專案已托管於 GitHub：y0ngb1n/spring-boot-samples，歡迎 Star, Fork 😘
添加依賴 
#
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
<version>${alibaba-druid.version}</version>
</dependency>
配置屬性#
spring:
datasource:
url: jdbc:h2:mem:recommend
username: sa
password:
##
# 設置資料源類型為 DruidDataSource
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type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
druid:
##
# 配置初始化大小、最小、最大連接池數量
# - min-idle：池中維護的最小空閒連接數，默認為 0 個
# - max-active：池中最大連接數，包括閒置和使用中的連接，默認為 8 個；推薦配置：20，多數場景下 20 已完全夠用，當然這個參數跟使用場景相關性很大，一般配置成正常連接數的 3~5 倍。
##
initial-size: 5
min-idle: 10
max-active: 20
##
# 參數表示是否對空閒連接保活，布林類型。
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# 那麼需要保活連接，是不是將 keepAlive 配置成 true 就完事了呢？
# 雖然 true 的確是開啟了保活機制，但是應該保活多少個，心跳檢查的規則是什麼，這些都需要正確配置，否則還是可能事與願違。
# 這裡需要了解幾個相關的參數：minIdle 最小連接池數量，連接保活的數量，空閒連接超時踢除過程會保留的連接數（前提是當前連接數大於等於 minIdle），其實 keepAlive 也僅維護已存在的連接，而不會去新建連接，即使連接數小於 minIdle；
# minEvictableIdleTimeMillis 單位毫秒，連接保持空閒而不被驅逐的最小時間，保活心跳只對存活時間超過這個值的連接進行；
# maxEvictableIdleTimeMillis 單位毫秒，連接保持空閒的最長時間，如果連接執行過任何操作後計時器就會被重置（包括心跳保活動作）；
# timeBetweenEvictionRunsMillis 單位毫秒，Destroy 線程檢測連接的間隔時間，會在檢測過程中觸發心跳。保活檢查的詳細流程可參見源碼 com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource.DestroyTask，其中心跳檢查會根據配置使用 ping 或 validationQuery 配置的檢查語句。
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# 推薦配置：如果網路狀況不佳，程式啟動慢或者經常出現突發流量，則推薦配置為 true；
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keep-alive: true
# 配置一個連接在池中最小生存的時間，單位是毫秒
min-evictable-idle-time-millis: 600000
max-evictable-idle-time-millis: 900000
# 配置間隔多久才進行一次檢測，檢測需要關閉的空閒連接，單位是毫秒
time-between-eviction-runs-millis: 2000
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# 配置獲取連接等待超時的時間
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# 推薦配置:
# - 內網（網路狀況好）800；
# - 網路狀況不是特別好的情況下推薦大於等於 1200，因為 tcp 建連重試一般是 1 秒；
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max-wait: 800
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# 可以配置 connectTimeout 和 socketTimeout，它們的單位都是毫秒，這兩個參數在應對網路異常方面非常重要。
# - connectTimeout 配置建立 TCP 連接的超時時間；
# - socketTimeout 配置發送請求後等待響應的超時時間；
# 這兩個參數也可以通過在 jdbc url 中添加 connectTimeout=xxx&socketTimeout=xxx 的方式配置，試過在 connectinoProperties 中和 jdbc url兩個地方都配置，發現優先使用 connectionProperties 中的配置。
# 如果不設置這兩項超時時間，服務會有非常高的風險。現實案例是在網路異常後發現應用無法連接到 DB，但是重啟後卻能正常的訪問 DB。因為在網路異常下 socket 沒有辦法檢測到網路錯誤，這時連接其實已經變為“死連接”，如果沒有設置 socket 網路超時，連接就會一直等待 DB 返回結果，造成新的請求都無法獲取到連接。
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# 推薦配置：socketTimeout=3000;connectTimeout=1200
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connect-properties: socketTimeout=3000;connectTimeout=1200
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# 用於檢測連接是否有效的 SQL 語句
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validation-query: select 1
##
# 申請連接的時候檢測，如果空閒時間大於 timeBetweenEvictionRunsMillis，執行 validationQuery 檢測連接是否有效
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test-while-idle: true
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# 申請連接時執行 validationQuery 檢測連接是否有效，做了這個配置會降低性能
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test-on-borrow: false
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# 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
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# 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
多資料源#
添加配置#
spring:
datasource:
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
druid:
##
# 合併多個 DruidDataSource 的監控數據
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use-global-data-source-stat: true
##
# Druid 資料源 1 配置
##
foo:
url: jdbc:h2:mem:foo
username: foo
password:
initial-size: 5
min-idle: 10
max-active: 20
maxWait: 800
##
# Druid 資料源 2 配置
##
bar:
url: jdbc:h2:mem:bar
username: bar
password:
initial-size: 5
min-idle: 10
max-active: 20
maxWait: 1200
創建資料源#
@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
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# 配置 StatFilter，參考文檔：https://github.com/alibaba/druid/wiki/%E9%85%8D%E7%BD%AE_StatFilter
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stat:
enabled: true
# 開啟慢查詢記錄
log-slow-sql: true
# 慢 SQL 的標準，單位：毫秒
slow-sql-millis: 5000
slf4j:
enabled: true
wall:
enabled: true
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# 配置 StatViewServlet，參考文檔：https://github.com/alibaba/druid/wiki/%E9%85%8D%E7%BD%AE_StatViewServlet%E9%85%8D%E7%BD%AE
# 訪問 http://127.0.0.1:8080/druid 地址，可以看到監控頁面
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stat-view-servlet:
enabled: true
login-username: yangbin
login-password: yangbin
監控數據#
@RestController
public class DruidStatController {
@GetMapping("/druid/stat")
public Object druidStat() {
return DruidStatManagerFacade.getInstance().getDataSourceStatDataList();
}
}