大家好，今天来为大家解答java互联网网站源码分享这个问题的一些问题点，包括java项目网站也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！如果解决了您的问题，还望您关注下本站哦，谢谢~
简介
druid是用于创建和管理连接，利用“池”的方式复用连接减少资源开销，和其他数据源一样，也具有连接数控制、连接可靠性测试、连接泄露控制、缓存语句等功能，另外，druid还扩展了监控统计、防御SQL注入等功能。
使用例子-入门
需求
使用druid连接池获取连接对象，对用户数据进行简单的增删改查（sql脚本项目中已提供）。
工程环境
JDK：1.8.0_231
maven：3.6.1
IDE：eclipse4.12
mysql-connector-java：8.0.15
mysql：5.7.28
druid：1.1.20
主要步骤
编写druid.properties，设置数据库连接参数和连接池基本参数等通过DruidDataSourceFactory加载druid.properties文件，并创建DruidDataSource对象通过DruidDataSource对象获得Connection对象使用Connection对象对用户表进行增删改查
创建项目
项目类型MavenProject，打包方式war（其实jar也可以，之所以使用war是为了测试JNDI）。
引入依赖
这里引入日志包，主要为了看看连接池的创建过程，不引入不会有影响的。
编写druid.properties
配置文件路径在resources目录下，因为是入门例子，这里仅给出数据库连接参数和连接池基本参数，后面会对所有配置参数进行详细说明。另外，数据库sql脚本也在该目录下。
当然，我们也可以通过启动参数来进行配置（但这种方式可配置参数会少一些）。
获取连接池和获取连接
项目中编写了JDBCUtil来初始化连接池、获取连接、管理事务和释放资源等，具体参见项目源码。
路径：cn.zzs.druid
编写测试类
这里以保存用户为例，路径在test目录下的cn.zzs.druid。
使用例子-通过JNDI获取数据源
需求
本文测试使用JNDI获取DruidDataSource对象，选择使用tomcat9.0.21作容器。
如果之前没有接触过JNDI，并不会影响下面例子的理解，其实可以理解为像spring的bean配置和获取。
引入依赖
本文在入门例子的基础上增加以下依赖，因为是web项目，所以打包方式为war：
编写context.xml
在webapp文件下创建目录META-INF，并创建context.xml文件。这里面的每个resource节点都是我们配置的对象，类似于spring的bean节点。其中jdbc/druid-test可以看成是这个bean的id。
注意，这里获取的数据源对象是单例的，如果希望多例，可以设置singleton=&34;。
编写web.xml
在web-app节点下配置资源引用，每个resource-ref指向了我们配置好的对象。
编写jsp
因为需要在web环境中使用，如果直接建议写个main方法测试，会一直报错的，目前没找到好的办法。这里就简单地使用jsp来测试吧。
druid提供了DruidDataSourceFactory来支持JNDI。
测试结果
打包项目在tomcat9上运行，访问http://localhost:8080/druid-demo/testJNDI.jsp，控制台打印如下内容：
使用例子-开启监控统计
在以上例子基础上修改。
配置StatFilter
打开监控统计功能
druid的监控统计功能是通过filter-chain扩展实现，如果你要打开监控统计功能，配置StatFilter，如下：
filters=stat
stat是com.alibaba.druid.filter.stat.StatFilter的别名，别名映射配置信息保存在druid-xxx.jar!/META-INF/druid-filter.properties。
SQL合并配置
当你程序中存在没有参数化的sql执行时，sql统计的效果会不好。比如：
select*fromtwhereid=1\nselect*fromtwhereid=2\nselect*fromtwhereid=3
在统计中，显示为3条sql，这不是我们希望要的效果。StatFilter提供合并的功能，能够将这3个SQL合并为如下的SQL：
select*fromtwhereid=?
