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：
druid的主要功能如下:
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。
我要评论
@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/ ，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/
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。如果有有更好的想法和建议，欢迎留言进行讨论！
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持移动技术网。
如对本文有疑问， 点击进行留言回复！！
HashMap、Hashtable、ConcurrentHashMap三者间的异同
解决RecycleView 中Item包含Edittext时，滑动view复用导致数据错乱的问题
多线程、同步工作原理、死锁案例、Lock接口、线程的生命周期的讲解及实现
网友评论