Spring Boot+Mybatis+Druid+PageHelper多数据源并分页 Spring Boot+Mybatis+Druid+PageHelper实现多数据源并分页的方法
虚无境 人气:0前言
本篇文章主要讲述的是SpringBoot整合Mybatis、Druid和PageHelper 并实现多数据源和分页。其中SpringBoot整合Mybatis这块，在之前的的一篇文章中已经讲述了，这里就不过多说明了。重点是讲述在多数据源下的如何配置使用Druid和PageHelper 。
Druid介绍和使用
在使用Druid之前，先来简单的了解下Druid。
Druid是一个数据库连接池。Druid可以说是目前最好的数据库连接池！因其优秀的功能、性能和扩展性方面，深受开发人员的青睐。
Druid已经在阿里巴巴部署了超过600个应用，经过一年多生产环境大规模部署的严苛考验。Druid是阿里巴巴开发的号称为监控而生的数据库连接池！
同时Druid不仅仅是一个数据库连接池，Druid 核心主要包括三部分：
- 基于Filter－Chain模式的插件体系。
- DruidDataSource 高效可管理的数据库连接池。
- SQLParser
Druid的主要功能如下:
- 是一个高效、功能强大、可扩展性好的数据库连接池。
- 可以监控数据库访问性能。
- 数据库密码加密
- 获得SQL执行日志
- 扩展JDBC
介绍方面这块就不再多说，具体的可以看官方文档。
那么开始介绍Druid如何使用。
首先是Maven依赖，只需要添加druid这一个jar就行了。
<dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid</artifactId> <version>1.1.8</version> </dependency>
配置方面，主要的只需要在application.properties或application.yml添加如下就可以了。
说明：因为这里我是用来两个数据源，所以稍微有些不同而已。Druid 配置的说明在下面中已经说的很详细了，这里我就不在说明了。
## 默认的数据源 master.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/springBoot?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&allowMultiQueries=true master.datasource.username=root master.datasource.password=123456 master.datasource.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver ## 另一个的数据源 cluster.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/springBoot_test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8 cluster.datasource.username=root cluster.datasource.password=123456 cluster.datasource.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver # 连接池的配置信息 # 初始化大小，最小，最大 spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource 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=300000 spring.datasource.validationQuery=SELECT 1 FROM DUAL spring.datasource.testWhileIdle=true spring.datasource.testOnBorrow=false spring.datasource.testOnReturn=false # 打开PSCache，并且指定每个连接上PSCache的大小 spring.datasource.poolPreparedStatements=true spring.datasource.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize=20 # 配置监控统计拦截的filters，去掉后监控界面sql无法统计，'wall'用于防火墙 spring.datasource.filters=stat,wall,log4j # 通过connectProperties属性来打开mergeSql功能；慢SQL记录 spring.datasource.connectionProperties=druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000
成功添加了配置文件之后，我们再来编写Druid相关的类。
首先是MasterDataSourceConfig.java这个类，这个是默认的数据源配置类。
@Configuration
@MapperScan(basePackages = MasterDataSourceConfig.PACKAGE, sqlSessionFactoryRef = "masterSqlSessionFactory")
public class MasterDataSourceConfig {
static final String PACKAGE = "com.pancm.dao.master";
static final String MAPPER_LOCATION = "classpath:mapper/master/*.xml";
@Value("${master.datasource.url}")
private String url;
@Value("${master.datasource.username}")
private String username;
@Value("${master.datasource.password}")
private String password;
@Value("${master.datasource.driverClassName}")
private String driverClassName;
@Value("${spring.datasource.initialSize}")
private int initialSize;
@Value("${spring.datasource.minIdle}")
private int minIdle;
@Value("${spring.datasource.maxActive}")
private int maxActive;
@Value("${spring.datasource.maxWait}")
private int maxWait;
@Value("${spring.datasource.timeBetweenEvictionRunsMillis}")
private int timeBetweenEvictionRunsMillis;
@Value("${spring.datasource.minEvictableIdleTimeMillis}")
private int minEvictableIdleTimeMillis;
@Value("${spring.datasource.validationQuery}")
private String validationQuery;
@Value("${spring.datasource.testWhileIdle}")
