转自:http://blog.csdn.net/yunnysunny/article/details/8657095
java程序很大一部分要操作数据库,为了提高性能操作数据库的时候,有不得不使用数据库连接池。数据库连接池有很多选择,c3p、dhcp、proxool等,druid作为一名后起之秀,凭借其出色的性能,也逐渐印入了大家的眼帘。接下来本教程就说一下druid的简单使用。
首先从http://repo1.maven.org/maven2/com/alibaba/druid/ 下载最新的jar包。如果想使用最新的源码编译,可以从https://github.com/alibaba/druid 下载源码,然后使用maven命令行,或者导入到eclipse中进行编译。
1 配置
和dbcp类似,druid的配置项如下
配置 | 缺省值 | 说明 |
name | 配置这个属性的意义在于,如果存在多个数据源,监控的时候 可以通过名字来区分开来。如果没有配置,将会生成一个名字, 格式是:"DataSource-" + System.identityHashCode(this) |
|
jdbcUrl | 连接数据库的url,不同数据库不一样。例如: mysql : jdbc:mysql://10.20.153.104:3306/druid2 oracle : jdbc:oracle:thin:@10.20.149.85:1521:ocnauto |
|
username | 连接数据库的用户名 | |
password | 连接数据库的密码。如果你不希望密码直接写在配置文件中, 可以使用ConfigFilter。详细看这里: https://github.com/alibaba/druid/wiki/%E4%BD%BF%E7%94%A8ConfigFilter |
|
driverClassName | 根据url自动识别 | 这一项可配可不配,如果不配置druid会根据url自动识别dbType, 然后选择相应的driverClassName |
initialSize | 0 | 初始化时建立物理连接的个数。初始化发生在显示调用init方法, 或者第一次getConnection时 |
maxActive | 8 | 最大连接池数量 |
maxIdle | 8 | 已经不再使用,配置了也没效果 |
minIdle | 最小连接池数量 | |
maxWait | 获取连接时最大等待时间,单位毫秒。配置了maxWait之后, 缺省启用公平锁,并发效率会有所下降, 如果需要可以通过配置useUnfairLock属性为true使用非公平锁。 |
|
poolPreparedStatements | false | 是否缓存preparedStatement,也就是PSCache。 PSCache对支持游标的数据库性能提升巨大,比如说oracle。 在mysql5.5以下的版本中没有PSCache功能,建议关闭掉。 5.5及以上版本有PSCache,建议开启。 |
maxOpenPreparedStatements | -1 | 要启用PSCache,必须配置大于0,当大于0时, poolPreparedStatements自动触发修改为true。 在Druid中,不会存在Oracle下PSCache占用内存过多的问题, 可以把这个数值配置大一些,比如说100 |
validationQuery | 用来检测连接是否有效的sql,要求是一个查询语句。 如果validationQuery为null,testOnBorrow、testOnReturn、 testWhileIdle都不会其作用。 |
|
testOnBorrow | true | 申请连接时执行validationQuery检测连接是否有效, 做了这个配置会降低性能。 |
testOnReturn | false | 归还连接时执行validationQuery检测连接是否有效, 做了这个配置会降低性能 |
testWhileIdle | false | 建议配置为true,不影响性能,并且保证安全性。 申请连接的时候检测,如果空闲时间大于 timeBetweenEvictionRunsMillis, 执行validationQuery检测连接是否有效。 |
timeBetweenEvictionRunsMillis | 有两个含义: 1) Destroy线程会检测连接的间隔时间 2) testWhileIdle的判断依据,详细看testWhileIdle属性的说明 |
|
numTestsPerEvictionRun | 不再使用,一个DruidDataSource只支持一个EvictionRun | |
minEvictableIdleTimeMillis | ||
connectionInitSqls | 物理连接初始化的时候执行的sql | |
exceptionSorter | 根据dbType自动识别 | 当数据库抛出一些不可恢复的异常时,抛弃连接 |
filters | 属性类型是字符串,通过别名的方式配置扩展插件, 常用的插件有: 监控统计用的filter:stat 日志用的filter:log4j 防御sql注入的filter:wall |
|
proxyFilters | 类型是List<com.alibaba.druid.filter.Filter>, 如果同时配置了filters和proxyFilters, 是组合关系,并非替换关系 |
表1.1 配置属性
根据常用的配置属性,首先给出一个如下的配置文件,放置于src目录下。
- url:jdbc:mysql://localhost:3306/dragoon_v25_masterdb
- driverClassName:com.mysql.jdbc.Driver
- username:root
- password:aaaaaaaa
- filters:stat
- maxActive:20
- initialSize:1
- maxWait:60000
- minIdle:10
- #maxIdle:15
- timeBetweenEvictionRunsMillis:60000
- minEvictableIdleTimeMillis:300000
- validationQuery:SELECT 'x'
- testWhileIdle:true
- testOnBorrow:false
- testOnReturn:false
- #poolPreparedStatements:true
- maxOpenPreparedStatements:20
- #对于长时间不使用的连接强制关闭
- removeAbandoned:true
- #超过30分钟开始关闭空闲连接
- removeAbandonedTimeout:1800
- #将当前关闭动作记录到日志
- logAbandoned:true
配置文件1.1
配置项中指定了各个参数后,在连接池内部是这么使用这些参数的。数据库连接池在初始化的时候会创建initialSize个连接,当有数据库操作时,会从池中取出一个连接。如果当前池中正在使用的连接数等于maxActive,则会等待一段时间,等待其他操作释放掉某一个连接,如果这个等待时间超过了maxWait,则会报错;如果当前正在使用的连接数没有达到maxActive,则判断当前是否空闲连接,如果有则直接使用空闲连接,如果没有则新建立一个连接。在连接使用完毕后,不是将其物理连接关闭,而是将其放入池中等待其他操作复用。
