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前言

本篇文章主要講述的是SpringBoot整合Mybatis、Druid和PageHelper 並實現多數據源和分頁。其中SpringBoot整合Mybatis這塊，在之前的的一篇文章中已經講述了，這裡就不過多說明了。重點是講述在多數據源下的如何配置使用Druid和PageHelper 。

Druid介紹和使用

在使用Druid之前，先來簡單的了解下Druid。

Druid是一個資料庫連接池。Druid可以說是目前最好的資料庫連接池！因其優秀的功能、性能和擴展性方面，深受開發人員的青睞。Druid已經在阿里巴巴部署了超過600個應用，經過一年多生產環境大規模部署的嚴苛考驗。Druid是阿里巴巴開發的號稱為監控而生的資料庫連接池！

同時Druid不僅僅是一個資料庫連接池，Druid 核心主要包括三部分：

• 基於Filter－Chain模式的插件體系。
• DruidDataSource 高效可管理的資料庫連接池。
• SQLParser

Druid的主要功能如下:

1. 是一個高效、功能強大、可擴展性好的資料庫連接池。
2. 可以監控資料庫訪問性能。
3. 資料庫密碼加密
4. 獲得SQL執行日誌
5. 擴展JDBC

介紹方面這塊就不再多說，具體的可以看官方文檔。那麼開始介紹Druid如何使用。

首先是Maven依賴，只需要添加druid這一個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。說明：因為這裡我是用來兩個數據源，所以稍微有些不同而已。Druid 配置的說明在下面中已經說的很詳細了，這裡我就不在說明了。

 默認的數據源master.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/springBoot?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&allowMultiQueries=truemaster.datasource.username=rootmaster.datasource.password=123456master.datasource.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver 另一個的數據源cluster.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/springBoot_test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8cluster.datasource.username=rootcluster.datasource.password=123456cluster.datasource.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver 初始化大小，最小，最大  spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourcespring.datasource.initialSize=5  spring.datasource.minIdle=5  spring.datasource.maxActive=20   配置間隔多久才進行一次檢測，檢測需要關閉的空閒連接，單位是毫秒  spring.datasource.timeBetweenEvictionRunsMillis=60000   打開PSCache，並且指定每個連接上PSCache的大小  spring.datasource.poolPreparedStatements=true  spring.datasource.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize=20  39;wall& 通過connectProperties屬性來打開mergeSql功能；慢SQL記錄  spring.datasource.connectionProperties=druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000  

成功添加了配置文件之後，我們再來編寫Druid相關的類。首先是MasterDataSourceConfig.java這個類，這個是默認的數據源配置類。

@Configuration@MapperScan(basePackages = MasterDataSourceConfig.PACKAGE, sqlSessionFactoryRef = &34;)public class MasterDataSourceConfig {    static final String PACKAGE = &34;;    static final String MAPPER_LOCATION = &34;;    @Value(&34;)      private String url;            @Value(&34;)      private String username;            @Value(&34;)      private String password;            @Value(&34;)      private String driverClassName;                        @Value(&34;)      private int initialSize;            @Value(&34;)      private int minIdle;            @Value(&34;)      private int maxActive;            @Value(&34;)      private int maxWait;            @Value(&34;)      private int timeBetweenEvictionRunsMillis;            @Value(&34;)      private int minEvictableIdleTimeMillis;            @Value(&34;)      private String validationQuery;            @Value(&34;)      private boolean testWhileIdle;            @Value(&34;)      private boolean testOnBorrow;            @Value(&34;)      private boolean testOnReturn;            @Value(&34;)      private boolean poolPreparedStatements;            @Value(&34;)      private int maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize;            @Value(&34;)      private String filters;            @Value(&34;)      private String connectionProperties;              @Bean(name = &34;)    @Primary     public DataSource masterDataSource() {        DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();        dataSource.setUrl(url);          dataSource.setUsername(username);          dataSource.setPassword(password);          dataSource.setDriverClassName(driverClassName);                    //具體配置         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 = &34;)    @Primary    public DataSourceTransactionManager masterTransactionManager() {        return new DataSourceTransactionManager(masterDataSource());    }    @Bean(name = &34;)    @Primary    public SqlSessionFactory masterSqlSessionFactory(@Qualifier(&34;) DataSource masterDataSource)            throws Exception {        final SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean();        sessionFactory.setDataSource(masterDataSource);        sessionFactory.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver()                .getResources(MasterDataSourceConfig.MAPPER_LOCATION));        return sessionFactory.getObject();    }}

