【夏目鬼鬼分享】springboot搭建阿里Druid数据源监控

Druid介绍

Druid是一个专为大型数据集上的高性能切片和OLAP分析而设计的数据存储。Druid最常用作为GUI分析应用程序提供动力的数据存储，或者用作需要快速聚合的高度并发API的后端。

Druid架构

Druid拥有一个多进程，分布式架构，旨在实现云友好且易于操作。每个Druid流程类型都可以独立配置和扩展，为您的群集提供最大的灵活性。此设计还提供增强的容错能力：一个组件的中断不会立即影响其他组件。

Druid集群包含多种节点类型，分别是Historical Node、Coordinator Node、Broker Node、Indexing Service Node（包括Overlord、MiddleManager和Peon）以及Realtime Node（包括Firehose和Plumber）。

Druid将整个集群切分成上述角色，有两个目的：

第一，划分Historical Node和Realtime Node，是将历史数据的加载与实时流数据处理切割开来，因为二者都需要占用大量内存与CPU；
第二，划分Coordinator Node和Broker Node，将查询需求与数据如何在集群内分布的需求切割开来，确保用户的查询请求不会影响数据在集群内的分布情况，从而不会造成数据“冷热不均”，局部过热，影响查询性能的问题。

Druid集群内部的实时/批量数据流以及查询请求过程。我们可以看到，实时数据到达Realtime Node，经过Indexing Service，在时间窗口内的数据会停留在Realtime Node内存中，而时间窗口外的数据会组织成Segment存储到Deep Storage中；批量数据经过Indexing Service也会被组织成Segment存储到DeepStorage中，同时Segment的元信息都会被注册到元信息库中，Coordinator Nodes会定期（默认为1分钟）去同步元信息库，感知新生成的Segment，并通知在线的Historical Node去加载Segment，Zookeeper也会更新整个集群内部数据分布拓扑图。

具体步骤

1.pom.xml文件

<!-- 阿里Druid数据源连接池 --><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>druid</artifactId><version>1.1.0</version></dependency>

2.application.properties 文件

# 连接池配置
spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
#启动初始化5个连接
spring.datasource.initialSize=5
#最小空闲数量
spring.datasource.minIdle=5
#最大连接数量
spring.datasource.maxActive=20
# 配置获取连接等待超时的时间
spring.datasource.maxWait=60000
# 配置间隔多久才进行一次检测，检测需要关闭的空闲连接，单位是毫秒
spring.datasource.timeBetweenEvictionRunsMillis=60000
# 配置一个连接在池中最小生存的时间，单位是毫秒
spring.datasource.minEvictableIdleTimeMillis=300000
# 校验SQL，mysql配置 spring.datasource.validationQuery=SELECT 1 FROM DUAL，如果不配validationQuery项，则下面三项
spring.datasource.validationQuery=SELECT 1 FROM DUAL
spring.datasource.testWhileIdle=true
spring.datasource.testOnBorrow=false
spring.datasource.testOnReturn=false
# 打开PSCache，并且指定每个连接上PSCache的大小
spring.datasource.poolPreparedStatements=true
spring.datasource.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize=20
# 配置监控统计拦截的filters，去掉后监控界面sql无法统计，'wall'用于防火墙
spring.datasource.filters=stat,wall,logback
# 通过connectProperties属性来打开mergeSql功能；慢SQL记录
spring.datasource.connectionProperties=druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000
# 合并多个DruidDataSource的监控数据
spring.datasource.useGlobalDataSourceStat=true
spring.datasource.logSlowSql=true

3.创建配置类

@Configuration
public class WebConfig  {@Bean@ConfigurationProperties(prefix="spring.datasource")public DataSource druid(){DruidDataSource ds = new DruidDataSource();return ds;}//监控@Beanpublic ServletRegistrationBean statViewServlet(){ServletRegistrationBean registrationBean = new ServletRegistrationBean(new StatViewServlet(),"/druid/*");Map<String,String> param = new HashMap<>();param.put("loginUsername","admin");param.put("loginPassword","123456");param.put("allow","");//允许访问xxx ip地址param.put("deny","33.122.51.66");//不允许访问xxx ip地址registrationBean.setInitParameters(param);return registrationBean;}//用于监听获取应用的数据，Filter用于收集数据，用于Servlet展现数据@Beanpublic FilterRegistrationBean webStatFilter(){FilterRegistrationBean bean=new FilterRegistrationBean();bean.setFilter(new WebStatFilter());//设置过滤器bean.addUrlPatterns("/*");Map<String,String> param = new HashMap<>();param.put("exclusions","*.png,*.woff,*.js,*.css,/druid/*");bean.setInitParameters(param);return bean;}
}

4.启动服务输入http://IP地址:端口号/druid/login.html登陆Druid