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摘要: 原创出处 http://www.iocoder.cn/Spring-Boot/datasource-pool/ 「芋道源码」欢迎转载，保留摘要，谢谢！

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本文在提供完整代码示例，可见 https://github.com/YunaiV/SpringBoot-Labs 的 lab-19 目录。

原创不易，给点个 Star 嘿，一起冲鸭！

1. 概述

在我们的项目中，数据库连接池基本是必不可少的组件。在目前数据库连接池的选型中，主要是

Druid ，为监控而生的数据库连接池。
HikariCP ，号称性能最好的数据库连接池。

至于怎么选择，两者都非常优秀，不用过多纠结。

Spring Boot 2.X 版本，默认采用 HikariCP 。
阿里大规模采用 Druid 。

当然，如下有一些资料，胖友可以阅读参考：

《Druid 连接池介绍》
《为什么 HikariCP 被号称为性能最好的 Java 数据库连接池，如何配置使用》
《alibaba/druid pool analysis》，一个小小的“撕逼”。

下面，我们来进行 HikariCP 和 Druid 的入门，会配置单数据源和多数据源情况下的连接池。

2. HikariCP 单数据源

示例代码对应仓库：lab-19-datasource-pool-hikaricp-single 。

在本小节，我们会使用配置一个数据源的 HikariCP 连接池。

艿艿：推荐入门后，可以看看 HikariCP 的文档：https://github.com/brettwooldridge/HikariCP/wiki 。

2.1 引入依赖

在 pom.xml 文件中，引入相关依赖。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.1.3.RELEASE</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <artifactId>lab-19-datasource-pool-hikaricp-single</artifactId>

    <dependencies>
        <!-- 实现对数据库连接池的自动化配置 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
        </dependency>
        <dependency> <!-- 本示例，我们使用 MySQL -->
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            <version>5.1.48</version>
        </dependency>

        <!-- 方便等会写单元测试 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

</project>

无需主动引入 HikariCP 的依赖。因为在 Spring Boot 2.X 中，spring-boot-starter-jdbc 默认引入 com.zaxxer.HikariCP 依赖。

2.2 应用配置文件

在 application.yml 中，添加 HikariCP 配置，如下：

spring:
  # datasource 数据源配置内容，对应 DataSourceProperties 配置属性类
  datasource:
    url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
    driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
    username: root # 数据库账号
    password: # 数据库密码
    # HikariCP 自定义配置，对应 HikariConfig 配置属性类
    hikari:
      minimum-idle: 10 # 池中维护的最小空闲连接数，默认为 10 个。
      maximum-pool-size: 10 # 池中最大连接数，包括闲置和使用中的连接，默认为 10 个。

在 spring.datasource 配置项下，我们可以添加数据源的通用配置。
在 spring.datasource.hikari 配置项下，我们可以添加 HikariCP 连接池的自定义配置。然后 DataSourceConfiguration.Hikari 会自动化配置 HikariCP 连接池。

