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详解 Spring 配置数据源的两种方式

news 来源：原创 2025/5/16 4:45:33

在 Spring 框架中配置数据源（DataSource）主要有两种方式：

  1. 通过 Setter 注入配置数据源
  2. 通过 jdbc.properties 配置文件方式

本博文将使用 Druid 作为数据源，其在 Spring 项目中常见且高效。

Druid 被广泛认为是性能最佳的连接池之一，尤其在高并发场景下表现优异。它支持快速的连接获取和释放，优化了资源管理

🌱 1. 通过 Setter 注入配置 Druid 数据源

✅ 1.1 Maven 依赖

<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>druid</artifactId>
    <version>1.2.24</version> <!-- 请根据项目需要选择版本 -->
</dependency>

✅ 1.2 XML 配置

修改 applicationContext.xml 文件

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans 
       http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd">

    <!-- Druid 数据源配置 -->
    <bean id="dataSource" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" destroy-method="close">
        <property name="driverClassName" value="com.mysql.cj.jdbc.Driver"/>
        <property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/mydb"/>
        <property name="username" value="root"/>
        <property name="password" value="root"/>
        
        <!-- Druid 特有属性 -->
        <property name="initialSize" value="5"/>
        <property name="minIdle" value="5"/>
        <property name="maxActive" value="20"/>
        <property name="maxWait" value="60000"/>
        <property name="timeBetweenEvictionRunsMillis" value="60000"/>
        <property name="minEvictableIdleTimeMillis" value="300000"/>
        <property name="validationQuery" value="SELECT 1"/>
        <property name="testWhileIdle" value="true"/>
        <property name="testOnBorrow" value="false"/>
        <property name="testOnReturn" value="false"/>
    </bean>

    <!-- JdbcTemplate 配置 -->
    <bean id="jdbcTemplate" class="org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate">
        <property name="dataSource" ref="dataSource"/>
    </bean>

</beans>

✅ 1.3 Java Config 配置 （推荐方式）

import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;

import javax.sql.DataSource;

@Configuration
public class DataSourceConfig {

    @Bean(destroyMethod = "close")  // 指定关闭方法，释放资源
    public DataSource dataSource() {
        DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
        dataSource.setDriverClassName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
        dataSource.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/mydb");
        dataSource.setUsername("root");
        dataSource.setPassword("root");

        // Druid 特有属性
        dataSource.setInitialSize(5);
        dataSource.setMinIdle(5);
        dataSource.setMaxActive(20);
        dataSource.setMaxWait(60000);
        dataSource.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(60000);
        dataSource.setMinEvictableIdleTimeMillis(300000);
        dataSource.setValidationQuery("SELECT 1");
        dataSource.setTestWhileIdle(true);
        dataSource.setTestOnBorrow(false);
        dataSource.setTestOnReturn(false);

        return dataSource;
    }

    @Bean
    public JdbcTemplate jdbcTemplate(DataSource dataSource) {
        return new JdbcTemplate(dataSource);
    }
}

🗂️ 2. 通过 jdbc.properties 文件配置 Druid 数据源（推荐用于生产环境）

✅ 2.1 jdbc.properties 文件

# MySQL数据库配置
jdbc.driver=com.mysql.cj.jdbc.Driver
jdbc.url=jdbc:mysql://localhost:3306/mydb
jdbc.username=root
jdbc.password=root

✅ 2.2 XML 配置

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
       xsi:schemaLocation=
               "http://www.springframework.org/schema/beans
                http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
                http://www.springframework.org/schema/context
                http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd
                ">

        <!--1.开启命名空间-->
        <!--2.使用 context 空间加载 properties 文件-->
        <!-- <context:property-placeholder location="jdbc.properties" system-properties-mode="NEVER"/>
        <context:property-placeholder location="jdbc.properties,jdbc2.properties" system-properties-mode="NEVER"/>
        <context:property-placeholder location="*.properties" system-properties-mode="NEVER"/>
        <context:property-placeholder location="classpath:*.properties" system-properties-mode="NEVER"/>  -->
        <!--加载最全的方式，除了本项目路径下的 properties，还可以加载 jar 包下的properties -->
        <context:property-placeholder location="classpath*:*.properties" system-properties-mode="NEVER"/>

        <!--3.使用属性占位符 ${} 加载 properties 文件内容-->
        <bean id="dataSource" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource">
            <property name="driverClassName" value="${jdbc.driver}"/>
            <property name="url" value="${jdbc.url}"/>
            <property name="username" value="${jdbc.username}"/>
            <property name="password" value="${jdbc.password}"/>
        </bean>

