druid 多數據源詳解

一、druid 多數據源卡頓

在使用 druid 多數據源的過程中，有時候我們會遇到卡頓的情況。這主要是因為多個數據源使用同一連接池，這會導致連接池資源的競爭。因此，為了解決這個問題，我們可以考慮對每個數據源都單獨建立一個連接池。

    @Bean(name = "ds1")
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.ds1")
    public DataSource ds1() {
        return DruidDataSourceBuilder.create().build();
    }
 
    @Bean(name = "ds2")
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.ds2")
    public DataSource ds2() {
        return DruidDataSourceBuilder.create().build();
    }

在每個數據源的配置中加入 initialSize 和 maxActive 屬性，分別設置連接池的初始大小和最大連接數，以避免資源競爭問題。

    # 連接池初始大小
    spring.datasource.druid.initialSize=5
    # 連接池最大活躍數量
    spring.datasource.druid.maxActive=20

二、druid 多數據源監控頁面

druid 多數據源提供了監控頁面，用於查看連接池的狀態與連接信息。我們只需要在項目中引入 druid 的監控依賴，並進行相應的配置即可。

    
    
        com.alibaba
        druid-spring-boot-starter
        1.1.20
    

在項目配置文件中加入監控頁面的相關配置。

    ## druid的相關部分
    # 激活監控功能，允許訪問druid監控頁面
    spring.datasource.druid.stat-view-servlet.enabled=true
    # 配置druid監控頁面的訪問路徑
    spring.datasource.druid.stat-view-servlet.url-pattern=/druid/*
    # 監控用戶的賬號密碼，不設置則可輸入任意賬號密碼進入監控頁面
    spring.datasource.druid.stat-view-servlet.login-username=admin
    spring.datasource.druid.stat-view-servlet.login-password=admin

三、druid 多數據源配置

在使用 druid 多數據源的過程中，我們需要在項目中配置多個數據源。這裡我們給出一個簡單的配置示例。

    ## 數據庫1的相關配置
    spring.datasource.ds1.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
    spring.datasource.ds1.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test1
    spring.datasource.ds1.username=root
    spring.datasource.ds1.password=123456
 
    ## 數據庫2的相關配置
    spring.datasource.ds2.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
    spring.datasource.ds2.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test2
    spring.datasource.ds2.username=root
    spring.datasource.ds2.password=123456

四、druid 多數據源切換

在使用 druid 多數據源時，我們需要切換數據源。這裡我們介紹兩種切換數據源的方法。

方法一：利用 @Qualifier 註解指定數據源名稱，實現數據源的動態切換。

    @Autowired
    private ApplicationContext context;
    
    // 切換數據源，指定數據源名稱
    public void changeDataSource(String dataSourceName) {
        DataSource dataSource = (DataSource) context.getBean(dataSourceName);
        DynamicDataSourceContextHolder.setDataSource(dynamicDataSource);
    }

方法二：使用多線程與 ThreadLocal 實現數據源的動態切換。

    static class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource {
        @Override
        protected Object determineCurrentLookupKey() {
            return DynamicDataSourceContextHolder.getDataSource();
        }
    }
 
    public class DynamicDataSourceContextHolder {
        private static final ThreadLocal contextHolder = new ThreadLocal();
     
        public static void setDataSource(String dataSourceName) {
            contextHolder.set(dataSourceName);
        }
     
        public static String getDataSource() {
            return contextHolder.get();
        }
     
        public static void clearDataSource() {
            contextHolder.remove();
        }
    }

五、druid 多數據源監控

druid 多數據源提供了多種監控指標，包括連接數、並發請求數、SQL 運行時間、錯誤數等。

    ## 配置druid監控統計功能
    # 數據源監控開關
    spring.datasource.druid.stat.enable=true
    # 配置druid監控統計持續的時間
    spring.datasource.druid.stat.time-between-log-stats-millis=60000
    # 慢SQL查詢閾值
    spring.datasource.druid.filter.slowsql.enabled=true
    spring.datasource.druid.filter.slowsql.time-threshold=1000
    # 啟用mergeSql功能
    spring.datasource.druid.filter.stat.merge-sql=true
    # SQL合併的閾值
    spring.datasource.druid.filter.stat.slow-sql-millis=1000