同时连接池内部有机制判断,如果当前的总的连接数少于miniIdle,则会建立新的空闲连接,以保证连接数得到miniIdle。如果当前连接池中某个连接在空闲了timeBetweenEvictionRunsMillis时间后任然没有使用,则被物理性的关闭掉。有些数据库连接的时候有超时限制(mysql连接在8小时后断开),或者由于网络中断等原因,连接池的连接会出现失效的情况,这时候设置一个testWhileIdle参数为true,可以保证连接池内部定时检测连接的可用性,不可用的连接会被抛弃或者重建,最大情况的保证从连接池中得到的Connection对象是可用的。当然,为了保证绝对的可用性,你也可以使用testOnBorrow为true(即在获取Connection对象时检测其可用性),不过这样会影响性能。
2 代码编写
2.1 使用spring
首先给出spring配置文件
- <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
- xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
- xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/mvc http://www.springframework.org/schema/mvc/spring-mvc-3.0.xsd
- http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd
- http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-3.0.xsd">
- <!-- 给web使用的spring文件 -->
- <bean id="propertyConfigurer"
- class="org.springframework.beans.factory.config.PropertyPlaceholderConfigurer">
- <property name="locations">
- <list>
- <value>/WEB-INF/classes/dbconfig.properties</value>
- </list>
- </property>
- </bean>
- <bean id="dataSource" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource"
- destroy-method="close">
- <property name="url" value="${url}" />
- <property name="username" value="${username}" />
- <property name="password" value="${password}" />
- <property name="driverClassName" value="${driverClassName}" />
- <property name="filters" value="${filters}" />
- <property name="maxActive" value="${maxActive}" />
- <property name="initialSize" value="${initialSize}" />
- <property name="maxWait" value="${maxWait}" />
- <property name="minIdle" value="${minIdle}" />
- <property name="timeBetweenEvictionRunsMillis" value="${timeBetweenEvictionRunsMillis}" />
- <property name="minEvictableIdleTimeMillis" value="${minEvictableIdleTimeMillis}" />
- <property name="validationQuery" value="${validationQuery}" />
- <property name="testWhileIdle" value="${testWhileIdle}" />
- <property name="testOnBorrow" value="${testOnBorrow}" />
- <property name="testOnReturn" value="${testOnReturn}" />
- <property name="maxOpenPreparedStatements"
- value="${maxOpenPreparedStatements}" />
- <property name="removeAbandoned" value="${removeAbandoned}" /> <!-- 打开removeAbandoned功能 -->
- <property name="removeAbandonedTimeout" value="${removeAbandonedTimeout}" /> <!-- 1800秒,也就是30分钟 -->
- <property name="logAbandoned" value="${logAbandoned}" /> <!-- 关闭abanded连接时输出错误日志 -->
- </bean>
- <bean id="dataSourceDbcp" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource"
- destroy-method="close">
- <property name="driverClassName" value="${driverClassName}" />
- <property name="url" value="${url}" />
- <property name="username" value="${username}" />
- <property name="password" value="${password}" />
- <property name="maxActive" value="${maxActive}" />
- <property name="minIdle" value="${minIdle}" />
- <property name="maxWait" value="${maxWait}" />
- <property name="defaultAutoCommit" value="true" />
- <property name="timeBetweenEvictionRunsMillis" value="${timeBetweenEvictionRunsMillis}" />
- <property name="minEvictableIdleTimeMillis" value="${minEvictableIdleTimeMillis}" />
