SpringBoot2.x学习-数据源(HikariCP和Druid)和JdbcTemplate

一、配置默认的数据源

Spring Boot2.0默认使用hikari作为数据源,使用的时候不需要额外添加maven依赖，配置一下就可以使用。
1.application.properties配置文件内容如下：

server.port=8888
server.servlet.context-path=/
server.tomcat.uri-encoding=utf-8

project.name=boot
logging.file=D:/logs/${project.name}.log
logging.level.com.soft=debug

#数据库相关配置
spring.datasource.url=jdbc:oracle:thin:@127.0.0.1:1521:ORCL
spring.datasource.driver-class-name=oracle.jdbc.driver.OracleDriver
spring.datasource.username=scott
spring.datasource.password=tiger

#连接池配置
spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=11
spring.datasource.hikari.minimumIdle=5
spring.datasource.hikari.idleTimeout=600000
spring.datasource.hikari.connectionTimeout=30000
spring.datasource.hikari.maxLifetime=1800000

这样在启动应用的时候可以看到控制台输出HikariCP对象的日志

二、配置Druid数据源

Spring Boot 最核心的就是这个 @EnableAutoConfiguration ,启动自动配置，这个注解会让Spring Boot根据当前项目所依赖的jar包自动配置项目的相关配置项。首先加入Druid依赖然后在配置文件里面配置 druid 相关的参数，Spring Boot 就能够自动配置Druid数据源，如果我把 maven依赖去掉或者把参数去掉，那 Spring Boot 就不会自动配置。

1.排除默认的HikariCP数据源

  <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
            <exclusions>
             <!--  排除默认的数据源-->
                <exclusion>
                    <artifactId>HikariCP</artifactId>
                    <groupId>com.zaxxer</groupId>
                </exclusion>
            </exclusions>
   </dependency>

2.添加Druid数据源

  <!--依赖阿里巴巴的Druid数据源-->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>${druid.version}</version>
        </dependency>

3.配置Druid数据源，application.properties配置如下：
Druid官网

server.port=8888
server.servlet.context-path=/
server.tomcat.uri-encoding=utf-8

#project.name=boot
#logging.file=D:/logs/springboot.log
#共有8个级别，按照从低到高为：All < Trace < Debug < Info < Warn < Error < Fatal < OFF.
#程序会打印高于或等于所设置级别的日志，设置的日志等级越高，打印出来的日志就越少。
#logging.level.com.soft=debug

#数据库相关配置
spring.datasource.url=jdbc:oracle:thin:@127.0.0.1:1521:ORCL
spring.datasource.driver-class-name=oracle.jdbc.driver.OracleDriver
spring.datasource.username=scott
spring.datasource.password=tiger

#HikariCP数据源 连接池配置
#spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=11
#spring.datasource.hikari.minimumIdle=5
#spring.datasource.hikari.idleTimeout=600000
#spring.datasource.hikari.connectionTimeout=30000
#spring.datasource.hikari.maxLifetime=1800000

#Druid数据源相关配置
# 配置初始化大小、最小、最大
spring.datasource.druid.initial-size=5
#最小空闲连接数
spring.datasource.druid.min-idle=3
#最大空闲连接数
spring.datasource.druid.max-active=20


#配置获取连接等待超时的时间
spring.datasource.druid.max-wait=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.druid.time-between-eviction-runs-millis=60000
#配置一个连接在池中最小生存的时间 单位是毫秒
spring.datasource.druid.min-evictable-idle-time-millis=300000

#用来检测连接是否有效的sql，要求是一个查询语句
spring.datasource.druid.validation-query=SELECT 'x' FROM DUAL
#申请连接的时候检测
spring.datasource.druid.test-while-idle=true
#申请连接时执行validationQuery检测连接是否有效，配置为true会降低性能
spring.datasource.druid.test-on-borrow=false
# 归还连接时执行validationQuery检测连接是否有效，配置为true会降低性能
spring.datasource.druid.test-on-return=false
#打开PSCache，并且指定每个连接上PSCache的大小
spring.datasource.druid.pool-prepared-statements=true
spring.datasource.druid.max-pool-prepared-statement-per-connection-size=50