HikariCP 更多配置项，可以看看如下表格：s

FROM 《HikariCP 连接池及其在 Spring Boot 中的配置》

配置项	描述	构造器默认值	默认配置validate之后的值	validate重置
autoCommit	自动提交从池中返回的连接	true	true	-
connectionTimeout	等待来自池的连接的最大毫秒数	SECONDS.toMillis(30) = 30000	30000	如果小于250毫秒，则被重置回30秒
idleTimeout	连接允许在池中闲置的最长时间	MINUTES.toMillis(10) = 600000	600000	如果idleTimeout+1秒>maxLifetime 且 maxLifetime>0，则会被重置为0（代表永远不会退出）；如果idleTimeout!=0且小于10秒，则会被重置为10秒
maxLifetime	池中连接最长生命周期	MINUTES.toMillis(30) = 1800000	1800000	如果不等于0且小于30秒则会被重置回30分钟
connectionTestQuery	如果您的驱动程序支持JDBC4，我们强烈建议您不要设置此属性	null	null	-
minimumIdle	池中维护的最小空闲连接数	-1	10	minIdle<0或者minIdle>maxPoolSize,则被重置为maxPoolSize
maximumPoolSize	池中最大连接数，包括闲置和使用中的连接	-1	10	如果maxPoolSize小于1，则会被重置。当minIdle<=0被重置为DEFAULT_POOL_SIZE则为10;如果minIdle>0则重置为minIdle的值
metricRegistry	该属性允许您指定一个 Codahale / Dropwizard `MetricRegistry` 的实例，供池使用以记录各种指标	null	null	-
healthCheckRegistry	该属性允许您指定池使用的Codahale / Dropwizard HealthCheckRegistry的实例来报告当前健康信息	null	null	-
poolName	连接池的用户定义名称，主要出现在日志记录和JMX管理控制台中以识别池和池配置	null	HikariPool-1	-
initializationFailTimeout	如果池无法成功初始化连接，则此属性控制池是否将 `fail fast`	1	1	-
isolateInternalQueries	是否在其自己的事务中隔离内部池查询，例如连接活动测试	false	false	-
allowPoolSuspension	控制池是否可以通过JMX暂停和恢复	false	false	-
readOnly	从池中获取的连接是否默认处于只读模式	false	false	-
registerMbeans	是否注册JMX管理Bean（`MBeans`）	false	false	-
catalog	为支持 `catalog` 概念的数据库设置默认 `catalog`	driver default	null	-
connectionInitSql	该属性设置一个SQL语句，在将每个新连接创建后，将其添加到池中之前执行该语句。	null	null	-
driverClassName	HikariCP将尝试通过仅基于jdbcUrl的DriverManager解析驱动程序，但对于一些较旧的驱动程序，还必须指定driverClassName	null	null	-
transactionIsolation	控制从池返回的连接的默认事务隔离级别	null	null	-
validationTimeout	连接将被测试活动的最大时间量	SECONDS.toMillis(5) = 5000	5000	如果小于250毫秒，则会被重置回5秒
leakDetectionThreshold	记录消息之前连接可能离开池的时间量，表示可能的连接泄漏	0	0	如果大于0且不是单元测试，则进一步判断：(leakDetectionThreshold < SECONDS.toMillis(2) or (leakDetectionThreshold > maxLifetime && maxLifetime > 0)，会被重置为0 . 即如果要生效则必须>0，而且不能小于2秒，而且当maxLifetime > 0时不能大于maxLifetime
dataSource	这个属性允许你直接设置数据源的实例被池包装，而不是让HikariCP通过反射来构造它	null	null	-
schema	该属性为支持模式概念的数据库设置默认模式	driver default	null	-
threadFactory	此属性允许您设置将用于创建池使用的所有线程的java.util.concurrent.ThreadFactory的实例。	null	null	-
scheduledExecutor	此属性允许您设置将用于各种内部计划任务的java.util.concurrent.ScheduledExecutorService实例	null	null	-

2.3 Application

创建 Application.java 类，配置 @SpringBootApplication 注解即可。代码如下：

// Application.java

@SpringBootApplication
public class Application implements CommandLineRunner {

    private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Application.class);

    @Autowired
    private DataSource dataSource;

    public static void main(String[] args) {
        // 启动 Spring Boot 应用
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }

    @Override
    public void run(String... args) {
        try (Connection conn = dataSource.getConnection()) {
            // 这里，可以做点什么
            logger.info("[run][获得连接：{}]", conn);
        } catch (SQLException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }

}

通过实现 CommandLineRunner 接口，应用启动完成后，回调 #run(String... args) 方法，输出下 Connection 信息。执行日志如下：

2019-11-12 11:15:32.303  INFO 41198 --- [           main] com.zaxxer.hikari.HikariDataSource       : HikariPool-1 - Starting...
2019-11-12 11:15:32.472  INFO 41198 --- [           main] com.zaxxer.hikari.HikariDataSource       : HikariPool-1 - Start completed.
2019-11-12 11:15:32.473  INFO 41198 --- [           main] c.i.s.lab19.datasourcepool.Application   : [run][获得连接：HikariProxyConnection@1561745898 wrapping com.mysql.jdbc.JDBC4Connection@793138bd]