        <bean id="userDao" class="com.alivinfer.dao.impl.UserDaoImpl">
            <property name="name" value="${jdbc.driver}"/>
        </bean>
</beans>

💡 注意：
使用 property-placeholder 标签需要引入以下命名空间：

xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/context 
http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd"

✅ 2.3 Java Config 配置 （推荐方式）

import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.PropertySource;
import org.springframework.core.env.Environment;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;

import javax.annotation.Resource;
import javax.sql.DataSource;

@Configuration
@PropertySource("classpath:jdbc.properties") // 引入 properties 文件
public class DataSourceConfig {

    @Resource
    private Environment env;

    @Bean(destroyMethod = "close")
    public DataSource dataSource() {
        DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
        dataSource.setDriverClassName(env.getProperty("jdbc.driver"));
        dataSource.setUrl(env.getProperty("jdbc.url"));
        dataSource.setUsername(env.getProperty("jdbc.username"));
        dataSource.setPassword(env.getProperty("jdbc.password"));

        dataSource.setInitialSize(Integer.parseInt(env.getProperty("druid.initialSize")));
        dataSource.setMinIdle(Integer.parseInt(env.getProperty("druid.minIdle")));
        dataSource.setMaxActive(Integer.parseInt(env.getProperty("druid.maxActive")));
        dataSource.setMaxWait(Long.parseLong(env.getProperty("druid.maxWait")));
        dataSource.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(Long.parseLong(env.getProperty("druid.timeBetweenEvictionRunsMillis")));
        dataSource.setMinEvictableIdleTimeMillis(Long.parseLong(env.getProperty("druid.minEvictableIdleTimeMillis")));
        dataSource.setValidationQuery(env.getProperty("druid.validationQuery"));
        dataSource.setTestWhileIdle(Boolean.parseBoolean(env.getProperty("druid.testWhileIdle")));
        dataSource.setTestOnBorrow(Boolean.parseBoolean(env.getProperty("druid.testOnBorrow")));
        dataSource.setTestOnReturn(Boolean.parseBoolean(env.getProperty("druid.testOnReturn")));

        return dataSource;
    }

    @Bean
    public JdbcTemplate jdbcTemplate(DataSource dataSource) {
        return new JdbcTemplate(dataSource);
    }
}

✅ 测试代码

package com.alivinfer;

import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.context.ApplicationContext;
import org.springframework.context.annotation.AnnotationConfigApplicationContext;
import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;

import javax.sql.DataSource;

public class SpringTest {

    /**
     * 测试 xml 配置 druid 数据源
     */
    @Test
    public void test() {

        // 获取 IoC 容器
        ApplicationContext applicationContext = new
                ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");

        // 测试 druid 数据源
        DataSource dataSource = (DataSource) applicationContext.getBean("dataSource");
        System.out.println(dataSource);
    }

}

🕶️ Druid 数据源优势

✅ 高效：相比 DriverManagerDataSource，Druid 提供更高的并发性能和更好的连接池管理
✅ 稳定：支持 SQL 监控、慢 SQL 记录、防 SQL 注入、异常日志跟踪等特性
✅ 易用：通过配置文件实现灵活的参数调整，方便不同环境下的使用

💡 常见问题

  1. Druid 日志过多：

    • 在 jdbc.properties 中添加以下配置可减少不必要的日志：
    druid.logAbandoned=false
druid.removeAbandoned=false

  2. com.mysql.cj.jdbc.Driver 找不到：

    • 确保 mysql-connector-java 版本兼容，并检查 URL 是否包含 serverTimezone 参数：
    jdbc.url=jdbc:mysql://localhost:3306/mydb?serverTimezone=UTC

  3. 数据库连接泄漏：

    • 启用 removeAbandoned 功能，自动关闭超时未关闭的连接：
    druid.removeAbandoned=true
druid.removeAbandonedTimeout=1800

📌 总结

配置方式优点缺点推荐使用场景
Setter 注入 (XML/Java Config)简单直观，便于理解配置写在代码中，生产环境不推荐小型项目、快速开发、临时测试
jdbc.properties 文件 (XML/Java Config)配置与代码解耦、支持环境切换、易于维护需要维护额外的配置文件，但在中大型项目中是必要的企业级项目、生产环境、灵活配置

推荐使用：

  • 在 企业项目 和 生产环境 中，推荐使用 jdbc.properties 文件方式结合 Java Config，确保代码简洁、配置灵活，充分利用 Druid 的性能优势和监控功能

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