- <property name="validationQuery" value="${validationQuery}" />
- <property name="testWhileIdle" value="${testWhileIdle}" />
- <property name="testOnBorrow" value="${testOnBorrow}" />
- <property name="testOnReturn" value="${testOnReturn}" />
- <property name="maxOpenPreparedStatements"
- value="${maxOpenPreparedStatements}" />
- <property name="removeAbandoned" value="${removeAbandoned}" />
- <property name="removeAbandonedTimeout" value="${removeAbandonedTimeout}" />
- <property name="logAbandoned" value="${logAbandoned}" />
- </bean>
- <!-- jdbcTemplate -->
- <bean id="jdbc" class="org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate">
- <property name="dataSource">
- <ref bean="dataSource" />
- </property>
- </bean>
- <bean id="SpringTableOperatorBean" class="com.whyun.druid.model.TableOperator"
- scope="prototype">
- <property name="dataSource">
- <ref bean="dataSource" />
- </property>
- </bean>
- </beans>
配置文件2.1
其中第一个bean中给出的配置文件/WEB-INF/classes/dbconfig.properties就是第1节中给出的配置文件。我这里还特地给出dbcp的spring配置项,目的就是将两者进行对比,方便大家进行迁移。这里没有使用JdbcTemplate,所以jdbc那个bean没有使用到。下面给出com.whyun.druid.model.TableOperator类的代码。
- package com.whyun.druid.model;
- import java.sql.Connection;
- import java.sql.PreparedStatement;
- import java.sql.SQLException;
- import java.sql.Statement;
- import javax.sql.DataSource;
- public class TableOperator {
- private DataSource dataSource;
- public void setDataSource(DataSource dataSource) {
- this.dataSource = dataSource;
- }
- private static final int COUNT = 800;
- public TableOperator() {
- }
- public void tearDown() throws Exception {
- try {
- dropTable();
- } catch (SQLException e) {
- e.printStackTrace();
- }
- }
- public void insert() throws Exception {
- StringBuffer ddl = new StringBuffer();
- ddl.append("INSERT INTO t_big (");
- for (int i = 0; i < COUNT; ++i) {
- if (i != 0) {
- ddl.append(", ");
- }
- ddl.append("F" + i);
- }
- ddl.append(") VALUES (");
- for (int i = 0; i < COUNT; ++i) {
- if (i != 0) {
- ddl.append(", ");
- }
- ddl.append("?");
- }
- ddl.append(")");
- Connection conn = dataSource.getConnection();
- // System.out.println(ddl.toString());
- PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement(ddl.toString());
- for (int i = 0; i < COUNT; ++i) {
- stmt.setInt(i + 1, i);
- }
- stmt.execute();
- stmt.close();
- conn.close();
- }
- private void dropTable() throws SQLException {
- Connection conn = dataSource.getConnection();
- Statement stmt = conn.createStatement();
- stmt.execute("DROP TABLE t_big");
- stmt.close();
- conn.close();
- }
- public void createTable() throws SQLException {
- StringBuffer ddl = new StringBuffer();
- ddl.append("CREATE TABLE t_big (FID INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY ");
- for (int i = 0; i < COUNT; ++i) {
- ddl.append(", ");
- ddl.append("F" + i);
- ddl.append(" BIGINT NULL");
- }
- ddl.append(")");
- Connection conn = dataSource.getConnection();
- Statement stmt = conn.createStatement();
- stmt.execute(ddl.toString());
- stmt.close();
- conn.close();
- }
- }
代码片段2.1
注意:在使用的时候,通过获取完Connection对象,在使用完之后,要将其close掉,这样其实是将用完的连接放入到连接池中,如果你不close的话,会造成连接泄露。
然后我们写一个servlet来测试他.