可以配置StatFilter的mergeSql属性来解决：
多个参数用&34;隔开\nconnectionProperties=druid.stat.mergeSql=true
StatFilter支持一种简化配置方式，和上面的配置等同的。如下：
filters=mergeStat
mergeStat是的MergeStatFilter缩写，我们看MergeStatFilter的实现：
从实现代码来看，仅仅是一个mergeSql的缺省值。
慢SQL记录
StatFilter属性slowSqlMillis用来配置SQL慢的标准，执行时间超过slowSqlMillis的就是慢。slowSqlMillis的缺省值为3000，也就是3秒。
connectionProperties=druid.stat.logSlowSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000
在上面的配置中，slowSqlMillis被修改为5秒，并且通过日志输出执行慢的SQL。
合并多个DruidDataSource的监控数据
缺省多个DruidDataSource的监控数据是各自独立的，在druid-0.2.17版本之后，支持配置公用监控数据，配置参数为useGlobalDataSourceStat。例如：
connectionProperties=druid.useGlobalDataSourceStat=true
配置StatViewServlet
druid内置提供了一个StatViewServlet用于展示Druid的统计信息。
这个StatViewServlet的用途包括：
提供监控信息展示的html页面提供监控信息的JSONAPI
注意：使用StatViewServlet，建议使用druid0.2.6以上版本。
配置web.xml
StatViewServlet是一个标准的javax.servlet.http.HttpServlet，需要配置在你web应用中的WEB-INF/web.xml中。
根据配置中的url-pattern来访问内置监控页面，如果是上面的配置，内置监控页面的首页是/druid/index.html
配置监控页面访问密码
需要配置Servlet的loginUsername和loginPassword这两个初始参数。
示例如下：
配置allow和deny
StatViewSerlvet展示出来的监控信息比较敏感，是系统运行的内部情况，如果你需要做访问控制，可以配置allow和deny这两个参数。比如：
判断规则：
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
配置resetEnable
在StatViewSerlvet输出的html页面中，有一个功能是ResetAll，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。
配置WebStatFilter
WebStatFilter用于采集web-jdbc关联监控的数据。经常需要排除一些不必要的url，比如.js,/jslib/等等。配置在init-param中。比如：
测试
启动程度，访问http://localhost:8080/druid-demo/druid/index.html，登录后可见以下页面，通过该页面我们可以查看数据源配置参数、进行SQL统计和监控，等等：
druid监控统计页面
使用例子-防御SQL注入
开启WallFilter
WallFilter用于对SQL进行拦截，通过以下配置开启：
过滤器\nfilters=stat,wall
WallConfig详细说明
WallFilter常用参数如下，可以通过connectionProperties属性进行配置：
使用例子-日志记录JDBC执行的SQL
开启日志记录
druid内置提供了四种LogFilter（Log4jFilter、Log4j2Filter、CommonsLogFilter、Slf4jLogFilter），用于输出JDBC执行的日志。这些Filter都是Filter-Chain扩展机制中的Filter，所以配置方式可以参考这里：
34;;&39;+8:00'。
连接池数据基本参数
这几个参数都比较常用，具体设置多少需根据项目调整。
连接检查参数
针对连接失效的问题，建议开启空闲连接测试，而不建议开启借出测试（从性能考虑），另外，开启连接测试时，必须配置validationQuery。
缓存语句
针对大部分数据库而言，开启缓存语句可以有效提高性能，但是在myslq下建议关闭。
事务相关参数
建议保留默认就行。
连接泄漏回收参数
过滤器
其他
源码分析
看过druid的源码就会发现，相比其他DBCP和C3P0，druid有以下特点：
更多地引入了JDK的特性，特别是concurrent包的工具。例如，CountDownLatch、ReentrantLock、AtomicLongFieldUpdater、Condition等，也就是说，在分析druid源码之前，最好先学习下这些技术；在类的设计上一切从简。例如，DBCP和C3P0都有一个池的类，而druid并没有，只用了一个简单的数组，且druid的核心逻辑几乎都堆积在DruidDataSource里面。另外，在对类或接口的抽象上，个人感觉，druid不是很“面向对象”，有的接口或类的方法很难统一成某种对象的行为，所以，本文不会去关注类的设计，更多地将分析一些重要功能的实现。
注意：考虑篇幅和可读性，以下代码经过删减，仅保留所需部分。
配置参数的加载
前面已经讲过，druid为我们提供了“无数”种方式来配置参数，这里我再补充下不同配置方式的加载顺序（当然，只会涉及到四种方式）。
当我们使用调用DruidDataSourceFactory.createDataSource(Properties)时，会加载配置来给对应的属性赋值，另外，这个过程还会根据配置去创建对应的过滤器。不同配置方式加载时机不同，后者会覆盖已存在的相同参数，如图所示。
druid不同配置方式的加载顺序
数据源的初始化
了解下DruidDataSource这个类
这里先来介绍下DruidDataSource这个类：
DruidDataSource的UML图
图中我只列出了几个重要的属性，这几个属性没有理解好，后面的源码很难看得进去。
概括下初始化的过程
DruidDataSource的初始化时机是可选的，当我们设置init=true时，在createDataSource时就会调用DataSource.init()方法进行初始化，否则，只会在getConnection时再进行初始化。数据源初始化主要逻辑在DataSource.init()这个方法，可以概括为以下步骤：
加锁初始化initStackTrace、id、xxIdSeed、dbTyp、driver、dataSourceStat、connections、evictConnections、keepAliveConnections等属性初始化过滤器校验maxActive、minIdle、initialSize、timeBetweenLogStatsMillis、useGlobalDataSourceStat、maxEvictableIdleTimeMillis、minEvictableIdleTimeMillis、validationQuery等配置是否合法初始化ExceptionSorter、ValidConnectionChecker、JdbcDataSourceStat创建initialSize数量的连接创建logStatsThread、createConnectionThread和destroyConnectionThread等待createConnectionThread和destroyConnectionThread线程run后再继续执行注册MBean，用于支持JMX如果设置了keepAlive，通知createConnectionThread创建连接对象解锁