可以看到，HikariDataSource 成功初始化。

3. HikariCP 多数据源

示例代码对应仓库：lab-19-datasource-pool-hikaricp-multiple 。

在本小节，我们会使用配置两个数据源的 HikariCP 连接池。

3.1 引入依赖

和「2.1 引入依赖」是一致。

3.2 应用配置文件

在 application.yml 中，添加 HikariCP 配置，如下：

spring:
  # datasource 数据源配置内容
  datasource:
    # 订单数据源配置
    orders:
      url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test_orders?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
      driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
      username: root
      password:
      # HikariCP 自定义配置，对应 HikariConfig 配置属性类
      hikari:
        minimum-idle: 20 # 池中维护的最小空闲连接数，默认为 10 个。
        maximum-pool-size: 20 # 池中最大连接数，包括闲置和使用中的连接，默认为 10 个。
    # 用户数据源配置
    users:
      url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test_users?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
      driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
      username: root
      password:
      # HikariCP 自定义配置，对应 HikariConfig 配置属性类
      hikari:
        minimum-idle: 15 # 池中维护的最小空闲连接数，默认为 10 个。
        maximum-pool-size: 15 # 池中最大连接数，包括闲置和使用中的连接，默认为 10 个。

我们在 spring.datasource 配置项下，定义了 orders 和 users 两个数据源的配置。而每个数据源的配置，和我们在「2.2 应用配置文件」是一致的。

3.3 数据源配置类

3.3.1 错误的示例

在网上，我们会看到这样配置多个数据源的配置类。代码如下：

@Bean(name = "ordersDataSource")
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.orders")
public DataSource ordersDataSource() {
   return DataSourceBuilder.create().build();
}

@Bean(name = "usersDataSource")
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.users")
public DataSource ordersDataSource() {
   return DataSourceBuilder.create().build();
}

实际上，这样做的话，在部分场景下，会存在问题，这是为什么呢？
我们先来理解这段程序的用途。以 #ordersDataSource() 方法为例子：
- DataSourceBuilder.create().build() 代码段，会创建一个 DataSource 数据源。
- 搭配上 @Bean(name = "ordersDataSource") 注解，会创建一个名字为 "ordersDataSource" 的 DataSource Bean 。这里，我们使用 HikariCP ，所以返回的是 HikariDataSource Bean 。
- @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.orders") 注解，会将 "spring.datasource.orders" 配置项，逐个属性赋值给 DataSource Bean 。
看起来貌似没问题，但是如果每个数据源如果有 HikariCP 的 "hikari" 自定义配置项时，它的自定义配置项无法设置到 HikariDataSource Bean 中。因为，"spring.datasource.orders.hikari" 是 "spring.datasource.orders" 的第二层属性。而 HikariDataSource 的配置属性在第一层，这就导致无法正确的设置。

虽然存在该问题，但是大多数项目，我们并不会自定义 HikariCP 的 "hikari" 配置项，所以这个问题就偷偷藏起来，**“不存在”**了。

3.3.2 正确的示例

当然，作为入门的示例，艿艿还是希望提供正确的做法。

在 cn.iocoder.springboot.lab19.datasourcepool.config 包路径下，我们会创建 DataSourceConfig 配置类。代码如下：

// DataSourceConfig.java

@Configuration
public class DataSourceConfig {

    /**
     * 创建 orders 数据源的配置对象
     */
    @Primary
    @Bean(name = "ordersDataSourceProperties")
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.orders") // 读取 spring.datasource.orders 配置到 DataSourceProperties 对象
    public DataSourceProperties ordersDataSourceProperties() {
        return new DataSourceProperties();
    }