其中這兩個註解說明下:

• @Primary ：標誌這個 Bean 如果在多個同類 Bean 候選時，該 Bean 優先被考慮。多數據源配置的時候注意，必須要有一個主數據源，用 @Primary 標誌該 Bean。
• @MapperScan：掃描 Mapper 接口並容器管理。

需要注意的是sqlSessionFactoryRef 表示定義一個唯一 SqlSessionFactory 實例。

上面的配置完之後，就可以將Druid作為連接池使用了。但是Druid並不簡簡單單的是個連接池，它也可以說是一個監控應用，它自帶了web監控界面，可以很清晰的看到SQL相關信息。在SpringBoot中運用Druid的監控作用，只需要編寫StatViewServlet和WebStatFilter類，實現註冊服務和過濾規則。這裡我們可以將這兩個寫在一起，使用@Configuration和@Bean。為了方便理解，相關的配置說明也寫在代碼中了，這裡就不再過多贅述了。代碼如下:

@Configurationpublic class DruidConfiguration { @Bean public ServletRegistrationBean druidStatViewServle() {  //註冊服務  ServletRegistrationBean servletRegistrationBean = new ServletRegistrationBean(    new StatViewServlet(), &34;);  // 白名單(為空表示,所有的都可以訪問,多個IP的時候用逗號隔開)  servletRegistrationBean.addInitParameter(&34;, &34;);  // IP黑名單 (存在共同時，deny優先於allow)   servletRegistrationBean.addInitParameter(&34;, &34;);  // 設置登錄的用戶名和密碼  servletRegistrationBean.addInitParameter(&34;, &34;);  servletRegistrationBean.addInitParameter(&34;, &34;);  // 是否能夠重置數據.  servletRegistrationBean.addInitParameter(&34;, &34;);  return servletRegistrationBean; } @Bean public FilterRegistrationBean druidStatFilter() {  FilterRegistrationBean filterRegistrationBean = new FilterRegistrationBean(    new WebStatFilter());  // 添加過濾規則  filterRegistrationBean.addUrlPatterns(&34;);  // 添加不需要忽略的格式信息  filterRegistrationBean.addInitParameter(&34;,    &34;);  System.out.println(&34;);  return filterRegistrationBean; }}

編寫完之後，啟動程序，在瀏覽器輸入:http://127.0.0.1:8084/druid/index.html ，然後輸入設置的用戶名和密碼，便可以訪問Web界面了。

多數據源配置

在進行多數據源配置之前，先分別在springBoot和springBoot_test的mysql資料庫中執行如下腳本。

-- springBoot庫的腳本CREATE TABLE `t_user` (  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT &39;,  `name` varchar(10) DEFAULT NULL COMMENT &39;,  `age` int(2) DEFAULT NULL COMMENT &39;,  PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=15 DEFAULT CHARSET=utf8-- springBoot_test庫的腳本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:為了偷懶，將兩張表的結構弄成一樣了！不過不影響測試!

