Druid

spring Boot 2.2.4整合druid数据源亲测成功，试了无数次，找了无数此错误，终于成功了，玛德。 1.创建一个spring boot项目 点Next,选择web下的spring web,SQL下的JDBC，mybatis,mysql 然后点next，最后点finish，完成创建spring boot项目。 2.pom.xml文件 <?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 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd " > < modelVersion > 4.0.0 </ modelVersion > < parent > < groupId > org.springframework.boot </ groupId > < artifactId > spring-boot-starter-parent </ artifactId > <

　　HIkariCP链接池比之传统的Tomcat JDBC datasource 、c3p0 datasource 等传统链接池优势太大，在获取链接释放链接，执行效率上面高出很多，这个产品的口号是“快速、简单、可靠”。 官网详细地说明了HikariCP所做的一些优化，总结如下： 字节码精简 ：优化代码，直到编译后的字节码最少，这样，CPU缓存可以加载更多的程序代码； 优化代理和拦截器：减少代码，例如HikariCP的Statement proxy只有100行代码，只有BoneCP的十分之一； 自定义数组类型（FastStatementList）代替ArrayList：避免每次get()调用都要进行range check，避免调用remove()时的从头到尾的扫描； 自定义集合类型（ConcurrentBag：提高并发读写的效率； 其他针对BoneCP缺陷的优化，比如对于耗时超过一个CPU时间片的方法调用的研究（但没说具体怎么优化） HikariCP为什么这么快 　　JDBC连接池的实现并不复杂，主要是对JDBC中几个核心对象Connection、Statement、PreparedStatement、CallableStatement以及ResultSet的封装与动态代理。接下来从几个方面来看看HikariCP为什么这么快： 　　优化并精简字节码 　

步骤 导入 druid-1.0.9.jar 包 定义 配置文件 ： 是 properties 形式的 可以叫任意名称，可以放在任意目录下 driverClassName = com . mysql . cj . jdbc . Driver url = jdbc : mysql : / / 127.0 .0 .1 : 3306 / test04 username = root password = root # 初始化链接数 initialSize = 5 # 最大连接数 maxActive = 10 # 超时时间 maxWait = 3000 加载配置文件 properties //3.加载配置文件 Properties pro = new Properties ( ) ; InputStream is = DruidDemo01 . class . getClassLoader ( ) . getResourceAsStream ( "druid.properties" ) ; pro . load ( is ) ; 获取数据库连接池对象：通过工厂类来获取 DruidDataSourceFactory //4.获取连接池对象 DataSource ds = DruidDataSourceFactory . createDataSource ( pro ) ; 获取连接：

数据库连接池学习笔记（一）：原理介绍+常用连接池介绍 数据源： 数据库连接池负责分配、管理和释放数据库连接，它允许应用程序重复使用一个现有的数据库连接，而不是再重新建立一个 为什么要用数据库连接池 数据库连接是一种关键的有限的昂贵的资源，这一点在 多用户的网页应用程序中 体现得尤为突出。 一个数据库连接对象均对应一个物理数据库连接，每次操作都打开一个物理连接，使用完都关闭连接，这样造成系统的性能低下。 数据库连接池的解决方案是在应用程序启动时建立足够的数据库连接，并讲这些连接组成一个连接池(简单说：在一个“池”里放了好多半成品的数据库联接对象)，由 应用程序动态地对池中的连接进行申请、使用和释放 。对于多于连接池中连接数的 并发请求 ，应该在 请求队列中排队等待 。并且应用程序可以根据池中连接的使用率，动态增加或减少池中的连接数。 连接池技术尽可能多地重用了消耗内存地资源，大大节省了内存，提高了服务器地服务效率，能够支持更多的客户服务。通过使用连接池，将大大提高程序运行效率，同时，我们可以通过其自身的管理机制来监视数据库连接的数量、使用情况等。 druid的wiki 来源： CSDN 作者： qq_43641886 链接： https://blog.csdn.net/qq_43641886/article/details/104370380

导入jar包 配置文件druid.properties 代码演示 import com . alibaba . druid . pool . DruidDataSource ; import com . alibaba . druid . pool . DruidDataSourceFactory ; import javax . sql . DataSource ; import java . io . IOException ; import java . io . InputStream ; import java . net . URL ; import java . sql . Connection ; import java . util . Properties ; /** * @ClassName: Druid_Demo1 * @Description: TODO * @author: Doge_fang * @date: 2020/2/16 16:28 * * Druid演示 */ public class Druid_Demo1 { public static void main ( String [ ] args ) throws Exception { //加载配置文件 Properties pro = new Properties ( ) ;