    /**
     * 创建 orders 数据源
     */
    @Bean(name = "ordersDataSource")
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.orders.hikari") // 读取 spring.datasource.orders 配置到 HikariDataSource 对象
    public DataSource ordersDataSource() {
        // <1.1> 获得 DataSourceProperties 对象
        DataSourceProperties properties =  this.ordersDataSourceProperties();
        // <1.2> 创建 HikariDataSource 对象
        return createHikariDataSource(properties);
    }

    /**
     * 创建 users 数据源的配置对象
     */
    @Bean(name = "usersDataSourceProperties")
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.users") // 读取 spring.datasource.users 配置到 DataSourceProperties 对象
    public DataSourceProperties usersDataSourceProperties() {
        return new DataSourceProperties();
    }

    /**
     * 创建 users 数据源
     */
    @Bean(name = "usersDataSource")
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.users.hikari")
    public DataSource usersDataSource() {
        // 获得 DataSourceProperties 对象
        DataSourceProperties properties =  this.usersDataSourceProperties();
        // 创建 HikariDataSource 对象
        return createHikariDataSource(properties);
    }

    private static HikariDataSource createHikariDataSource(DataSourceProperties properties) {
        // 创建 HikariDataSource 对象
        HikariDataSource dataSource = properties.initializeDataSourceBuilder().type(HikariDataSource.class).build();
        // 设置线程池名
        if (StringUtils.hasText(properties.getName())) {
            dataSource.setPoolName(properties.getName());
        }
        return dataSource;
    }

}

这块代码，我们是参考 Spring Boot DataSourceConfiguration.Hikari 配置类来实现的。
#ordersDataSourceProperties() 方法，创建 "orders" 数据源的 DataSourceProperties 配置对象。
- @Primary 注解，保证项目中有一个主的 DataSourceProperties Bean 。
- new DataSourceProperties() 代码段，会创建一个 DataSourceProperties 数据源的配置对象。
- 搭配上 @Bean(name = "ordersDataSourceProperties") 注解，会创建一个名字为 "ordersDataSourceProperties" 的 DataSourceProperties Bean 。
- @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.orders") 注解，会将 "spring.datasource.orders" 配置项，逐个属性赋值给 DataSourceProperties Bean 。
#ordersDataSource() 方法，创建 orders 数据源。
- <1.1> 处，调用 #ordersDataSourceProperties() 方法，获得 orders 数据源的 DataSourceProperties 。
- <1.2> 处，调用 #createHikariDataSource(DataSourceProperties properties) 方法，创建 HikariDataSource 对象。这样，"spring.datasource.orders" 配置项，逐个属性赋值给 HikariDataSource Bean 。
- 搭配上 @Bean(name = "ordersDataSource") 注解，会创建一个名字为 "ordersDataSource" 的 HikariDataSource Bean 。
- @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.orders.hikari") 注解，会将 HikariCP 的 "spring.datasource.orders.hikari" 自定义配置项，逐个属性赋值给 HikariDataSource Bean 。
users 数据源的配置，同上，就不重复解释了。

3.4 Application

创建 Application.java 类，配置 @SpringBootApplication 注解即可。代码如下：

// Application.java

@SpringBootApplication
public class Application implements CommandLineRunner {

    private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Application.class);

    @Resource(name = "ordersDataSource")
    private DataSource ordersDataSource;

    @Resource(name = "usersDataSource")
    private DataSource usersDataSource;

    public static void main(String[] args) {
        // 启动 Spring Boot 应用
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }

    @Override
    public void run(String... args) {
        // orders 数据源
        try (Connection conn = ordersDataSource.getConnection()) {
            // 这里，可以做点什么
            logger.info("[run][ordersDataSource 获得连接：{}]", conn);
        } catch (SQLException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }

        // users 数据源
        try (Connection conn = usersDataSource.getConnection()) {
            // 这里，可以做点什么
            logger.info("[run][usersDataSource 获得连接：{}]", conn);
        } catch (SQLException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }

}

执行日志如下：

2019-11-12 15:30:35.060  INFO 45868 --- [           main] com.zaxxer.hikari.HikariDataSource       : HikariPool-1 - Starting...
2019-11-12 15:30:35.365  INFO 45868 --- [           main] com.zaxxer.hikari.HikariDataSource       : HikariPool-1 - Start completed.
2019-11-12 15:30:35.367  INFO 45868 --- [           main] c.i.s.lab19.datasourcepool.Application   : [run][ordersDataSource 获得连接：HikariProxyConnection@1041547629 wrapping com.mysql.jdbc.JDBC4Connection@3c989952]
2019-11-12 15:30:35.371  INFO 45868 --- [           main] com.zaxxer.hikari.HikariDataSource       : HikariPool-2 - Starting...
2019-11-12 15:30:35.376  INFO 45868 --- [           main] com.zaxxer.hikari.HikariDataSource       : HikariPool-2 - Start completed.
2019-11-12 15:30:35.376  INFO 45868 --- [           main] c.i.s.lab19.datasourcepool.Application   : [run][usersDataSource 获得连接：HikariProxyConnection@795748540 wrapping com.mysql.jdbc.JDBC4Connection@7c098bb3]

可以看到，两个 HikariDataSource 成功初始化。

多数据源和 JPA、MyBatis、JdbcTemplate 的集成，可以看看《芋道 Spring Boot 多数据源（读写分离）入门》文章。

4. Druid 单数据源

示例代码对应仓库：lab-19-datasource-pool-druid-single 。

在本小节，我们会使用配置一个数据源的 Druid 连接池。并简单看看 Druid 的监控功能。

艿艿：推荐入门后，可以看看 Druid 的文档：https://github.com/alibaba/druid/wiki/ 。

4.1 引入依赖

在 pom.xml 文件中，引入相关依赖。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.1.3.RELEASE</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <artifactId>lab-19-datasource-pool-druid-single</artifactId>

    <dependencies>
        <!-- 保证 Spring JDBC 的依赖健全 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
        </dependency>
        <!-- 实现对 Druid 连接池的自动化配置 -->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>1.1.21</version>
        </dependency>
        <dependency> <!-- 本示例，我们使用 MySQL -->
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            <version>5.1.48</version>
        </dependency>

        <!-- 实现对 Spring MVC 的自动化配置，因为我们需要看看 Druid 的监控功能 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>

        <!-- 方便等会写单元测试 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

</project>

具体每个依赖的作用，胖友自己认真看下艿艿添加的所有注释噢。S

4.2 应用配置文件

在 application.yml 中，添加 Druid 配置，如下：

spring:
  # datasource 数据源配置内容，对应 DataSourceProperties 配置属性类
  datasource:
    url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
    driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
    username: root # 数据库账号
    password: # 数据库密码
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource # 设置类型为 DruidDataSource
    # Druid 自定义配置，对应 DruidDataSource 中的 setting 方法的属性
    druid:
      min-idle: 0 # 池中维护的最小空闲连接数，默认为 0 个。
      max-active: 20 # 池中最大连接数，包括闲置和使用中的连接，默认为 8 个。
      filter:
        stat: # 配置 StatFilter ，对应文档 https://github.com/alibaba/druid/wiki/%E9%85%8D%E7%BD%AE_StatFilter
          log-slow-sql: true # 开启慢查询记录
          slow-sql-millis: 5000 # 慢 SQL 的标准，单位：毫秒
      stat-view-servlet: # 配置 StatViewServlet ，对应文档 https://github.com/alibaba/druid/wiki/%E9%85%8D%E7%BD%AE_StatViewServlet%E9%85%8D%E7%BD%AE
        enabled: true # 是否开启 StatViewServlet
        login-username: yudaoyuanma # 账号
        login-password: javaniubi # 密码