- package com.whyun.druid.servelt;
- import java.io.IOException;
- import java.io.PrintWriter;
- import java.sql.SQLException;
- import javax.servlet.ServletContext;
- import javax.servlet.ServletException;
- import javax.servlet.http.HttpServlet;
- import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
- import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
- import org.springframework.web.context.WebApplicationContext;
- import org.springframework.web.context.support.WebApplicationContextUtils;
- import com.whyun.druid.model.TableOperator;
- public class TestServlet extends HttpServlet {
- private TableOperator operator;
- @Override
- public void init() throws ServletException {
- super.init();
- ServletContext servletContext = this.getServletContext();
- WebApplicationContext ctx
- = WebApplicationContextUtils.getWebApplicationContext(servletContext);
- operator = (TableOperator)ctx.getBean("SpringTableOperatorBean");
- }
- /**
- * The doGet method of the servlet. <br>
- *
- * This method is called when a form has its tag value method equals to get.
- *
- * @param request the request send by the client to the server
- * @param response the response send by the server to the client
- * @throws ServletException if an error occurred
- * @throws IOException if an error occurred
- */
- public void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
- throws ServletException, IOException {
- response.setContentType("text/html");
- PrintWriter out = response.getWriter();
- boolean createResult = false;
- boolean insertResult = false;
- boolean dropResult = false;
- try {
- operator.createTable();
- createResult = true;
- } catch (SQLException e) {
- e.printStackTrace();
- }
- if (createResult) {
- try {
- operator.insert();
- insertResult = true;
- } catch (Exception e) {
- e.printStackTrace();
- }
- try {
- operator.tearDown();
- dropResult = true;
- } catch (Exception e) {
- e.printStackTrace();
- }
- }
- out.println("{'createResult':"+createResult+",'insertResult':"
- +insertResult+",'dropResult':"+dropResult+"}");
- out.flush();
- out.close();
- }
- }
代码片段2.2
这里没有用到struts2或者springmvc,虽然大部分开发者用的是这两种框架。
2.2 不使用spring
类似于dbcp,druid也提供了原生态的支持。这里仅仅列出来了如何获取一个DataSource对象,实际使用中要将获取DataSource的过程封装到一个单体模式类中。先看下面这段代码:
- package com.whyun.util.db;
- import javax.sql.DataSource;
- import org.apache.commons.dbcp.BasicDataSourceFactory;
- import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceFactory;
- import com.whyun.util.config.MySqlConfigProperty;
- import com.whyun.util.config.MySqlConfigProperty2;
- import com.whyun.util.db.source.AbstractDataSource;
- import com.whyun.util.db.source.impl.DbcpSourceMysql;
- import com.whyun.util.db.source.impl.DruidSourceMysql;
- import com.whyun.util.db.source.impl.DruidSourceMysql2;
- // TODO: Auto-generated Javadoc
- /**
- * The Class DataSourceUtil.
