【Spring Boot】Druid 连接池 YAML 配置详解

一、Druid 连接池 YAML 配置详解

Druid 是阿里巴巴开源的数据库连接池，提供强大的监控和扩展功能。以下是完整的 YAML 配置说明和优化建议。

基础配置

spring:datasource:type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourcedruid:# 基本连接配置url: jdbc:mysql://localhost:3306/db_name?useSSL=false&serverTimezone=UTCusername: rootpassword: 123456driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver# 连接池大小配置initial-size: 5        # 初始化连接数min-idle: 5            # 最小空闲连接数max-active: 20         # 最大连接数max-wait: 60000        # 获取连接等待超时时间(毫秒)# 连接有效性检查validation-query: SELECT 1test-while-idle: true   # 空闲时检查连接有效性test-on-borrow: false   # 获取连接时不检查(影响性能)test-on-return: false   # 归还连接时不检查# 连接回收配置time-between-eviction-runs-millis: 60000  # 检查间隔(毫秒)min-evictable-idle-time-millis: 300000    # 连接最小生存时间max-evictable-idle-time-millis: 900000    # 连接最大生存时间

高级配置

spring:datasource:druid:# 连接属性配置connection-properties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=1000# 过滤器配置(统计、监控、防火墙等)filters: stat,wall,slf4j# 启用PSCache(MySQL建议关闭)pool-prepared-statements: falsemax-pool-prepared-statement-per-connection-size: -1# 全局数据源配置use-global-data-source-stat: true# 连接泄漏检测remove-abandoned: true                  # 是否移除泄露连接remove-abandoned-timeout: 1800         # 泄露连接回收超时(秒)log-abandoned: true                    # 记录泄露日志# 异步初始化async-init: true

监控配置

spring:datasource:druid:# Web统计过滤器配置web-stat-filter:enabled: trueurl-pattern: /*exclusions: "*.js,*.gif,*.jpg,*.png,*.css,*.ico,/druid/*"session-stat-enable: truesession-stat-max-count: 100# StatViewServlet配置(监控页面)stat-view-servlet:enabled: trueurl-pattern: /druid/*reset-enable: falselogin-username: adminlogin-password: adminallow: 127.0.0.1,192.168.1.1deny: 192.168.1.100

过滤器详细配置

spring:datasource:druid:filter:stat:enabled: truelog-slow-sql: true          # 记录慢SQLslow-sql-millis: 1000       # 慢SQL阈值(毫秒)merge-sql: true              # 合并相似SQLwall:enabled: trueconfig:drop-table-allow: false    # 禁止DROP TABLEalter-table-allow: false   # 禁止ALTER TABLEdelete-where-none-check: true  # 检查无WHERE的DELETEconfig:enabled: true

多数据源配置

spring:datasource:druid:# 主数据源master:url: jdbc:mysql://master-host:3306/dbusername: master_userpassword: master_passinitial-size: 5max-active: 20# 从数据源slave:enabled: trueurl: jdbc:mysql://slave-host:3306/dbusername: slave_userpassword: slave_passinitial-size: 5max-active: 15# 公共配置stat-view-servlet:enabled: trueurl-pattern: /druid/*

生产环境推荐配置

spring:datasource:druid:# 连接池核心配置initial-size: 5min-idle: 5max-active: 50max-wait: 60000# 连接有效性检查validation-query: SELECT 1test-while-idle: truetest-on-borrow: falsetest-on-return: false# 连接回收time-between-eviction-runs-millis: 60000min-evictable-idle-time-millis: 300000# 监控配置filters: stat,wallweb-stat-filter:enabled: truestat-view-servlet:enabled: truelogin-username: monitorlogin-password: monitor123allow: 10.10.10.1,192.168.1.0/24# 防火墙配置filter:wall:config:delete-where-none-check: truemulti-statement-allow: false

配置优化建议

1. 连接池大小：

   • initial-size 和 min-idle 建议相同
   • max-active 根据应用负载调整，通常20-100

2. MySQL 8小时问题：

   time-between-eviction-runs-millis: 60000      # 1分钟检查一次
   min-evictable-idle-time-millis: 28000000     # 7小时46分钟(略小于8小时)
   

3. 监控安全：

   • 务必修改监控页面的默认账号密码
   • 配置IP白名单限制访问

4. 慢SQL监控：

   filter:stat:slow-sql-millis: 1000       # 定义慢SQL阈值log-slow-sql: true          # 记录慢SQL
   

5. 防火墙规则：

   • 生产环境应启用wall过滤器
   • 根据业务需要配置安全规则

通过以上配置，可以充分发挥Druid连接池的高性能和强大监控能力，适合企业级应用场景。

二、拓展

1、分析慢SQL日志的方法

开启慢SQL日志后(Druid配置如下)，您可以通过以下步骤有效分析和优化慢查询：

filter:stat:enabled: true# 慢SQL记录log-slow-sql: trueslow-sql-millis: 1000  # 执行超过1秒的SQL会被记录merge-sql: true        # 合并相似SQL

1. 查看慢SQL日志

访问Druid监控界面

1. 应用启动后访问 http://你的域名或IP:端口/druid
2. 使用配置的用户名密码登录(示例中为ruoyi/123456)
3. 在"SQL监控"和"慢SQL"标签页查看记录

直接查看日志文件

如果配置了日志输出，可以在应用日志中搜索"slow sql"相关记录

2. 分析慢SQL的关键维度

在监控界面中，重点关注以下列：

列名	说明	分析要点
SQL	SQL语句内容	识别是否有全表扫描、复杂连接
执行次数	该SQL被执行的次数	高频SQL优先优化
执行时间	总耗时和最大耗时	找出最耗时的操作
影响行数	扫描/返回的行数	检查是否扫描过多数据
数据源	来自主库还是从库	判断读写分离是否合理

3. 常见慢SQL优化方法

索引优化

1. 检查WHERE条件字段是否有索引

   EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE username = 'test';
   

2. 避免索引失效的情况：
   • 使用!=、<>、NOT IN
   • 对字段进行函数操作WHERE DATE(create_time) = '2023-01-01'
   • 隐式类型转换WHERE user_id = '123'(user_id是int)

SQL语句重构

1. 减少SELECT *，只查询需要的列
2. 拆分复杂查询，避免多表JOIN时产生笛卡尔积
3. 使用分页查询避免大数据量返回

   -- 不好
   SELECT * FROM orders;-- 较好
   SELECT id, order_no, amount FROM orders LIMIT 20 OFFSET 0;
   

数据库设计优化

1. 考虑大表分库分表
2. 适当增加冗余字段减少JOIN操作
3. 对TEXT/BLOB大字段单独存表

4. 定期分析建议

1. 设置自动报表：定期(如每周)导出慢SQL统计
2. 建立优化清单：按影响程度(Pareto原则)排序处理
3. 性能测试验证：优化后对比执行计划和时间
4. 监控趋势：观察慢SQL数量是否随业务增长而增加

5. 高级分析技巧

1. 使用EXPLAIN分析执行计划：

   EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM orders WHERE user_id = 100;
   

2. 关联应用日志：将慢SQL与当时的请求参数、业务场景关联分析

3. 使用性能分析工具：

   • Percona Toolkit的pt-query-digest
   • MySQL Enterprise Monitor
   • VividCortex等专业APM工具

通过系统性地分析慢SQL日志，您可以显著提升数据库性能，通常能解决80%以上的数据库性能问题。