spring.datasource 配置项，设置 Spring 数据源的通用配置。其中，spring.datasource.type 配置项，需要主动设置使用 DruidDataSource 。因为默认情况下，spring-boot-starter-jdbc 的 DataSourceBuilder 会按照 DATA_SOURCE_TYPE_NAMES 的顺序，尝试推断数据源的类型。
spring.datasource.druid 配置项，设置 Druid 连接池的自定义配置。然后 DruidDataSourceAutoConfigure 会自动化配置 Druid 连接池。
- 在《Druid —— 配置属性》和《DruidDataSource 配置属性列表》下，提供了各种 Druid 的配置项，胖友可以自己看看。
- filter.stat 配置项，我们配置了 Druid StatFilter ，用于统计监控信息。对应文档《Druid —— 配置_StatFilter》。要注意，StatFilter 并不是我们说的 javax.servlet.Filter ，而是 Druid 提供的 Filter 拓展机制。
- filter.stat-view-servlet 配置项，我们配置了 Druid StatViewServlet ，用于提供监控信息的展示的 html 页面和 JSON API 。对应文档《Druid —— 配置_StatViewServlet 配置》。StatViewServlet 就是我们说的 javax.servlet.Filter 。

4.3 Application

创建 Application.java 类，配置 @SpringBootApplication 注解即可。代码如下：

@SpringBootApplication
public class Application implements CommandLineRunner {

    private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Application.class);

    @Autowired
    private DataSource dataSource;

    public static void main(String[] args) {
        // 启动 Spring Boot 应用
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }

    @Override
    public void run(String... args) {
        logger.info("[run][获得数据源：{}]", dataSource.getClass());
    }

}

执行日志如下：

2019-11-12 19:34:12.079  INFO 48359 --- [           main] c.a.d.s.b.a.DruidDataSourceAutoConfigure : Init DruidDataSource
2019-11-12 19:34:12.156  INFO 48359 --- [           main] com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource   : {dataSource-1} inited

2019-11-12 19:34:12.560  INFO 48359 --- [           main] c.i.s.lab19.datasourcepool.Application   : [run][获得数据源：class com.alibaba.druid.spring.boot.autoconfigure.DruidDataSourceWrapper]

可以看到，DruidDataSource 成功初始化。

4.4 监控功能

因为我们在「4.2 应用配置中」中，做了如下操作：

通过 spring.datasource.filter.stat 配置了 StatFilter ，统计监控信息。
通过 spring.datasource.filter.stat-view-servlet 配置了 StatViewServlet ，提供监控信息的展示的 html 页面和 JSON API 。

所以我们在启动项目后，访问 http://127.0.0.1:8080/druid 地址，可以看到监控 html 页面。如下图所示：监控界面

在界面的顶部，提供了数据源、SQL 监控、SQL 防火墙等等功能。
每个界面上，可以通过 View JSON API 获得数据的来源。同时，我们可以在 JSON API( http://127.0.0.1:8080/druid/api.html ) 菜单对应的界面中，看到 StatViewServlet 内置的监控信息的 JSON API 列表。
因为监控信息是存储在 JVM 内存中，在 JVM 进程重启时，信息将会丢失。如果我们希望持久化到 MySQL、Elasticsearch、HBase 等存储器中，可以通过 StatViewServlet 提供的 JSON API 接口，采集监控信息。另外，有个 druid-aggregated-monitor 开源项目，提供了集中监控分布式服务中的 Druid 连接池的方案和思路。

如果 StatViewServlet 提供的 JSON API 接口，无法满足我们的诉求，我们可以通过自定义 API 接口，使用 DruidStatManagerFacade 获得监控信息。使用示例 DruidStatController 代码如下：

// DruidStatController.java

@RestController
public class DruidStatController {

    @GetMapping("/monitor/druid/stat")
    @Deprecated
    public Object druidStat(){
        // `DruidStatManagerFacade#getDataSourceStatDataList()` 方法，可以获取所有数据源的监控数据。
        // 除此之外，DruidStatManagerFacade 还提供了一些其他方法，你可以按需选择使用。
        return DruidStatManagerFacade.getInstance().getDataSourceStatDataList();
    }