private boolean testWhileIdle;
@Value("${spring.datasource.testOnBorrow}")
private boolean testOnBorrow;
@Value("${spring.datasource.testOnReturn}")
private boolean testOnReturn;
@Value("${spring.datasource.poolPreparedStatements}")
private boolean poolPreparedStatements;
@Value("${spring.datasource.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize}")
private int maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize;
@Value("${spring.datasource.filters}")
private String filters;
@Value("{spring.datasource.connectionProperties}")
private String connectionProperties;
@Bean(name = "masterDataSource")
@Primary
public DataSource masterDataSource() {
DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
dataSource.setUrl(url);
dataSource.setUsername(username);
dataSource.setPassword(password);
dataSource.setDriverClassName(driverClassName);
//具体配置
dataSource.setInitialSize(initialSize);
dataSource.setMinIdle(minIdle);
dataSource.setMaxActive(maxActive);
dataSource.setMaxWait(maxWait);
dataSource.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(timeBetweenEvictionRunsMillis);
dataSource.setMinEvictableIdleTimeMillis(minEvictableIdleTimeMillis);
dataSource.setValidationQuery(validationQuery);
dataSource.setTestWhileIdle(testWhileIdle);
dataSource.setTestOnBorrow(testOnBorrow);
dataSource.setTestOnReturn(testOnReturn);
dataSource.setPoolPreparedStatements(poolPreparedStatements);
dataSource.setMaxPoolPreparedStatementPerConnectionSize(maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize);
try {
dataSource.setFilters(filters);
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
dataSource.setConnectionProperties(connectionProperties);
return dataSource;
}
@Bean(name = "masterTransactionManager")
@Primary
public DataSourceTransactionManager masterTransactionManager() {
return new DataSourceTransactionManager(masterDataSource());
}
@Bean(name = "masterSqlSessionFactory")
@Primary
public SqlSessionFactory masterSqlSessionFactory(@Qualifier("masterDataSource") DataSource masterDataSource)
throws Exception {
final SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean();
sessionFactory.setDataSource(masterDataSource);
sessionFactory.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver()
.getResources(MasterDataSourceConfig.MAPPER_LOCATION));
return sessionFactory.getObject();
}
}
其中这两个注解说明下:
**@Primary** ：标志这个 Bean 如果在多个同类 Bean 候选时，该 Bean
优先被考虑。多数据源配置的时候注意，必须要有一个主数据源，用 @Primary 标志该 Bean。
**@MapperScan**： 扫描 Mapper 接口并容器管理。
需要注意的是sqlSessionFactoryRef 表示定义一个唯一 SqlSessionFactory 实例。
上面的配置完之后，就可以将Druid作为连接池使用了。但是Druid并不简简单单的是个连接池，它也可以说是一个监控应用，它自带了web监控界面，可以很清晰的看到SQL相关信息。
在SpringBoot中运用Druid的监控作用，只需要编写StatViewServlet和WebStatFilter类，实现注册服务和过滤规则。这里我们可以将这两个写在一起，使用**@Configuration**和**@Bean**。
为了方便理解，相关的配置说明也写在代码中了，这里就不再过多赘述了。
代码如下:
@Configuration
public class DruidConfiguration {
@Bean
public ServletRegistrationBean druidStatViewServle() {
//注册服务
ServletRegistrationBean servletRegistrationBean = new ServletRegistrationBean(
new StatViewServlet(), "/druid/*");
// 白名单(为空表示,所有的都可以访问,多个IP的时候用逗号隔开)
servletRegistrationBean.addInitParameter("allow", "127.0.0.1");
// IP黑名单 (存在共同时，deny优先于allow)
servletRegistrationBean.addInitParameter("deny", "127.0.0.2");
// 设置登录的用户名和密码
servletRegistrationBean.addInitParameter("loginUsername", "pancm");
servletRegistrationBean.addInitParameter("loginPassword", "123456");
// 是否能够重置数据.