在application.properties中已經配置這兩個數據源的信息，上面已經貼出了一次配置，這裡就不再貼了。這裡重點說下 第二個數據源的配置。和上面的MasterDataSourceConfig.java差不多，區別在與沒有使用**@Primary** 註解和名稱不同而已。需要注意的是MasterDataSourceConfig.java對package和mapper的掃描是精確到目錄的，這裡的第二個數據源也是如此。那麼代碼如下:

@Configuration@MapperScan(basePackages = ClusterDataSourceConfig.PACKAGE, sqlSessionFactoryRef = &34;)public class ClusterDataSourceConfig { static final String PACKAGE = &34;; static final String MAPPER_LOCATION = &34;; @Value(&34;) private String url; @Value(&34;) private String username; @Value(&34;) private String password; @Value(&34;) private String driverClass; // 和MasterDataSourceConfig一樣，這裡略 @Bean(name = &34;) public DataSource clusterDataSource() {     DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();     dataSource.setUrl(url);       dataSource.setUsername(username);       dataSource.setPassword(password);       dataSource.setDriverClassName(driverClass);          // 和MasterDataSourceConfig一樣，這裡略 ...     return dataSource; } @Bean(name = &34;) public DataSourceTransactionManager clusterTransactionManager() {     return new DataSourceTransactionManager(clusterDataSource()); } @Bean(name = &34;) public SqlSessionFactory clusterSqlSessionFactory(@Qualifier(&34;) DataSource clusterDataSource)         throws Exception {     final SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean();     sessionFactory.setDataSource(clusterDataSource);     sessionFactory.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources(ClusterDataSourceConfig.MAPPER_LOCATION));     return sessionFactory.getObject(); }}

成功寫完配置之後，啟動程序，進行測試。分別在springBoot和springBoot_test庫中使用接口進行添加數據。

t_user

POST http://localhost:8084/api/user{&34;:&34;,&34;:25}{&34;:&34;,&34;:25}{&34;:&34;,&34;:25}

t_student

POST http://localhost:8084/api/student{&34;:&34;,&34;:16}{&34;:&34;,&34;:17}{&34;:&34;,&34;:18}

成功添加數據之後，然後進行調用不同的接口進行查詢。

請求:

GET http://localhost:8084/api/user?name=李四

返回:

{    &34;: 2,    &34;: &34;,    &34;: 25}

請求:

 GET http://localhost:8084/api/student?name=學生C

返回:

{    &34;: 1,    &34;: &34;,    &34;: 16}

通過數據可以看出，成功配置了多數據源了。

PageHelper 分頁實現

PageHelper是Mybatis的一個分頁插件，非常的好用！這裡強烈推薦！！！

PageHelper的使用很簡單，只需要在Maven中添加pagehelper這個依賴就可以了。Maven的依賴如下:

   <dependency>   <groupId>com.github.pagehelper</groupId>   <artifactId>pagehelper-spring-boot-starter</artifactId>   <version>1.2.3</version>  </dependency>

註：這裡我是用springBoot版的！也可以使用其它版本的。

添加依賴之後，只需要添加如下配置或代碼就可以了。第一種，在application.properties或application.yml添加

  pagehelper:  helperDialect: mysql  offsetAsPageNum: true  rowBoundsWithCount: true  reasonable: false

第二種，在mybatis.xml配置中添加

  <bean id=&34; class=&34;>    <property name=&34; ref=&34; />    <!-- 掃描mapping.xml文件 -->    <property name=&34; value=&34;></property>    <!-- 配置分頁插件 -->     <property name=&34;>        <array>          <bean class=&34;>            <property name=&34;>              <value>                helperDialect=mysql    offsetAsPageNum=true    rowBoundsWithCount=true    reasonable=false              </value>            </property>          </bean>        </array>      </property>  </bean>

第三種，在代碼中添加，使用@Bean註解在啟動程序的時候初始化。

 @Bean  public PageHelper pageHelper(){    PageHelper pageHelper = new PageHelper();   Properties properties = new Properties();   //資料庫   properties.setProperty(&34;, &34;);   //是否將參數offset作為PageNum使用   properties.setProperty(&34;, &34;);   //是否進行count查詢   properties.setProperty(&34;, &34;);   //是否分頁合理化   properties.setProperty(&34;, &34;);   pageHelper.setProperties(properties);  }