}

当然，绝大多数情况下，我们并不需要做这方面的拓展。

5. Druid 多数据源

示例代码对应仓库：lab-19-datasource-pool-druid-multiple 。

在本小节，我们会使用配置两个数据源的 Druid 连接池。

5.1 引入依赖

和「4.1 引入依赖」是一致。

5.2 应用配置

在 application.yml 中，添加 Druid 配置，如下：

spring:
  # datasource 数据源配置内容
  datasource:
    # 订单数据源配置
    orders:
      url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test_orders?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
      driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
      username: root
      password:
      type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource # 设置类型为 DruidDataSource
      # Druid 自定义配置，对应 DruidDataSource 中的 setting 方法的属性
      min-idle: 0 # 池中维护的最小空闲连接数，默认为 0 个。
      max-active: 20 # 池中最大连接数，包括闲置和使用中的连接，默认为 8 个。
    # 用户数据源配置
    users:
      url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test_users?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
      driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
      username: root
      password:
      type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource # 设置类型为 DruidDataSource
      # Druid 自定义配置，对应 DruidDataSource 中的 setting 方法的属性
      min-idle: 0 # 池中维护的最小空闲连接数，默认为 0 个。
      max-active: 20 # 池中最大连接数，包括闲置和使用中的连接，默认为 8 个。
    # Druid 自定已配置
    druid:
      # 过滤器配置
      filter:
        stat: # 配置 StatFilter ，对应文档 https://github.com/alibaba/druid/wiki/%E9%85%8D%E7%BD%AE_StatFilter
          log-slow-sql: true # 开启慢查询记录
          slow-sql-millis: 5000 # 慢 SQL 的标准，单位：毫秒
      # StatViewServlet 配置
      stat-view-servlet: # 配置 StatViewServlet ，对应文档 https://github.com/alibaba/druid/wiki/%E9%85%8D%E7%BD%AE_StatViewServlet%E9%85%8D%E7%BD%AE
        enabled: true # 是否开启 StatViewServlet
        login-username: yudaoyuanma # 账号
        login-password: javaniubi # 密码

不同于我们在「3.2 应用配置文件」中，我们将 Druid 的自定义配置，和 url、driver-class-name 等数据源的通用配置放在同一级，这样后续我们只需要使用 @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.orders") 的方式，就能完成 DruidDataSource 的配置属性设置。
在 spring.datasource.druid 配置项下，我们还是配置了 filter.stat 和 stat-view-servlet 配置项，用于 Druid 监控功能。

5.3 数据源配置类

在 cn.iocoder.springboot.lab19.datasourcepool.config 包路径下，我们会创建 DataSourceConfig 配置类。代码如下：

// DataSourceConfig.java

@Configuration
public class DataSourceConfig {

    /**
     * 创建 orders 数据源
     */
    @Primary
    @Bean(name = "ordersDataSource")
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.orders") // 读取 spring.datasource.orders 配置到 HikariDataSource 对象
    public DataSource ordersDataSource() {
        return DruidDataSourceBuilder.create().build();
    }

    /**
     * 创建 users 数据源
     */
    @Bean(name = "usersDataSource")
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.users")
    public DataSource usersDataSource() {
        return DruidDataSourceBuilder.create().build();
    }

}

因为我们在「5.2 应用配置」中，将 Druid 自定义的配置项，和数据源的通用配置放在了同一级，所以我们只需使用 @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.orders") 这样的方式即可。
当然，「3.3.2 正确的示例」也是可以这么做的。实际情况下，比较推荐本小节的方式。

5.4 Application

创建 Application.java 类，配置 @SpringBootApplication 注解即可。代码如下：

// Application.java

@SpringBootApplication
public class Application implements CommandLineRunner {

    private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Application.class);

    @Resource(name = "ordersDataSource")
    private DataSource ordersDataSource;

    @Resource(name = "usersDataSource")
    private DataSource usersDataSource;

    public static void main(String[] args) {
        // 启动 Spring Boot 应用
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }

    @Override
    public void run(String... args) {
        // orders 数据源
        logger.info("[run][获得数据源：{}]", ordersDataSource.getClass());

        // users 数据源
        logger.info("[run][获得数据源：{}]", usersDataSource.getClass());
    }

}

执行日志如下：

2019-11-12 21:39:24.063  INFO 49670 --- [           main] c.i.s.lab19.datasourcepool.Application   : [run][获得数据源：class com.alibaba.druid.spring.boot.autoconfigure.DruidDataSourceWrapper]
2019-11-12 21:39:24.064  INFO 49670 --- [           main] c.i.s.lab19.datasourcepool.Application   : [run][获得数据源：class com.alibaba.druid.spring.boot.autoconfigure.DruidDataSourceWrapper]

可以看到，两个 DruidDataSource 成功初始化。

5.5 监控功能

和「4.4 监控功能」一致。

不过呢，我们在监控页面上，可以看到两个 Druid 数据库连接池。

666. 彩蛋

艿艿：咳咳咳，瞎哔哔了一些内容，可以选择不看。😜

艿艿在星球里，做了一波目前在使用的连接池的调查，大概比例是 Druid : HikariCP 为 2:1 左右。猜测随着 Spring Boot 2.X 逐步普及之后，HikariCP 有一定几率反超 Druid 。

虽然说，HikariCP 没有直接提供监控功能，但是可以使用 Prometheus 采集 Spring Boot Metrics 的数据，后续使用 Grafana 制作仪表盘。目前，已经有 Spring Boot HikariCP / JDBC 可以直接使用。具体怎么做，胖友可以看看《Spring Boot 中使用 HikariCP 连接池》文章。

Druid 的 Issues 3047 中，也有人提出，是否能够提供 Druid 接入 Prometheus 统一监控的诉求。Druid 目前暂时不支持，不过有聪慧的胖友，提出了使用 Prometheus jmx_exporter 的方式，将 Druid 实现的 JMX 格式的指标暴露出来，提供给 Prometheus 采集监控信息。

在编写本文的过程中，无意中看到 Druid 文档中提到，曾经想试验性的提供分库分表的功能，而艿艿的记忆中，Sharding-JDBC 曾经也想开发数据库连接池的功能。大体在 DataSource 数据源上做拓展的中间件，可能都不甘于仅仅只覆盖一块需求，而是希望成为一站式的数据库中间件。立个 Flag ，ShardingSphere 可能会提供数据库连接池的组件。

旁白君：Sharding-JDBC 是 ShardingSphere 在 JDBC 层面提供的分库分表组件。当然，不仅仅提供分库分表的功能，也提供读写分离、数据脱敏、分布式事务等等功能。

如果胖友工作的比较早，一定还接触过其它连接池。例如说，c3p0、dbcp、BoneCP 等等。数据库连接池的发展过程，是个非常有意思的历史。感兴趣的胖友，可以看看《大话数据库连接池简史，你都用过几个？》一文，江湖味十足~

可能胖友会比较纠结，是否要去自定义连接池的配置呢？一般情况下，默认的配置基本能够满足项目的基本要求，不需要特别刻意去修改。当然，这里推荐看两篇文章：

《DruidDataSource 配置》，Druid 官方提供了通用的配置。
《Druid 连接池推荐配置》，某公司的内部实践。

芋道源码 —— 纯源码解析博客

芋道 Spring Boot 数据库连接池入门

1. 概述

2. HikariCP 单数据源

2.1 引入依赖

2.2 应用配置文件

2.3 Application

3. HikariCP 多数据源

3.1 引入依赖

3.2 应用配置文件

3.3 数据源配置类

3.3.1 错误的示例

3.3.2 正确的示例

3.4 Application

4. Druid 单数据源

4.1 引入依赖

4.2 应用配置文件

4.3 Application

4.4 监控功能

5. Druid 多数据源

5.1 引入依赖

5.2 应用配置

5.3 数据源配置类

5.4 Application

5.5 监控功能

666. 彩蛋