这个方法差不多200行，考虑篇幅，我删减了部分内容。
加锁和解锁
druid数据源初始化采用的是ReentrantLock，如下：
注意，以下步骤均在这个锁的范围内。
初始化属性
这部分内容主要是初始化一些属性，需要注意的一点就是，这里使用了AtomicLongFieldUpdater来进行原子更新，保证写的安全和读的高效，当然，还是cocurrent包的工具。
初始化过滤器
看到下面的代码会发现，我们还可以通过SPI机制来配置过滤器。
使用SPI配置过滤器时需要注意，对应的类需要加上@AutoLoad注解，另外还需要配置load.spifilter.skip=false，SPI相关内容可参考我的另一篇博客：使用SPI解耦你的实现类。
在这个方法里，主要就是初始化过滤器的一些属性而已。过滤器的部分，本文不会涉及到太多。
校验配置
这里只是简单的校验，不涉及太多复杂的逻辑。
初始化ExceptionSorter、ValidConnectionChecker、JdbcDataSourceStat
这里重点关注ExceptionSorter和ValidConnectionChecker这两个类，这里会根据数据库类型进行选择。其中，ValidConnectionChecker用于对连接进行检测。
创建initialSize数量的连接
这里有两种方式创建连接，一种是异步，一种是同步。但是，根据我们的使用例子，createScheduler为null，所以采用的是同步的方式。
注意，后面的所有代码也是基于createScheduler为null来分析的。
创建logStatsThread、createConnectionThread和destroyConnectionThread
这里会启动三个线程。
等待
这里使用了CountDownLatch，保证当createConnectionThread和destroyConnectionThread开始run时再继续执行。
privatefinalCountDownLatchinitedLatch=newCountDownLatch(2);\n//线程进入等待，等待CreatorThread和DestroyThread执行\ninitedLatch.await();
我们进入到DruidDataSource.CreateConnectionThread.run()，可以看到，一执行run方法就会调用countDown。destroyConnectionThread也是一样，这里就不放进来了。
注册MBean
接下来是注册MBean，会去注册DruidDataSourceStatManager和DruidDataSource，启动我们的程度，通过jconsole就可以看到这两个MBean。JMX相关内容这里就不多扩展了，感兴趣的话可参考我的另一篇博客：如何使用JMX来管理程序？
//注册MBean，用于支持JMX\nregisterMbean();
通知createConnectionThread创建连接对象
前面已经讲过，当我们调用empty.signal(),会去唤醒处于empty.await()状态的CreateConnectionThread。CreateConnectionThread这个线只有在需要创建连接时才运行，否则会一直等待，后面会讲到。
连接对象的获取
了解下DruidPooledConnection这个类
用户调用DruidDataSource.getConnection，拿到的对象是DruidPooledConnection，里面封装了DruidConnectionHolder，而这个对象包含了原生的连接对象和我们一开始创建的数据源对象。
DruidPooledConnection的UML图
概括下获取连接的过程
连接对象的获取过程可以概括为以下步骤：
初始化数据源（如果还没初始化）；获得连接对象，如果无可用连接，向createConnectionThread发送signal创建新连接，此时会进入等待；如果设置了testOnBorrow，进行testOnBorrow检测，否则，如果设置了testWhileIdle，进行testWhileIdle检测；如果设置了removeAbandoned，则会将连接对象放入activeConnections；设置defaultAutoCommit，并返回；执行filterChain。
初始化数据源的前面已经讲过了，这里就直接从第二步开始。
获取连接对象
进入DruidDataSource.getConnectionInternal方法。除了获取连接对象，其他的大部分是校验和计数的内容。
下面再看下DruidDataSource.takeLast()方法（即没有配置maxWait时调用的方法）。该方法中，当没有空闲连接对象时，会尝试创建连接，此时该线程进入等待（notEmpty.await()），只有连接对象创建完成或池中回收了连接对象（notEmpty.signal()），该线程才会继续执行。
创建连接对象
前面已经讲到，创建连接是采用异步方式，进入到DruidDataSource.CreateConnectionThread.run()。当不需要创建连接时，该线程进入empty.await()状态，此时需要用户线程调用empty.signal()来唤醒。
testOnBorrow或testWhileIdle
进入DruidDataSource.getConnectionDirect(long)。该方法会使用到validConnectionChecker来校验连接的有效性。
removeAbandoned
进入DruidDataSource.getConnectionDirect(long)，这里不会进行检测，只是将连接对象放入activeConnections，具体泄露连接的检测工作是在DestroyConnectionThread线程中进行。
DestroyConnectionThread线程会根据我们设置的timeBetweenEvictionRunsMillis来进行检验，具体的校验会去运行DestroyTask（DruidDataSource的内部类），这里看下DestroyTask的run方法。
进入DruidDataSource.removeAbandoned()，当连接对象使用时间超过removeAbandonedTimeoutMillis，则会被丢弃掉。
执行filterChain
进入DruidDataSource.getConnection。
进入到FilterChainImpl.dataSource_connect。
这里以StatFilter.dataSource_getConnection为例。
以上，druid的源码基本已经分析完，其他部分内容有空再做补充。
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