servletRegistrationBean.addInitParameter("resetEnable", "false");
return servletRegistrationBean;
}
@Bean
public FilterRegistrationBean druidStatFilter() {
FilterRegistrationBean filterRegistrationBean = new FilterRegistrationBean(
new WebStatFilter());
// 添加过滤规则
filterRegistrationBean.addUrlPatterns("/*");
// 添加不需要忽略的格式信息
filterRegistrationBean.addInitParameter("exclusions",
"*.js,*.gif,*.jpg,*.png,*.css,*.ico,/druid/*");
System.out.println("druid初始化成功!");
return filterRegistrationBean;
}
}
编写完之后，启动程序，在浏览器输入:http://127.0.0.1:8084/druid/index.html ，然后输入设置的用户名和密码，便可以访问Web界面了。
多数据源配置
在进行多数据源配置之前，先分别在springBoot和springBoot_test的mysql数据库中执行如下脚本。
-- springBoot库的脚本 CREATE TABLE `t_user` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增id', `name` varchar(10) DEFAULT NULL COMMENT '姓名', `age` int(2) DEFAULT NULL COMMENT '年龄', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=15 DEFAULT CHARSET=utf8 -- springBoot_test库的脚本 CREATE TABLE `t_student` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(16) DEFAULT NULL, `age` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8
注:为了偷懒，将两张表的结构弄成一样了！不过不影响测试!
在application.properties中已经配置这两个数据源的信息，上面已经贴出了一次配置，这里就不再贴了。
这里重点说下 第二个数据源的配置。和上面的MasterDataSourceConfig.java差不多，区别在与没有使用**@Primary** 注解和名称不同而已。需要注意的是MasterDataSourceConfig.java对package和mapper的扫描是精确到目录的，这里的第二个数据源也是如此。那么代码如下:
@Configuration
@MapperScan(basePackages = ClusterDataSourceConfig.PACKAGE, sqlSessionFactoryRef = "clusterSqlSessionFactory")
public class ClusterDataSourceConfig {
static final String PACKAGE = "com.pancm.dao.cluster";
static final String MAPPER_LOCATION = "classpath:mapper/cluster/*.xml";
@Value("${cluster.datasource.url}")
private String url;
@Value("${cluster.datasource.username}")
private String username;
@Value("${cluster.datasource.password}")
private String password;
@Value("${cluster.datasource.driverClassName}")
private String driverClass;
// 和MasterDataSourceConfig一样，这里略
@Bean(name = "clusterDataSource")
public DataSource clusterDataSource() {
DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
dataSource.setUrl(url);
dataSource.setUsername(username);
dataSource.setPassword(password);
dataSource.setDriverClassName(driverClass);
// 和MasterDataSourceConfig一样，这里略 ...
return dataSource;
}
@Bean(name = "clusterTransactionManager")
public DataSourceTransactionManager clusterTransactionManager() {
return new DataSourceTransactionManager(clusterDataSource());
}
@Bean(name = "clusterSqlSessionFactory")
public SqlSessionFactory clusterSqlSessionFactory(@Qualifier("clusterDataSource") DataSource clusterDataSource)
throws Exception {
final SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean();
sessionFactory.setDataSource(clusterDataSource);
sessionFactory.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources(ClusterDataSourceConfig.MAPPER_LOCATION));
return sessionFactory.getObject();
}
}
成功写完配置之后，启动程序，进行测试。
分别在springBoot和springBoot_test库中使用接口进行添加数据。
t_user
POST http://localhost:8084/api/user
{"name":"张三","age":25}
{"name":"李四","age":25}
{"name":"王五","age":25}
t_student
POST http://localhost:8084/api/student
{"name":"学生A","age":16}
{"name":"学生B","age":17}
{"name":"学生C","age":18}
成功添加数据之后，然后进行调用不同的接口进行查询。
请求:
GET http://localhost:8084/api/user?name=李四
返回:
{
"id": 2,
"name": "李四",
"age": 25
}
请求:
GET http://localhost:8084/api/student?name=学生C
返回:
{
"id": 1,
"name": "学生C",
"age": 16
}