六、druid 數據源配置

除了多數據源方案，我們還可以對單個數據源進行配置。可以配置以下選項：初始大小、最大連接數、最小連接數、獲取連接的最大等待時間、回收連接的最大等待時間、是否進行前綴截斷、是否緩存 Statement、是否允許進行多條 SQL 合併等。

    ## 數據源的相關配置
    spring.datasource.initialSize=5 # 初始化連接數量
    spring.datasource.maxActive=10 # 最大連接數量
    spring.datasource.minIdle=2 # 最小空閑連接數量
    spring.datasource.maxWait=60000 # 獲取連接的最大等待時間，單位毫秒
    spring.datasource.timeBetweenEvictionRunsMillis=60000 # 連接回收的時間間隔，單位毫秒
    spring.datasource.minEvictableIdleTimeMillis=300000 # 連接可被回收的最大空閑時間，單位毫秒
    spring.datasource.testWhileIdle=true # 測試連接是否有效
    spring.datasource.validationQuery=SELECT 1 FROM DUAL # 驗證 SQL 語句
    spring.datasource.testOnBorrow=false # 是否在從池中取出連接前進行檢驗
    spring.datasource.testOnReturn=false # 是否在歸還到池中前進行檢驗
    spring.datasource.poolPreparedStatements=true # 是否緩存 Statement 對象
    spring.datasource.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize=20 # 開啟緩存後，每個連接允許緩存的 Statement 對象數量
    # 開啟對多條 SQL 語句合併批量更新操作的支持，例如 insertBatch，updateBatch 等
    spring.datasource.connectionProperties=druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000

七、druid 多數據源事務

在使用 druid 多數據源時，需要對事務進行特別的處理。我們需要使用 Spring 的 @Transactional 註解，在方法級別上進行事務的註解。同時，我們還需要在每個數據源上綁定單獨的事務管理器。

    @Bean(name = "transactionManager1")
    public DataSourceTransactionManager transactionManager1() {
        return new DataSourceTransactionManager(ds1());
    }
 
    @Bean(name = "transactionManager2")
    public DataSourceTransactionManager transactionManager2() {
        return new DataSourceTransactionManager(ds2());
    }

之後，在需要使用事務的方法上加入 @Transactional 註解，並指定數據源名稱。

    @Transactional(value = "transactionManager1")
    public void saveUser(User user) {
        userDao.insert(user);
    }
 
    @Transactional(value = "transactionManager2")
    public void saveOrder(Order order) {
        orderDao.insert(order);
    }

八、druid 多數據源連接超時

在使用 druid 多數據源時，我們可能會遇到連接超時的問題。我們可以通過設置超時時間來解決這個問題。

    spring.datasource.druid.time-between-eviction-runs-millis=60000 # 連接回收的時間間隔，單位毫秒
    spring.datasource.druid.min-evictable-idle-time-millis=300000 # 連接可被回收的最大空閑時間，單位毫秒
    spring.datasource.druid.max-evictable-idle-time-millis=1800000 # 連接池中連接的最大超時時間，單位毫秒

九、druid 多數據源創建及使用

在使用 druid 多數據源時，我們需要先創建多個數據源，之後再根據實際情況使用相應的數據源。

    @Configuration
    public class DataSourceConfig {
        @Bean(name = "ds1")
        @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.ds1")
        public DataSource ds1() {
            return DruidDataSourceBuilder.create().build();
        }
     
        @Bean(name = "ds2")
        @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.ds2")
        public DataSource ds2() {
            return DruidDataSourceBuilder.create().build();
        }
    }
     
    @Component
    public class DataSourceUtil {
        // 注入所有數據源
        @Autowired
        @Qualifier("ds1")
        private DataSource ds1;
     
        @Autowired
        @Qualifier("ds2")
        private DataSource ds2;
     
        public void execute() {
            // 使用ds1數據源
            Connection conn = ds1.getConnection();
            ...
            // 使用ds2數據源
            conn = ds2.getConnection();
            ...
        }
    }