dataSource.setMaxActive(20); // 最大活跃连接数,需根据数据库承受能力设置 dataSource.setMaxWait(3000); // 获取连接的最大等待时间(ms),避免线程阻塞 // 连接有效性检测 dataSource.setTestWhileIdle(true); // 空闲时检测连接有效性[^1] dataSource.setValidationQuery("SELECT 1"); dataSource.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(60000); // 检测间隔60秒 dataSource.setMinEvictableIdleTimeMillis(300000); // 连接空闲30分钟后回收 // 防御性配置 dataSource.setRemoveAbandoned(true); // 自动回收泄漏连接 dataSource.setRemoveAbandonedTimeout(180); // 连接超过180秒未关闭则回收 ``` #### 二、性能调优关键点 1. **连接数优化** - 公式参考:$maxActive = T \times (C_{avg} + \sigma)$ 其中$T$为并发线程数,$C_{avg}$为平均单任务耗时,$\sigma$为缓冲系数 - 生产建议:初始值设置为`10-50`,通过监控逐步调整 2. **检测与回收策略** ```java // 缩短检测间隔应对网络波动场景 dataSource.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(30000); // 提高空闲连接存活阈值降低开销 dataSource.setMinEvictableIdleTimeMillis(600000); ``` 3. **监控集成(需配合Druid监控页面)** ```java dataSource.setFilters("stat,wall"); // 启用统计和防火墙 dataSource.setSlowSqlMillis(2000); // 记录超过2秒的SQL dataSource.setLogSlowSql(true); // 输出慢查询日志 ``` #### 三、场景化调优建议 | 场景 | 参数调整方向 | 典型值示例 | |---------------------|----------------------------------|---------------------| | 常规Web应用 | 降低初始连接数,限制最大连接数 | initialSize=5, maxActive=50 | | 高并发接口 | 提高maxWait容忍度,增加maxActive | maxWait=5000, maxActive=100 | | 大数据批处理 | 延长空闲连接存活时间 | minEvictableIdleTimeMillis=3600000 | #### 四、注意事项 1. **监控指标关注** - 活跃连接数持续接近`maxActive`时需扩容 - `ConnectionObtainCount`突增可能预示连接泄漏 2. **防御性配置** ```java // 启用SQL防火墙防御注入 dataSource.setFilters("wall"); // 断线重连策略 dataSource.setConnectionErrorRetryAttempts(3); dataSource.setBreakAfterAcquireFailure(true); ```
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