- */
- public class DataSourceUtil {
- /** 使用配置文件dbconfig.properties构建Druid数据源. */
- public static final int DRUID_MYSQL_SOURCE = 0;
- /** The duird mysql source. */
- private static DataSource duirdMysqlSource;
- /** 使用配置文件dbconfig2.properties构建Druid数据源. */
- public static final int DRUID_MYSQL_SOURCE2 = 1;
- /** The druid mysql source2. */
- private static DataSource druidMysqlSource2;
- /** 使用配置文件dbconfig.properties构建Dbcp数据源. */
- public static final int DBCP_SOURCE = 4;
- /** The dbcp source. */
- private static DataSource dbcpSource;
- /**
- * 根据类型获取数据源.
- *
- * @param sourceType 数据源类型
- * @return druid或者dbcp数据源
- * @throws Exception the exception
- * @NotThreadSafe
- */
- public static final DataSource getDataSource(int sourceType)
- throws Exception {
- DataSource dataSource = null;
- switch(sourceType) {
- case DRUID_MYSQL_SOURCE:
- if (duirdMysqlSource == null) {
- duirdMysqlSource = DruidDataSourceFactory.createDataSource(
- MySqlConfigProperty.getInstance().getProperties());
- }
- dataSource = duirdMysqlSource;
- break;
- case DRUID_MYSQL_SOURCE2:
- if (druidMysqlSource2 == null) {
- druidMysqlSource2 = DruidDataSourceFactory.createDataSource(
- MySqlConfigProperty2.getInstance().getProperties());
- }
- dataSource = druidMysqlSource2;
- break;
- case DBCP_SOURCE:
- if (dbcpSource == null) {
- dbcpSource = BasicDataSourceFactory.createDataSource(
- MySqlConfigProperty.getInstance().getProperties());
- }
- dataSource = dbcpSource;
- break;
- }
- return dataSource;
- }
- /**
- * 根据数据库类型标示获取DataSource对象,跟{@link com.whyun.util.db.DataSourceUtil#getDataSource(int)}
- * 不同的是,这里DataSource获取的时候使用了单体模式
- *
- * @param sourceType 数据源类型
- * @return 获取到的DataSource对象
- * @throws Exception the exception
- */
- public static final DataSource getDataSource2(int sourceType) throws Exception {
- AbstractDataSource abstractDataSource = null;
- switch(sourceType) {
- case DRUID_MYSQL_SOURCE:
- abstractDataSource = DruidSourceMysql.getInstance();
- break;
- case DRUID_MYSQL_SOURCE2:
- abstractDataSource = DruidSourceMysql2.getInstance();
- break;
- case DBCP_SOURCE:
- abstractDataSource = DbcpSourceMysql.getInstance();
- break;
- }
- return abstractDataSource == null ?