#Filter配置
spring.datasource.druid.filters=wall,stat,log4j2

#Druid内置提供一个StatFilter，用于统计监控信息。
#是否启用StatViewServlet（监控页面）默认值为false（考虑到安全问题默认并未启动，
#如需启用建议设置密码或白名单以保障安全）
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.enabled=true
#设置监控页面账号
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.login-username=smith
#配置监控页面访问密码
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.login-password=123456
#在StatViewSerlvet输出的html页面中，有一个功能是Reset All，执行这个操作之后，
#会导致所有计数器清零，重新计数。你可以通过配置参数关闭它
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.reset-enable=false
#配置访问控制  deny优先于allow，如果在deny列表中，就算在allow列表中，也会被拒绝。
#如果allow没有配置或者为空，则允许所有访问
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.allow=192.168.31.15
#设置禁止访问监控页面的IP地址  不支持IPV6
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.deny=127.0.0.1,127.0.0.2

#慢SQL记录
spring.datasource.druid.filter.stat.enabled=true
spring.datasource.druid.filter.stat.db-type=oracle
spring.datasource.druid.filter.stat.log-slow-sql=true
spring.datasource.druid.filter.stat.merge-sql=true
#慢sql时间设置,即执行时间大于200毫秒的都是慢sql
spring.datasource.druid.filter.stat.slow-sql-millis=200

spring.datasource.druid.filter.slf4j.enabled=true
spring.datasource.druid.filter.slf4j.result-set-log-enabled=false

spring.datasource.druid.filter.log4j2.enabled=false
#所有连接相关的日志
spring.datasource.druid.filter.log4j2.connection-log-enabled=false
#所有Statement相关的日志
spring.datasource.druid.filter.log4j2.statement-log-enabled=false
#是否显示结果集
spring.datasource.druid.filter.log4j2.result-set-log-enabled=true
# 是否显示SQL语句
spring.datasource.druid.filter.log4j2.statement-executable-sql-log-enable=true

#Sql防注入
spring.datasource.druid.filter.wall.enabled=true
spring.datasource.druid.filter.wall.db-type=oracle
spring.datasource.druid.filter.wall.config.delete-allow=false
spring.datasource.druid.filter.wall.config.drop-table-allow=false

4.采用log4j2日志框架，在resources目录下添加log4j2.xml文件内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration status="OFF">
    <Properties>
        <Property name="logdir">D:/</Property>
    </Properties>

    <appenders>

        <Console name="Console" target="SYSTEM_OUT">
            <!--只接受程序中DEBUG级别的日志进行处理-->
            <ThresholdFilter level="DEBUG" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
            <PatternLayout pattern="[%d{HH:mm:ss.SSS}] %-5level %class{36} %L %M - %msg%xEx%n"/>
        </Console>

        <!--处理DEBUG级别的日志，并把该日志放到logs/debug.log文件中-->
        <!--打印出DEBUG级别日志，每次大小超过size，则这size大小的日志会自动存入按年份-月份建立的文件夹下面并进行压缩，作为存档-->
        <RollingFile name="RollingFileDebug" fileName="${logdir}/logs/debug.log"
                     filePattern="logs/$${date:yyyy-MM}/debug-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log.gz">
            <Filters>
                <ThresholdFilter level="DEBUG"/>
                <ThresholdFilter level="INFO" onMatch="DENY" onMismatch="NEUTRAL"/>
            </Filters>
            <PatternLayout
                    pattern="[%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}] %-5level %class{36} %L %M - %msg%xEx%n"/>
            <Policies>
                <SizeBasedTriggeringPolicy size="500 MB"/>
                <TimeBasedTriggeringPolicy/>
            </Policies>
        </RollingFile>

        <!--处理INFO级别的日志，并把该日志放到logs/info.log文件中-->
        <RollingFile name="RollingFileInfo" fileName="${logdir}/logs/info.log"
                     filePattern="logs/$${date:yyyy-MM}/info-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log.gz">
            <Filters>
                <!--只接受INFO级别的日志，其余的全部拒绝处理-->
                <ThresholdFilter level="INFO"/>
                <ThresholdFilter level="WARN" onMatch="DENY" onMismatch="NEUTRAL"/>
            </Filters>
            <PatternLayout
                    pattern="[%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}] %-5level %class{36} %L %M - %msg%xEx%n"/>
            <Policies>
                <SizeBasedTriggeringPolicy size="500 MB"/>
                <TimeBasedTriggeringPolicy/>
            </Policies>
        </RollingFile>

