Druid

阿里巴巴推出的国产数据库连接池，据网上测试对比，比目前的DBCP或C3P0数据库连接池性能更好，Druid与其他数据库连接池使用方法基本一样（与DBCP非常相似），将数据库的连接信息全部配置给DataSource对象。 spring .xml配置: <!-- 阿里 druid数据库连接池 --> <bean id="dataSource" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" destroy-method="close"> <!-- 数据库基本信息配置 --> <property name="url" value="${url}" /> <property name="username" value="${username}" /> <property name="password" value="${password}" /> <property name="driverClassName" value="${driverClassName}" /> <property name="filters" value="${filters}" /> <!-- 最大并发连接数 --> <property name="maxActive" value="${maxActive}" /> <!-- 初始化连接数量 -->

一、什么是druid？作用？ 主要解决的是对实时数据以及较近时间的历史数据的多维查询提供高并发(多用户)，低延时，高可靠性的问题。 Kylin对数据按照分区每天构建前一天的cube数据提供给用户查询，用户查询的是历史数据。 Druid不断的从ingest去拉取数据，持续构建cube，提供实时查询。 二、使用场景 适用于清洗好的记录实时录入，但不需要更新操作（ 项目中的使用 ） 整体项目框架中，query项目从druid中直接获取信息，druid从kylin、Bigdata中拉取数据，持续构建cube。 支持宽表，不用join的方式（换句话说就是一张单表） 可以总结出基础的统计指标，可以用一个字段表示 对时区和时间维度(year、month、week、day、hour等)要求高的（甚至到分钟级别） 实时性很重要 对数据质量的敏感度不高 用于定位效果分析和策略决策参考( 项目中使用 ) 二、druid的查询 转载网址： http://lxw1234.com/archives/2015/11/561.htm Druid查询是通过HTTP REST方式发送查询请求，查询的描述写在一个JSON文件中，可以处理查询请求的服务包括Broker、Historical和Realtime，这几个服务节点都提供了相同的查询接口，但一般是将查询请求发送至Broker节点

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 参考网页 https://blog.csdn.net/liuchuanhong1/article/details/55050131 https://blog.csdn.net/CoffeeAndIce/article/details/78707819 https://www.pocketdigi.com/20170530/1577.html 为何要集成 Druid 性能 官方数据Benchmark_aliyun,druid在响应时间上优于其他几个线程池。非官方的测试数据可能差距没这么明显，但仍然高于其他几个线程池。 自带监控功能 自带监控，可帮助开发者找出慢查询，查看并发数等。 步骤 1--pom文件中加入Druid依赖 <!-- ==========集成Druid start==========--> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid</artifactId> <version>1.0.31</version> </dependency> <!-- ==========集成Druid end==========--> 步骤2--在application.properties配置文件中加入druid配置 #########

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 打开druid的sql监控是空的 经过检查，是少配了参数， <property name="filters" value="stat" /> 属性没加，不然无法显示SQL检测信息。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/sprouting/blog/3150613

https://zqhxuyuan.github.io/ 最近两年更新少 任何忧伤,都抵不过世界的美丽 2015-12-08 Druid源码解析(1) Guice和Realtime流程 Source druid Druid is a fast column-oriented distributed data store. http://druid.io/ 当启动Druid的服务,会启动一个java进程,比如 run_example_server.sh 会启动 io.druid.cli.Main example realtime . Guice Inject Main的buidler类包含了多种服务组, 比如server服务包括了Druid的大部分组件: 协调,历史,Broker,实时,Overlord等. injectMembers和toInstance注入实例化好的对象 12345 final Injector injector = GuiceInjectors.makeStartupInjector();final Cli<Runnable> cli = builder.build();final Runnable command = cli.parse(args);injector.injectMembers(command); //command已经是实例化好的线程类

一、介绍 Apache Druid 是一个开源的分布式数据存储。德鲁伊的核心设计结合了 OLAP /分析数据库，时间序列数据库和搜索系统的思想，为广泛的用例创建了一个统一的系统。Druid将这三个系统中每个系统的关键特征合并到其接收层，存储格式，查询层和核心体系结构中。 二、下载地址 druid地址： https://www.apache.org/dyn/closer.cgi?path=/incubator/druid/0.16.1-incubating/apache-druid-0.16.1-incubating-bin.tar.gz zookeeper下载地址： http://mirror.bit.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.5.5/ 三、解压部署 tar -zxvf apache-druid-0.14.2-incubating-bin.tar.gz 四、使用快速开始配置 五、启动命令 bin / supervise - c quickstart / tutorial / conf / tutorial - cluster . conf 六、依赖zk 将zookeeper放入解压目录中。同时修改名称为zk 七、push数据 bin / post - index - task -- file quickstart / tutorial

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 一、选择Percona Server、MariaDB还是MYSQL 1、Mysql三种存储引擎 下载 MySQL提供了两种存储引擎：MyISAM和 InnoDB，MySQL4和5使用默认的MyISAM存储引擎。从MYSQL5.5开始，MySQL已将默认存储引擎从MyISAM更改为InnoDB。 MyISAM没有提供事务支持，而InnoDB提供了事务支持。 XtraDB是InnoDB存储引擎的增强版本，被设计用来更好的使用更新计算机硬件系统的性能，同时还包含有一些在高性能环境下的新特性。 2、Percona Server分支 Percona Server由领先的MySQL咨询公司Percona发布。 Percona Server是一款独立的数据库产品，其可以完全与MySQL兼容，可以在不更改代码的情况了下将存储引擎更换成XtraDB。是最接近官方MySQL Enterprise发行版的版本。 下载 Percona提供了高性能XtraDB引擎，还提供PXC高可用解决方案，并且附带了percona-toolkit等DBA管理工具箱， 3、MariaDB MariaDB由MySQL的创始人开发，MariaDB的目的是完全兼容MySQL，包括API和命令行，使之能轻松成为MySQL的代替品。

一、1.创建一个floder目录,【名称lib】 　　2. 导入mysql.jar包和 druid.jar 包。---------->bulid path 二、创建 sourcefolder 目录！【sourcefloder】 将配置文件放到里面（ 这种类型的文件夹和普通文件夹不一样， sourcefloder 文件夹能将里面的东西编译到输出目录，而普通文件夹不会编译 ） 展示配置文件 三、通过连接池来连接JDBC，更改Util工具中的 getConnection! 四、总的展示。 package com.aaa.util; import java.sql.Connection; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Properties; import javax.sql.DataSource; import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceFactory; /**

1。maven添加依赖 <?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 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> <version>2.2.2.RELEASE</version> <relativePath/> <!-- lookup parent from repository --> </parent> <groupId>com.hanhuide</groupId> <artifactId>driver</artifactId> <version>0.0.1-SNAPSHOT</version> <name