- null :
- abstractDataSource.getDataSource();
- }
- }
代码片段2.3 手动读取配置文件初始化连接池
第37行中调用了类com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceFactory中createDataSource方法来初始化一个连接池。对比dbcp的使用方法,两者很相似。
下面给出一个多线程的测试程序。运行后可以比较druid和dbcp的性能差别。
- package com.whyun.druid.test;
- import java.sql.SQLException;
- import java.util.ArrayList;
- import java.util.List;
- import java.util.concurrent.Callable;
- import java.util.concurrent.ExecutorService;
- import java.util.concurrent.Executors;
- import java.util.concurrent.Future;
- import java.util.concurrent.TimeUnit;
- import com.whyun.druid.model.TableOperator;
- import com.whyun.util.db.DataSourceUtil;
- public class MutilThreadTest {
- public static void test(int dbType, int times)
- throws Exception {
- int numOfThreads =Runtime.getRuntime().availableProcessors()*2;
- ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(numOfThreads);
- final TableOperator test = new TableOperator();
- // int dbType = DataSourceUtil.DRUID_MYSQL_SOURCE;
- // dbType = DataSourceUtil.DBCP_SOURCE;
- test.setDataSource(DataSourceUtil.getDataSource(dbType));
- boolean createResult = false;
- try {
- test.createTable();
- createResult = true;
- } catch (SQLException e) {
- e.printStackTrace();
- }
- if (createResult) {
- List<Future<Long>> results = new ArrayList<Future<Long>>();
- for (int i = 0; i < times; i++) {
- results.add(executor.submit(new Callable<Long>() {
- @Override
- public Long call() throws Exception {
- long begin = System.currentTimeMillis();
- try {
- test.insert();
- //insertResult = true;
- } catch (Exception e) {
- e.printStackTrace();
- }
- long end = System.currentTimeMillis();
- return end - begin;
- }
- }));
- }
- executor.shutdown();
- while(!executor.awaitTermination(Long.MAX_VALUE, TimeUnit.DAYS));
- long sum = 0;
- for (Future<Long> result : results) {
- sum += result.get();
- }
- System.out.println("---------------db type "+dbType+"------------------");
- System.out.println("number of threads :" + numOfThreads + " times:" + times);
- System.out.println("running time: " + sum + "ms");
- System.out.println("TPS: " + (double)(100000 * 1000) / (double)(sum));
- System.out.println();
- try {
- test.tearDown();
- //dropResult = true;
- } catch (Exception e) {
- e.printStackTrace();
- }
- } else {
- System.out.println("初始化数据库失败");
- }
- }
- public static void main (String argc[])
- throws Exception {
- test(DataSourceUtil.DBCP_SOURCE,50);
- test(DataSourceUtil.DRUID_MYSQL_SOURCE,50);
- }
- }
代码片段2.4 连接池多线程测试程序
3 监控
3.1 web监控
druid提供了sql语句查询时间等信息的监控功能。为了让数据库查询一直运行,下面特地写了一个ajax进行轮询。同时,还要保证在web.xml中配置如下信息
- <servlet>
- <servlet-name>DruidStatView</servlet-name>
- <servlet-class>com.alibaba.druid.support.http.StatViewServlet</servlet-class>
- </servlet>
- <servlet-mapping>
- <servlet-name>DruidStatView</servlet-name>
- <url-pattern>/druid/*</url-pattern>
- </servlet-mapping>
配置文件3.1 在web.xml中添加druid监控
同时将ajax代码提供如下
- function showTime() {
- var myDate = new Date();
- var timeStr = '';
- timeStr += myDate.getFullYear()+'-'; //获取完整的年份(4位,1970-????)
- timeStr += myDate.getMonth()+'-'; //获取当前月份(0-11,0代表1月)
