SpringBoot+Mybatis+ Druid+PageHelper 實現多數據源並分頁

阿新 • • 發佈：2018-11-30

utf 重置數據 count system 配置文件 urn 規模 pos mapper

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，這裏就不過多說明了。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是一個數據庫連接池。Druid可以說是目前最好的數據庫連接池！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已經在阿裏巴巴部署了超過600個應用，經過一年多生產環境大規模部署的嚴苛考驗。Druid是阿裏巴巴開發的號稱為監控而生的數據庫連接池！

同時Druid不僅僅是一個數據庫連接池，Druid 核心主要包括三部分：

基於Filter－Chain模式的插件體系。
DruidDataSource 高效可管理的數據庫連接池。
SQLParser

Druid的主要功能如下:

是一個高效、功能強大、可擴展性好的數據庫連接池。
可以監控數據庫訪問性能。
數據庫密碼加密
獲得SQL執行日誌
擴展JDBC

介紹方面這塊就不再多說，具體的可以看官方文檔。
那麽開始介紹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：因為這裏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，這裏我就不在說明了。

## 默認的數據源

master.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/springBoot?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&allowMultiQueries=true
master.datasource.username=root
master.datasource.password=123456
master.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=utf8
cluster.datasource.username=root
cluster.datasource.password=123456
cluster.datasource.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver

# 連接池的配置信息  
# 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  
# 配置獲取連接等待超時的時間  
spring.datasource.maxWait=60000  
# 配置間隔多久才進行一次檢測，檢測需要關閉的空閑連接，單位是毫秒  
spring.datasource.timeBetweenEvictionRunsMillis=60000  
# 配置一個連接在池中最小生存的時間，單位是毫秒  
spring.datasource.minEvictableIdleTimeMillis=300000  
spring.datasource.validationQuery=SELECT 1 FROM DUAL  
spring.datasource.testWhileIdle=true  
spring.datasource.testOnBorrow=false  
spring.datasource.testOnReturn=false  
# 打開PSCache，並且指定每個連接上PSCache的大小  
spring.datasource.poolPreparedStatements=true  
spring.datasource.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize=20  
# 配置監控統計攔截的filters，去掉後監控界面sql無法統計，‘wall‘用於防火墻  
spring.datasource.filters=stat,wall,log4j  
# 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 = "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 = "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註意，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。

需要註意的是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。這裏我們可以將這兩個寫在一起，使用**@Configuration**和**@Bean**。
br/>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。這裏我們可以將這兩個寫在一起，使用**@Configuration**和**@Bean**。
代碼如下:

@Configuration
public class DruidConfiguration {

    @Bean
    public ServletRegistrationBean druidStatViewServle() {
        //註冊服務
        ServletRegistrationBean servletRegistrationBean = new ServletRegistrationBean(
                new StatViewServlet(), "/druid/*");
        // 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("allow", "127.0.0.1");
        // IP黑名單 (存在共同時，deny優先於allow) 
        servletRegistrationBean.addInitParameter("deny", "127.0.0.2");
        // 設置登錄的用戶名和密碼
        servletRegistrationBean.addInitParameter("loginUsername", "pancm");
        servletRegistrationBean.addInitParameter("loginPassword", "123456");
        // 是否能夠重置數據.
        servletRegistrationBean.addInitParameter("resetEnable", "false");
        return servletRegistrationBean;
    }

    @Bean
    public FilterRegistrationBean druidStatFilter() {
        FilterRegistrationBean filterRegistrationBean = new FilterRegistrationBean(
                new WebStatFilter());
        // 添加過濾規則
        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;

    }
}

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數據庫中執行如下腳本。

-- springBoot庫的腳本

CREATE TABLE `t_user` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT ‘自增id‘,
  `name` varchar(10) DEFAULT NULL COMMENT ‘姓名‘,
  `age` int(2) DEFAULT NULL COMMENT ‘年齡‘,
  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

註: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，這裏就不再貼了。
這裏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。需要註意的是MasterDataSourceConfig.java對package和mapper的掃描是精確到目錄的，這裏的第二個數據源也是如此。那麽代碼如下:

@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一樣，這裏略

 @Bean(name = "clusterDataSource")
 public DataSource clusterDataSource() {
     DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
     dataSource.setUrl(url);  
     dataSource.setUsername(username);  
     dataSource.setPassword(password);  
     dataSource.setDriverClassName(driverClass);  

     // 和MasterDataSourceConfig一樣，這裏略 ...
     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
{"name":"張三","age":25}
{"name":"李四","age":25}
{"name":"王五","age":25}

t_student

POST http://localhost:8084/api/student
{"name":"學生A","age":16}
{"name":"學生B","age":17}
{"name":"學生C","age":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

{
    "id": 2,
    "name": "李四",
    "age": 25
}

請求:

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

{
    "id": 1,
    "name": "學生C",
    "age": 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！這裏強烈推薦！！！

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：這裏我是用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="sqlSessionFactory" class="org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean">
    <property name="dataSource" ref="dataSource" />
    <!-- 掃描mapping.xml文件 -->
    <property name="mapperLocations" value="classpath:mapper/*.xml"></property>
    <!-- 配置分頁插件 -->
     <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();
   //數據庫
   properties.setProperty("helperDialect", "mysql");
   //是否將參數offset作為PageNum使用
   properties.setProperty("offsetAsPageNum", "true");
   //是否進行count查詢
   properties.setProperty("rowBoundsWithCount", "true");
   //是否分頁合理化
   properties.setProperty("reasonable", "false");
   pageHelper.setProperties(properties);
  }

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

    @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));
        //分頁插件
        Interceptor interceptor = new PageInterceptor();
        Properties properties = new Properties();
        //數據庫
        properties.setProperty("helperDialect", "mysql");
        //是否將參數offset作為PageNum使用
        properties.setProperty("offsetAsPageNum", "true");
        //是否進行count查詢
        properties.setProperty("rowBoundsWithCount", "true");
        //是否分頁合理化
        properties.setProperty("reasonable", "false");
        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。

這裏需要註意的是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)+"設置第一頁兩條數據!");
            list = getMapper().findByListEntity(entity);
            System.out.println("總共有:"+page.getTotal()+"條數據,實際返回:"+list.size()+"兩條數據!");
        } catch (Exception e) {
            logger.error("查詢"+getClassName(entity)+"失敗!原因是:",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

[
    {
        "id": 1,
        "name": "張三",
        "age": 25
    },
    {
        "id": 2,
        "name": "李四",
        "age": 25
    }
]

控制臺打印:

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: 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
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

[
    {
        "id": 1,
        "name": "學生A",
        "age": 16
    },
    {
        "id": 2,
        "name": "學生B",
        "age": 17
    }
]

控制臺打印:

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: 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
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

技術分享圖片

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復雜。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

如果覺得不錯，希望順便給個star。
到此，本文結束，謝謝閱讀。

版權聲明:
作者：虛無境
博客園出處：http://www.cnblogs.com/xuwujing
CSDN出處：http://blog.csdn.net/qazwsxpcm　　　　
個人博客出處：http://www.panchengming.com
原創不易，轉載請標明出處，謝謝！

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SpringBoot+Mybatis+ Druid+PageHelper 實現多數據源並分頁

Druid介紹和使用

多數據源配置

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結語

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