通过数据可以看出，成功配置了多数据源了。
PageHelper 分页实现
PageHelper是Mybatis的一个分页插件，非常的好用！这里强烈推荐！！！
PageHelper的使用很简单，只需要在Maven中添加pagehelper这个依赖就可以了。
Maven的依赖如下:
<dependency> <groupId>com.github.pagehelper</groupId> <artifactId>pagehelper-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.2.3</version> </dependency>
注：这里我是用springBoot版的！也可以使用其它版本的。
添加依赖之后，只需要添加如下配置或代码就可以了。
第一种，在application.properties或application.yml添加
pagehelper: helperDialect: mysql offsetAsPageNum: true rowBoundsWithCount: true reasonable: false
第二种，在mybatis.xml配置中添加
<bean id="sqlSessionFactory" class="org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean"> <property name="dataSource" ref="dataSource" /> <!-- 扫描mapping.xml文件 --> <property name="mapperLocations" value="classpath:mapper/*.xml"></property> <!-- 配置分页插件 --> <property name="plugins"> <array> <bean class="com.github.pagehelper.PageHelper"> <property name="properties"> <value> helperDialect=mysql offsetAsPageNum=true rowBoundsWithCount=true reasonable=false </value> </property> </bean> </array> </property> </bean>
第三种，在代码中添加，使用**@Bean**注解在启动程序的时候初始化。
@Bean
public PageHelper pageHelper(){
PageHelper pageHelper = new PageHelper();
Properties properties = new Properties();
//数据库
properties.setProperty("helperDialect", "mysql");
//是否将参数offset作为PageNum使用
properties.setProperty("offsetAsPageNum", "true");
//是否进行count查询
properties.setProperty("rowBoundsWithCount", "true");
//是否分页合理化
properties.setProperty("reasonable", "false");
pageHelper.setProperties(properties);
}
因为这里我们使用的是多数据源，所以这里的配置稍微有些不同。我们需要在sessionFactory这里配置。这里就对MasterDataSourceConfig.java进行相应的修改。在masterSqlSessionFactory方法中，添加如下代码。
@Bean(name = "masterSqlSessionFactory")
@Primary
public SqlSessionFactory masterSqlSessionFactory(@Qualifier("masterDataSource") DataSource masterDataSource)
throws Exception {
final SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean();
sessionFactory.setDataSource(masterDataSource);
sessionFactory.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver()
.getResources(MasterDataSourceConfig.MAPPER_LOCATION));
//分页插件
Interceptor interceptor = new PageInterceptor();
Properties properties = new Properties();
//数据库
properties.setProperty("helperDialect", "mysql");
//是否将参数offset作为PageNum使用
properties.setProperty("offsetAsPageNum", "true");
//是否进行count查询
properties.setProperty("rowBoundsWithCount", "true");
//是否分页合理化
properties.setProperty("reasonable", "false");
interceptor.setProperties(properties);
sessionFactory.setPlugins(new Interceptor[] {interceptor});
return sessionFactory.getObject();
}
注：其它的数据源也想进行分页的时候，参照上面的代码即可。
这里需要注意的是reasonable参数，表示分页合理化，默认值为false。如果该参数设置为 true 时，pageNum<=0 时会查询第一页，pageNum>pages（超过总数时），会查询最后一页。默认false 时，直接根据参数进行查询。
设置完PageHelper 之后，使用的话，只需要在查询的sql前面添加PageHelper.startPage(pageNum,pageSize); ，如果是想知道总数的话，在查询的sql语句后买呢添加 page.getTotal()就可以了。
代码示例:
public List<T> findByListEntity(T entity) {
List<T> list = null;
try {
Page<?> page =PageHelper.startPage(1,2);
System.out.println(getClassName(entity)+"设置第一页两条数据!");
list = getMapper().findByListEntity(entity);
System.out.println("总共有:"+page.getTotal()+"条数据,实际返回:"+list.size()+"两条数据!");
} catch (Exception e) {
logger.error("查询"+getClassName(entity)+"失败!原因是:",e);
}
return list;
}
代码编写完毕之后，开始进行最后的测试。
查询t_user表的所有的数据，并进行分页。
请求:
GET http://localhost:8084/api/user
返回:
[
{
"id": 1,
"name": "张三",
"age": 25
},
{
"id": 2,
"name": "李四",
"age": 25
}
]
控制台打印:
开始查询...