- timeStr += myDate.getDate() + ' '; //获取当前日(1-31)
- timeStr += myDate.getHours()+':'; //获取当前小时数(0-23)
- timeStr += myDate.getMinutes()+':'; //获取当前分钟数(0-59)
- timeStr += myDate.getSeconds(); //获取当前秒数(0-59)
- return timeStr
- }
- $(document).ready(function() {
- function loadDBTestMessage() {
- $.get('servlet/MysqlTestServlet',function(data) {
- if (typeof(data) != 'object') {
- data = eval('(' + data + ')');
- }
- var html = '['+showTime()+']';
- html += '创建:' + data['createResult'];
- html += '插入:' + data['insertResult'];
- html += '销毁:' + data['dropResult'];
- html +=
- $('#message').html(html);
- });
- }
- setInterval(function() {
- loadDBTestMessage();
- }, 10000);
- });
代码片段3.1 ajax轮询
这时打开http://localhost/druid-web/druid/ 地址,会看到监控界面,点击其中的sql标签。
图3.1 监控界面查看sql查询时间
注意:在写配置文件1.1时,要保证filter配置项中含有stat属性,否则这个地方看不到sql语句的监控数据。
从0.2.23开始监控界面支持中英文语言,所以这里就不翻译表格中的英文字段了。
老版本的druid的jar包中不支持通过web界面进行远程监控,从0.2.14开始可以通过配置jmx地址来获取远程运行druid的服务器的监控信息。具体配置方法如下:
- <servlet>
- <servlet-name>DruidStatView</servlet-name>
- <servlet-class>com.alibaba.druid.support.http.StatViewServlet</servlet-class>
- <init-param>
- <param-name>jmxUrl</param-name>
- <param-value>service:jmx:rmi:///jndi/rmi://localhost:9004/jmxrmi</param-value>
- </init-param>
- </servlet>
- <servlet-mapping>
- <servlet-name>DruidStatView</servlet-name>
- <url-pattern>/druid/*</url-pattern>
- </servlet-mapping>
配置文件3.2 远程监控web
这里连接的配置参数中多了一个jmxUrl,里面配置一个jmx连接地址,如果配置了这个init-param后,那么当前web监控界面监控的就不是本机的druid的使用情况,而是jmxUrl中指定的ip的远程机器的druid使用情况。jmx连接中也可以指定用户名、密码,在上面的servlet中添加两个init-param,其param-name分别为jmxUsername和jmxPassword,分别对应连接jmx的用户名和密码。对于jmx在服务器端的配置,可以参考3.2节中的介绍。
3.2 jconsole监控
同时druid提供了jconsole监控的功能,因为界面做的不是很好,所以官方中没有对其的相关介绍。如果是纯java程序的话,可以简单的使用jconsole,也可以使用3.1中提到的通过配置init-param来访问远程druid。下面依然使用的是刚才用的web项目来模拟druid所在的远程机器。
现在假设有两台机器,一台是运行druid的A机器,一台是要查看druid运行信息的B机器。
首先在这台远程机器A的catalina.bat(或者catalina.sh)中加入java的启动选项,放置于if "%OS%" == "Windows_NT" setlocal这句之后。
set JAVA_OPTS=%JAVA_OPTS% -Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.port="9004" -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate="false" -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl="false"
保存完之后,启动startup.bat(或者startup.sh)来运行tomcat(上面设置java启动项的配置,按理来说在eclipse中也能适用,但是笔者在其下没有试验成功)。然后在要查看监控信息的某台电脑B的命令行中运行如下命令
jconsole -pluginpath E:\kuaipan\workspace6\druid-web\WebRoot\WEB-INF\lib\druid-0.2.11.jar
这里的最后一个参数就是你的druid的jar包的路径。
图3.2 jconsole连接界面
在远程进程的输入框里面输入ip:端口号,然后点击连接(上面的配置中没有指定用户名、密码,所以这里不用填写)。打开的界面如下:
图3.3 jconsole 连接成功界面
可以看到和web监控界面类似的数据了。推荐直接使用web界面配置jmx地址方式来访问远程机器的druid使用情况,因为这种方式查看到的数据信息更全面些。
相关推荐
下面我们将详细介绍 Druid 数据库连接池的简单使用和配置。 1. **下载与引入**: 要使用 Druid,首先需要下载其对应的 JAR 包,通常可以从 Maven 中央仓库(http://repo1.maven.org/maven2/com/alibaba/druid/)...
Druid是一个功能强大的Java数据库连接池(Database Connection Pool)组件,由阿里巴巴开发并开源。它不仅提供了数据库连接池的...通过阅读提供的“druid简单教程.docx”文档,可以更深入地学习和实践Druid的相关知识。
### Druid简明教程 #### 一、引言 在Java应用程序开发中,数据库操作占据了非常重要的部分。为了提高性能和资源利用率,使用数据库连接池变得非常必要。市面上有许多优秀的数据库连接池实现,如C3P0、DBCP、...
本教程将详细介绍如何在Java项目中使用Druid数据连接池连接PostgreSQL数据库,以实现一个简单的测试环境。 首先,我们需要了解Druid数据连接池的基本概念。Druid提供了一种高效、灵活的数据库连接管理方式,它可以...