转自:https://www.cnblogs.com/MaxElephant/p/8108342.html 主要是在Spring Boot中集成MyBatis，可以选用基于注解的方式，也可以选择xml文件配置的方式。官方推荐使用xml文件配置。 springboot+mybatis+druid 1. 引入依赖 ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 <!-- Mybatis --> <dependency> <groupid>org.mybatis.spring.boot</groupid> mybatis-spring-boot-starter</artifactid> <version> 1.1 . 1 </version> <!-- 请不要使用 1.0 . 0 版本，因为还不支持拦截器插件 --> </dependency> <!-- druid阿里巴巴数据库连接池 --> <dependency> <groupid>com.alibaba</groupid> druid</artifactid> <version> 1.0 . 20 </version> </dependency> <!-- MySql数据库驱动 --> <dependency> <groupid> mysql</groupid> mysql

Druid简介 Druid是一个快速的列式分布式的支持实时分析的数据存储系统;它在处理PB级数据,毫秒级查询,数据实时处理方面,比传统的OLAP系统有了显著的性能改进 官网: http://druid.io/ ps:阿里巴巴也有一个项目叫Druid,但是它是一个数据库连接池项目 Druid特点 1.列式存储格式 Druid使用面向列的存储,它只需要加载特定查询所需的列,查询速度快 2.可扩展的分布式系统 Druid通常部署在数十到数百台服务器的集群中,并且提供数百万条/秒的摄取率,保留数百万条记录,以及压秒级到几秒钟的查询延迟 3.大规模的并行处理 Druid可以再整个集群中进行大规模的并行查询 4.实时或批量摄取 Druid可以实时摄取数据(实时获取的数据可立即用于查询)或批量处理数据 5.自愈,自平衡,易操作 集群扩展和缩小,只需要添加或删除服务器,集群将在后台自动重新平衡,无需任何停机时间 6.数据进行了有效的预聚合或预计算,查询速度快 7.数据的结果应用了Bitmap压缩算法 Druid应用场景 1.适用于清洗好的记录实时录入,但不需要更新操作 2.适用于支持宽表,不用join的方式(也就是一张单表) 3.适用于可以总结出基础的统计指标,用一个字段表示 4.适用于实时性要求高的场景 5.适用于对数据质量的敏感度不高的场景 Druid对比Impala/Presto/Spark

1.引入druid依赖 代码如下： 1 <!--druid 依赖 --> 2 <dependency> 3 <groupId>com.alibaba</groupId> 4 <artifactId>druid</artifactId> 5 <version>1.0.18</version> 6 </dependency> 2.在application.yml配置文件中修改默认的数据源配置和连接池信息 代码如下： 1 spring: 2 datasource: 3 type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource 4 driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver 5 url: jdbc:mysql://localhost:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=UTF8?autoReconnect=true 6 username: root 7 password: root 8 initialSize: 3 9 maxActive: 50 10 minIdle: 3 11 #获取连接等待超时的时间 12 maxWait: 600000 13 #超过时间限制是否回收 14 removeAbandoned: true 15 #超过时间限制多长 16

# 数据库访问配置 # 主数据源，默认的 spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test spring.datasource.username=root spring.datasource.password=123456 # 下面为连接池的补充设置，应用到上面所有数据源中 # 初始化大小，最小，最大 spring.datasource.initialSize=5 spring.datasource.minIdle=5 spring.datasource.maxActive=20 # 配置获取连接等待超时的时间 spring.datasource.maxWait=60000 # 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 spring.datasource.timeBetweenEvictionRunsMillis=60000 # 配置一个连接在池中最小生存的时间，单位是毫秒 spring.datasource.minEvictableIdleTimeMillis

上一节 ，我们介绍了Spring Boot在JDBC模块中自动化配置使用的默认数据源HikariCP。接下来这一节，我们将介绍另外一个被广泛应用的开源数据源：Druid。 Druid 是由阿里巴巴数据库事业部出品的开源项目。它除了是一个高性能数据库连接池之外，更是一个自带监控的数据库连接池。虽然HikariCP已经很优秀，但是对于国内用户来说，可能对于Druid更为熟悉。所以，对于如何在Spring Boot中使用Druid是后端开发人员必须要掌握的基本技能。 配置Druid数据源 这一节的实践我们将基于 《Spring Boot 2.x基础教程：使用JdbcTemplate访问MySQL数据库》 一文的代码基础上进行。所以，读者可以从文末的代码仓库中，检出 chapter3-1 目录来进行下面的实践学习。 下面我们就来开始对Spring Boot项目配置Druid数据源： 第一步 ：在 pom.xml 中引入druid官方提供的Spring Boot Starter封装。 <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.1.21</version> </dependency> 第二步 ：在 application