User设置第一页两条数据!
2018-04-27 19:55:50.769 DEBUG 6152 --- [io-8084-exec-10] c.p.d.m.UserDao.findByListEntity_COUNT : ==> Preparing: SELECT count(0) FROM t_user WHERE 1 = 1
2018-04-27 19:55:50.770 DEBUG 6152 --- [io-8084-exec-10] c.p.d.m.UserDao.findByListEntity_COUNT : ==> Parameters:
2018-04-27 19:55:50.771 DEBUG 6152 --- [io-8084-exec-10] c.p.d.m.UserDao.findByListEntity_COUNT : <== Total: 1
2018-04-27 19:55:50.772 DEBUG 6152 --- [io-8084-exec-10] c.p.dao.master.UserDao.findByListEntity : ==> Preparing: select id, name, age from t_user where 1=1 LIMIT ?
2018-04-27 19:55:50.773 DEBUG 6152 --- [io-8084-exec-10] c.p.dao.master.UserDao.findByListEntity : ==> Parameters: 2(Integer)
2018-04-27 19:55:50.774 DEBUG 6152 --- [io-8084-exec-10] c.p.dao.master.UserDao.findByListEntity : <== Total: 2
总共有:3条数据,实际返回:2两条数据!
查询t_student表的所有的数据，并进行分页。
请求:
GET http://localhost:8084/api/student
返回:
[
{
"id": 1,
"name": "学生A",
"age": 16
},
{
"id": 2,
"name": "学生B",
"age": 17
}
]
控制台打印:
开始查询...
Studnet设置第一页两条数据!
2018-04-27 19:54:56.155 DEBUG 6152 --- [nio-8084-exec-8] c.p.d.c.S.findByListEntity_COUNT : ==> Preparing: SELECT count(0) FROM t_student WHERE 1 = 1
2018-04-27 19:54:56.155 DEBUG 6152 --- [nio-8084-exec-8] c.p.d.c.S.findByListEntity_COUNT : ==> Parameters:
2018-04-27 19:54:56.156 DEBUG 6152 --- [nio-8084-exec-8] c.p.d.c.S.findByListEntity_COUNT : <== Total: 1
2018-04-27 19:54:56.157 DEBUG 6152 --- [nio-8084-exec-8] c.p.d.c.StudentDao.findByListEntity : ==> Preparing: select id, name, age from t_student where 1=1 LIMIT ?
2018-04-27 19:54:56.157 DEBUG 6152 --- [nio-8084-exec-8] c.p.d.c.StudentDao.findByListEntity : ==> Parameters: 2(Integer)
2018-04-27 19:54:56.157 DEBUG 6152 --- [nio-8084-exec-8] c.p.d.c.StudentDao.findByListEntity : <== Total: 2
总共有:3条数据,实际返回:2两条数据!
查询完毕之后，我们再来看Druid 的监控界面。在浏览器输入:http://127.0.0.1:8084/druid/index.html
可以很清晰的看到操作记录!
如果想知道更多的Druid相关知识，可以查看官方文档!
结语
这篇终于写完了，在进行代码编写的时候，碰到过很多问题，然后慢慢的尝试和找资料解决了。本篇文章只是很浅的介绍了这些相关的使用，在实际的应用可能会更复杂。
参考文章:https://www.bysocket.com/?p=1712
Durid官方地址:https://github.com/alibaba/druid
PageHelper官方地址:https://github.com/pagehelper/Mybatis-PageHelper
项目我放到github上面去了: https://github.com/xuwujing/springBoot ，大家也可以本地下载：点击这里
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对的支持。
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