项目已托管于 GitHub：y0ngb1n/spring-boot-samples，欢迎 Star, Fork 😘
添加依赖 
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<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
<version>${alibaba-druid.version}</version>
</dependency>
配置属性#
spring:
datasource:
url: jdbc:h2:mem:recommend
username: sa
password:
##
# 设置数据源类型为 DruidDataSource
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type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
druid:
##
# 配置初始化大小、最小、最大连接池数量
# - min-idle：池中维护的最小空闲连接数，默认为 0 个
# - max-active：池中最大连接数，包括闲置和使用中的连接，默认为 8 个；推荐配置：20，多数场景下 20 已完全够用，当然这个参数跟使用场景相关性很大，一般配置成正常连接数的 3~5 倍。
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initial-size: 5
min-idle: 10
max-active: 20
##
# 参数表示是否对空闲连接保活，布尔类型。
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# 那么需要保活连接，是不是将 keepAlive 配置成 true 就完事了呢？
# 虽然 true 的确是开启了保活机制，但是应该保活多少个，心跳检查的规则是什么，这些都需要正确配置，否则还是可能事与愿违。
# 这里需要了解几个相关的参数：minIdle 最小连接池数量，连接保活的数量，空闲连接超时踢除过程会保留的连接数（前提是当前连接数大于等于 minIdle），其实 keepAlive 也仅维护已存在的连接，而不会去新建连接，即使连接数小于 minIdle；
# minEvictableIdleTimeMillis 单位毫秒，连接保持空闲而不被驱逐的最小时间，保活心跳只对存活时间超过这个值的连接进行；
# maxEvictableIdleTimeMillis 单位毫秒，连接保持空闲的最长时间，如果连接执行过任何操作后计时器就会被重置（包括心跳保活动作）；
# timeBetweenEvictionRunsMillis 单位毫秒，Destroy 线程检测连接的间隔时间，会在检测过程中触发心跳。保活检查的详细流程可参见源码 com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource.DestroyTask，其中心跳检查会根据配置使用 ping 或 validationQuery 配置的检查语句。
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# 推荐配置：如果网络状况不佳，程序启动慢或者经常出现突发流量，则推荐配置为 true；
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keep-alive: true
# 配置一个连接在池中最小生存的时间，单位是毫秒
min-evictable-idle-time-millis: 600000
max-evictable-idle-time-millis: 900000
# 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
time-between-eviction-runs-millis: 2000
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# 配置获取连接等待超时的时间
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# 推荐配置:
# - 内网（网络状况好）800；
# - 网络状况不是特别好的情况下推荐大于等于 1200，因为 tcp 建连重试一般是 1 秒；
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max-wait: 800
##
# 可以配置 connectTimeout 和 socketTimeout，它们的单位都是毫秒，这两个参数在应对网络异常方面非常重要。
# - connectTimeout 配置建立 TCP 连接的超时时间；
# - socketTimeout 配置发送请求后等待响应的超时时间；
# 这两个参数也可以通过在 jdbc url 中添加 connectTimeout=xxx&socketTimeout=xxx 的方式配置，试过在 connectinoProperties 中和 jdbc url两个地方都配置，发现优先使用 connectionProperties 中的配置。
# 如果不设置这两项超时时间，服务会有非常高的风险。现实案例是在网络异常后发现应用无法连接到 DB，但是重启后却能正常的访问 DB。因为在网络异常下 socket 没有办法检测到网络错误，这时连接其实已经变为“死连接”，如果没有设置 socket 网络超时，连接就会一直等待 DB 返回结果，造成新的请求都无法获取到连接。
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# 推荐配置：socketTimeout=3000;connectTimeout=1200
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connect-properties: socketTimeout=3000;connectTimeout=1200
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# 用于检测连接是否有效的 SQL 语句
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validation-query: select 1
##
# 申请连接的时候检测，如果空闲时间大于 timeBetweenEvictionRunsMillis，执行 validationQuery 检测连接是否有效
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test-while-idle: true
##
# 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
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test-on-borrow: false
##
# 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
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test-on-return: false
##
# 通过限制达到一定使用次数后断开重连，使得多个服务器间负载更均衡
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phy-max-use-count: 1000
多数据源#
添加配置#
spring:
datasource:
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
druid:
##
# 合并多个 DruidDataSource 的监控数据
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use-global-data-source-stat: true
##
# Druid 数据源 1 配置
##
foo:
url: jdbc:h2:mem:foo
username: foo
password:
initial-size: 5
min-idle: 10
max-active: 20
maxWait: 800
##
# Druid 数据源 2 配置
##
bar:
url: jdbc:h2:mem:bar
username: bar
password:
initial-size: 5
min-idle: 10
max-active: 20
maxWait: 1200
创建数据源#
@Configuration
public class DruidConfig {
@Bean
@Primary
@ConfigurationProperties("spring.datasource.druid.foo")
public DataSource dataSourceFoo() {
return DruidDataSourceBuilder.create().build();
}
@Bean
@ConfigurationProperties("spring.datasource.druid.bar")
public DataSource dataSourceBar() {
return DruidDataSourceBuilder.create().build();
}
}
配置 Filter#
spring:
datasource:
druid:
filters: config,stat,slf4j
filter:
config:
enabled: true
##
# 配置 StatFilter，参考文档：https://github.com/alibaba/druid/wiki/%E9%85%8D%E7%BD%AE_StatFilter
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stat:
enabled: true
# 开启慢查询记录
log-slow-sql: true
# 慢 SQL 的标准，单位：毫秒
slow-sql-millis: 5000
slf4j:
enabled: true
wall:
enabled: true
##
# 配置 StatViewServlet，参考文档：https://github.com/alibaba/druid/wiki/%E9%85%8D%E7%BD%AE_StatViewServlet%E9%85%8D%E7%BD%AE
# 访问 http://127.0.0.1:8080/druid 地址，可以看到监控页面
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stat-view-servlet:
enabled: true
login-username: yangbin
login-password: yangbin
监控数据#
@RestController
public class DruidStatController {
@GetMapping("/druid/stat")
public Object druidStat() {
return DruidStatManagerFacade.getInstance().getDataSourceStatDataList();
}
}