        <!--处理WARN级别的日志，并把该日志放到logs/warn.log文件中-->
        <RollingFile name="RollingFileWarn" fileName="${logdir}/logs/warn.log"
                     filePattern="logs/$${date:yyyy-MM}/warn-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log.gz">
            <Filters>
                <ThresholdFilter level="WARN"/>
                <ThresholdFilter level="ERROR" onMatch="DENY" onMismatch="NEUTRAL"/>
            </Filters>
            <PatternLayout
                    pattern="[%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}] %-5level %class{36} %L %M - %msg%xEx%n"/>
            <Policies>
                <SizeBasedTriggeringPolicy size="500 MB"/>
                <TimeBasedTriggeringPolicy/>
            </Policies>
        </RollingFile>

        <!--处理error级别的日志，并把该日志放到logs/error.log文件中-->
        <RollingFile name="RollingFileError" fileName="${logdir}/logs/error.log"
                     filePattern="logs/$${date:yyyy-MM}/error-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log.gz">
            <ThresholdFilter level="ERROR"/>
            <PatternLayout
                    pattern="[%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}] %-5level %class{36} %L %M - %msg%xEx%n"/>
            <Policies>
                <SizeBasedTriggeringPolicy size="500 MB"/>
                <TimeBasedTriggeringPolicy/>
            </Policies>
        </RollingFile>

        <!--druid的日志记录追加器-->
        <RollingFile name="druidSqlRollingFile" fileName="${logdir}/logs/druid-sql.log"
                     filePattern="logs/$${date:yyyy-MM}/api-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log.gz">
            <PatternLayout pattern="[%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}] %-5level %L %M - %msg%xEx%n"/>
            <Policies>
                <SizeBasedTriggeringPolicy size="500 MB"/>
                <TimeBasedTriggeringPolicy/>
            </Policies>
        </RollingFile>
    </appenders>

    <loggers>
        <root level="DEBUG">
            <appender-ref ref="Console"/>
            <appender-ref ref="RollingFileInfo"/>
            <appender-ref ref="RollingFileWarn"/>
            <appender-ref ref="RollingFileError"/>
            <appender-ref ref="RollingFileDebug"/>
        </root>

        <!--记录druid-sql的记录-->
        <logger name="druid.sql.Statement" level="debug" additivity="false">
            <appender-ref ref="druidSqlRollingFile"/>
        </logger>
        <logger name="druid.sql.Statement" level="debug" additivity="false">
            <appender-ref ref="druidSqlRollingFile"/>
        </logger>

        <!--log4j2 自带过滤日志-->
        <Logger name="org.apache.catalina.startup.DigesterFactory" level="error"/>
        <Logger name="org.apache.catalina.util.LifecycleBase" level="error"/>
        <Logger name="org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol" level="warn"/>
        <logger name="org.apache.sshd.common.util.SecurityUtils" level="warn"/>
        <Logger name="org.apache.tomcat.util.net.NioSelectorPool" level="warn"/>
        <Logger name="org.crsh.plugin" level="warn"/>
        <logger name="org.crsh.ssh" level="warn"/>
        <Logger name="org.eclipse.jetty.util.component.AbstractLifeCycle" level="error"/>
        <Logger name="org.hibernate.validator.internal.util.Version" level="warn"/>
        <logger name="org.springframework.boot.actuate.autoconfigure.CrshAutoConfiguration"
                level="warn"/>
        <logger name="org.springframework.boot.actuate.endpoint.jmx" level="warn"/>
        <logger name="org.thymeleaf" level="warn"/>
    </loggers>
</configuration>

5.启动应用生成的几个日志文件如下:

6.访问Druid监控页面如下：输入smith/123456就能访问到

三、使用Spring 的JDBC操作类

.通过Spring JdbcTemplate对象操作scott数据库用户下的Emp表
需要添加jdbc启动器依赖

1.dao接口及实现代码如下：

public interface EmpDao {
    /**
     * 根据名称 获取雇员信息
     * @param ename
     * @return
     */
     Map<String,Object> getEmpByName(String ename);

    /**
     * 根据编号获取员工信息
     * @param empno
     * @return
     */
     Emp getEmpByNo(String empno);

}

@Repository("empDao")
public class EmpDaoImpl implements  EmpDao {
    /**
     * 注入jdbc操作依赖
     */
    @Resource
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;