因為這裡我們使用的是多數據源，所以這裡的配置稍微有些不同。我們需要在sessionFactory這裡配置。這裡就對MasterDataSourceConfig.java進行相應的修改。在masterSqlSessionFactory方法中，添加如下代碼。

    @Bean(name = &34;)    @Primary    public SqlSessionFactory masterSqlSessionFactory(@Qualifier(&34;) DataSource masterDataSource)            throws Exception {        final SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean();        sessionFactory.setDataSource(masterDataSource);        sessionFactory.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver()                .getResources(MasterDataSourceConfig.MAPPER_LOCATION));        //分頁插件        Interceptor interceptor = new PageInterceptor();        Properties properties = new Properties();        //資料庫        properties.setProperty(&34;, &34;);        //是否將參數offset作為PageNum使用        properties.setProperty(&34;, &34;);        //是否進行count查詢        properties.setProperty(&34;, &34;);        //是否分頁合理化        properties.setProperty(&34;, &34;);        interceptor.setProperties(properties);        sessionFactory.setPlugins(new Interceptor[] {interceptor});            return sessionFactory.getObject();  }

註：其它的數據源也想進行分頁的時候，參照上面的代碼即可。

這裡需要注意的是reasonable參數，表示分頁合理化，默認值為false。如果該參數設置為 true 時，pageNum<=0 時會查詢第一頁，pageNum>pages（超過總數時），會查詢最後一頁。默認false 時，直接根據參數進行查詢。

設置完PageHelper 之後，使用的話，只需要在查詢的sql前面添加PageHelper.startPage(pageNum,pageSize);，如果是想知道總數的話，在查詢的sql語句後買呢添加 page.getTotal() 就可以了。代碼示例:

public List<T> findByListEntity(T entity) {  List<T> list = null;  try {   Page<?> page =PageHelper.startPage(1,2);    System.out.println(getClassName(entity)+&34;);   list = getMapper().findByListEntity(entity);   System.out.println(&34;+page.getTotal()+&34;+list.size()+&34;);  } catch (Exception e) {   logger.error(&34;+getClassName(entity)+&34;,e);  }  return list; }

代碼編寫完畢之後，開始進行最後的測試。

查詢t_user表的所有的數據，並進行分頁。

請求:

GET http://localhost:8084/api/user

返回:

[    {        &34;: 1,        &34;: &34;,        &34;: 25    },    {        &34;: 2,        &34;: &34;,        &34;: 25    }]

控制臺列印:

開始查詢...User設置第一頁兩條數據!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: 12018-04-27 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總共有:3條數據,實際返回:2兩條數據!

查詢t_student表的所有的數據，並進行分頁。

請求:

GET  http://localhost:8084/api/student

返回:

[    {        &34;: 1,        &34;: &34;,        &34;: 16    },    {        &34;: 2,        &34;: &34;,        &34;: 17    }]

控制臺列印:

開始查詢...Studnet設置第一頁兩條數據!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: 12018-04-27 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總共有:3條數據,實際返回:2兩條數據!

查詢完畢之後，我們再來看Druid 的監控界面。在瀏覽器輸入:http://127.0.0.1:8084/druid/index.html

可以很清晰的看到操作記錄! 如果想知道更多的Druid相關知識，可以查看官方文檔!

結語

這篇終於寫完了，在進行代碼編寫的時候，碰到過很多問題，然後慢慢的嘗試和找資料解決了。本篇文章只是很淺的介紹了這些相關的使用，在實際的應用可能會更複雜。如果有有更好的想法和建議，歡迎留言進行討論！

參考文章: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

項目我放到github上面去了: https://github.com/xuwujing/springBoot

作者 | 虛無境的博客

來源 | http://8rr.co/N8gV