【标题】"MybatisPlus简易教程mysql+Druid+热部署+通用枚举"涉及到的主要知识点包括MybatisPlus、MySQL数据库、Druid数据源以及应用的热部署和通用枚举的使用。 MybatisPlus(简称MP)是Mybatis的增强工具,它在...
本教程将详细介绍如何在MyBatis中利用第三方库Druid来创建数据连接池,并以SQL Server为例进行配置和使用。 首先,我们需要理解MyBatis和Druid的基本概念。MyBatis是一个轻量级的ORM(对象关系映射)框架,它可以将...
本篇文章是Druid系列教程的一部分,主要介绍了如何使用三种不同的方式来摄入数据和提交任务到Druid集群。首先,我们需要确保Druid已经正确部署并能够正常运行。接下来,我们将详细探讨这三个示例。 **简单示例1:...
本教程将全面介绍Druid的核心特性和如何在实际项目中配置和使用Druid监控。 1. **Druid数据库连接池** Druid作为数据库连接池,它的主要职责是管理数据库连接,提供高效的数据库访问性能。相比于其他连接池如C3P0...
本教程将探讨如何利用Spring Boot、Druid、Mybatis以及Atomikos来配置多数据源并实现分布式事务。 首先,Spring Boot是Java生态系统中的一个流行框架,它简化了设置和配置过程,使得开发人员可以快速启动新项目。在...
本教程将详细介绍如何在Spring Boot项目中整合Druid数据源池与Mybatis,实现多数据源切换的功能,并提供一个亲测可用的解决方案。 首先,让我们了解Spring Boot、Druid和Mybatis这三大组件的基础知识: **Spring ...
在本教程中,我们将深入探讨如何在SpringBoot项目中集成Mybatis和Druid数据库连接池。SpringBoot以其简洁、快速的起步方式深受开发者喜爱,而Mybatis作为一个轻量级的持久层框架,使得SQL操作更加灵活,Druid则是一...
java程序很大一部分要操作数据库,为了提高性能操作数据库的时候,有不得不使用数据库连接池。数据库连接池有很多选择,c3p、dhcp、 proxool等,druid作为一名后起之秀,凭借...接下来本教程就说一下druid的简单使用。
本项目是关于如何将Spring Boot与MyBatis、MySQL数据库、FreeMarker模板引擎和Druid数据源进行整合的实践教程,适用于初学者学习和参考。 1. **Spring Boot与MyBatis整合**: Spring Boot提供了对MyBatis的自动...
本教程是针对Druid版本0.7编写的: [ dependencies ] druid = { version = " 0.7 " , features = [ " im " ]} "im"功能标志是可选的,但它允许Druid使用im-rs项目中的不可变类型,当设置应用程序的状态时,它最
在这个“简单的商品信息管理系统”教程中,我们将深入探讨如何使用Java编程语言与MySQL数据库结合,构建一个基础的增删改查(CRUD)系统。这个系统对于初学者来说是一个很好的起点,因为它涉及到许多核心的IT概念和...
尽管您想了解有关Druid的更多信息,它们可能会很有趣,但是您无需阅读幻灯片或观看视频即可完成本教程。 他们介绍了有关德鲁伊的起源,幕后运作方式以及人们在生产中如何使用它的一些背景知识。 德鲁伊作为指标存储...
本教程将深入讲解JDBC数据库连接池的简单实现。 首先,我们需要理解JDBC(Java Database Connectivity)的基本概念。JDBC是Java API,它允许Java程序与各种类型的数据库进行交互。然而,每次应用程序需要访问数据库...
本教程将通过一个简单的例子,讲解如何使用JDBC连接到SQL Server 2005数据库并从中获取数据。 首先,我们需要确保已安装了SQL Server 2005并创建了一个数据库,以及具备访问该数据库所需的用户名和密码。此外,为了...
在Linux系统中,磁盘...通过Disk Druid这样的工具,分区过程可以变得相对简单,但仍然需要谨慎对待,以确保数据安全和系统稳定运行。深入学习这些概念,将有助于你在日常使用或系统维护中更好地管理和优化存储资源。