    /**
     * 根据名称 获取雇员信息
     *
     * @param ename
     * @return
     */
    @Override
    public  Map<String,Object> getEmpByName(String ename) {
        StringBuilder sql = new StringBuilder(32);
        sql.append("SELECT  E.* FROM EMP E WHERE E.ENAME=?");
        return jdbcTemplate.queryForMap(sql.toString(),new Object[]{ename});
    }

    @Override
    public Emp getEmpByNo(String empno) {
        StringBuilder sql = new StringBuilder(32);
        sql.append("SELECT  E.* FROM EMP E WHERE E.EMPNO=?");
        return jdbcTemplate.queryForObject(sql.toString(),new EmpRowMapper(),empno);
    }
}

2.service接口及实现如下：

public interface EmpService {

    /**
     * 根据名称 获取雇员信息
     * @param ename
     * @return
     */
     Map<String,Object> getEmpByName(String ename) ;

    /**
     * 根据编号获取员工信息
     * @param empno
     * @return
     */
     Emp getEmpByNo(String empno);
}

@Service("empService")
public class EmpServiceImpl implements  EmpService {
    /**
     * 注入dao依赖
     */
    @Resource
    private EmpDao empDao;

    /**
     * 根据名称 获取雇员信息
     *
     * @param ename
     * @return
     */
    @Override
    public Map<String,Object> getEmpByName(String ename)  {
      return empDao.getEmpByName(ename);
    }

    @Override
    public Emp getEmpByNo(String empno) {
        return empDao.getEmpByNo(empno);
    }

}

3.Spring RowMapper实现如下

public class EmpRowMapper implements RowMapper<Emp> {

    @Override
    public Emp mapRow(ResultSet rs, int i) throws SQLException {

        Emp emp = new Emp();
       emp.setEmpno(rs.getInt("EMPNO"));
       emp.setEname(rs.getString("ENAME"));
       emp.setJob(rs.getString("JOB"));
       emp.setMgr(rs.getInt("MGR"));
       emp.setHiredate(rs.getTimestamp("HIREDATE"));
       emp.setSal(rs.getDouble("SAL"));
       emp.setComm(rs.getDouble("COMM"));
       emp.setDeptno(rs.getInt("DEPTNO"));
        return emp;
    }
}

4.emp实体对象如下(IDEA 需要添加lombok插件、lombok的maven依赖和IDEA相关配置)

@Setter
@Getter
@ToString
public class Emp {
    /**
     * 员工编号
     */
    private int empno;
    /**
     * 员工姓名
     */
    private String  ename;
    /**
     * 工作岗位
     */
    private String job;
    /**
     * 领导者编号
     */
    private int mgr ;
    /**
     * 入职时间
     * 自定义输出格式
     */
    @JsonFormat(locale="zh", timezone="GMT+8", pattern="yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
    private Timestamp hiredate;
    /**
     * 薪水
     */
    private double sal;
    /**
     * 奖金
     */
    private double comm;
    /**
     * 所在部门编号
     */
    private int deptno;
}

5.Controller实现如下：

@RestController
public class EmpController {

    /**
     * 日志操作对象
     */
    Logger logger = LoggerFactory.getLogger(EmpController.class);
    /**
     * 员工业务操作对象
     */
    @Resource
    private EmpService empService;

    @RequestMapping("/empname")
    public Map<String,Object> getEmp(){
        return empService.getEmpByName("SMITH");
    }

    @RequestMapping("/empno")
    public Emp getEmpByNo(){
        return empService.getEmpByNo("7369");
    }

}

6.启动访问结果如下：

参考文章:链接: HikariCP.

链接: Druid中使用log4j2进行日志输出.

SpringBoot2.x学习-数据源(HikariCP和Druid)和JdbcTemplate

一、配置默认的数据源

二、配置Druid数据源

三、使用Spring 的JDBC操作类

SpringBoot2.x學習-數據源(HikariCP和Druid)和JdbcTemplate

SpringBoot2.x學習-集成Mybatis框架

SpringBoot2.x學習-集成MyBatis-Plus

EasyUI中使用Layui

SpringMVC-ResponseBodyAdvice學習

https://yachay.unat.edu.pe/blog/index.php?comment_area=format_blog&comment_component=blog&comment_co

linux以太網驅動總結