Druid 整合 Spring Boot (零) 介绍篇

这篇文章主要介绍Druid的功能, 在Druid的wiki上有原文, 此文章为转载

什么是Druid连接池

Druid连接池是阿里巴巴开源的数据库连接池项目。Druid连接池为监控而生,内置强大的监控功能,监控特性不影响性能。功能强大,能防SQL注入,内置Loging能诊断Hack应用行为。

代码仓库、文档、下载

竞品对比

功能类别
功能
Druid
HikariCP
DBCP
Tomcat-jdbc
C3P0
性能
PSCache
LRU
SLB负载均衡支持
稳定性
ExceptionSorter
扩展
扩展
Filter
JdbcIntercepter
监控
监控方式
jmx/log/http
jmx/metrics
jmx
jmx
jmx
支持SQL级监控
Spring/Web关联监控
诊断支持
LogFilter
连接泄露诊断
logAbandoned
安全
SQL防注入
支持配置加密

从上表可以看出,Druid连接池在性能、监控、诊断、安全、扩展性这些方面远远超出竞品。

关于性能特性

对于连接池来说,连接池本身的性能消耗在整个调用链路中通常占比不大,连接池的性能关键点是,连接是否LRU的方式重用,是否支持PSCache(PreparedStatementCache)才是性能的关键点。当然DruidDataSource在没有使用Filter没有打开testOnBorrow的情况下,裸测也是极好。

稳定性特性

稳定性是数据库连接池最关键的特性,他不仅是木桶原理中的短板,而是木桶的底部。由于涉及并发和数据库系统的交互,稳定性需要由内置稳定保障机制和长时间大规模验证来保证。

内置ExceptionSorter

Druid连接池内置经过长期反馈验证过的ExceptionSorterExceptionSorter 的作用是:在数据库服务器重启、网络抖动、连接被服务器关闭等异常情况下,连接发生了不可恢复异常,将连接从连接池中移除,保证连接池在异常发生时情况下正常工作。ExceptionSorter是连接池稳定的关键特性,没有ExceptionSorter 的连接池,不能认为是有稳定性保障的连接池。

阿里大规模验证

Druid连接池是阿里巴巴内部唯一使用的连接池,在内部数据库相关中间件TDDL/DRDS 都内置使用强依赖了Druid连接池,经过阿里内部数千上万的系统大规模验证,经过历年双十一超大规模并发验证。

社区大规模验证。

Druid连接池自从2001年开源以来,在每年的“开源中国最受欢迎开源软件 ”评比中,基本都会排名前十。Druid在github上 star数量超过13000,Fork数量5000,Maven中央仓库月下载量超过30000。Druid连接池在中国社区使用非常广,占据统治地位,社区大规模使用也证明了Druid连接池的稳定。

贴心的错误提示

当连接不够用时,申请链接超时报错,Druid连接池能够报错会告诉你当前RunningSQL有哪些,当前连接池的水平信息。通过错误日志很方便知道系统瓶颈在哪里。

为监控而生

Druid连接池最初就是为监控系统采集jdbc运行信息而生的,它内置了StatFilter 功能,能采集非常完备的连接池执行信息Druid连接池内置了能和Spring/Servlet关联监控的实现,使得监控Web应用特别方便Druid连接池内置了一个监控页面,提供了非常完备的监控信息,可以快速诊断系统的瓶颈。

监控信息采集的StatFilter

Druid连接池的监控信息主要是通过StatFilter 采集的,采集的信息非常全面,包括SQL执行、并发、慢查、执行时间区间分布等。具体配置可以看这个 https://github.com/alibaba/druid/wiki/%E9%85%8D%E7%BD%AE_StatFilter

监控不影响性能

Druid增加StatFilter之后,能采集大量统计信息,同时对性能基本没有影响。StatFilter对CPU和内存的消耗都极小,对系统的影响可以忽略不计。监控不影响性能是Druid连接池的重要特性。

SQL参数化合并监控

实际业务中,如果SQL不是走PreparedStatement,SQL没有参数化,这时SQL需要参数化合并监控才能真实反映业务情况。如下SQL:

select * from t where id = 1
select * from t where id = 2
select * from t where id = 3

参数化后:

select * from t where id = ?

参数化合并监控是基于SQL Parser语法解析实现的,是Druid连接池独一无二的功能。

执行次数、返回行数、更新行数和并发监控

StatFilter能采集到每个SQL的执行次数、返回行数总和、更新行数总和、执行中次数和和最大并发。并发监控的统计是在SQL执行开始对计数器加一,结束后对计数器减一实现的。可以采集到每个SQL的当前并发和采集期间的最大并发。

慢查监控

缺省执行耗时超过3秒的被认为是慢查,统计项中有包括每个SQL的最后发生的慢查的耗时和发生时的参数。

Exception监控

如果SQL执行时抛出了Exception,SQL统计项上会Exception有最后的发生时间、堆栈和Message,根据这些信息可以很容易定位错误原因。

区间分布

SQL监控项上,执行时间、读取行数、更新行数都有区间分布,将耗时分布成8个区间:

  • 0 – 1 耗时0到1毫秒的次数
  • 1 – 10 耗时1到10毫秒的次数
  • 10 – 100 耗时10到100毫秒的次数
  • 100 – 1,000 耗时100到1000毫秒的次数
  • 1,000 – 10,000 耗时1到10秒的次数
  • 10,000 – 100,000 耗时10到100秒的次数
  • 100,000 – 1,000,000 耗时100到1000秒的次数
  • 1,000,000 – 耗时1000秒以上的次数

记录耗时区间的发生次数,通过区分分布,可以很方便看出SQL运行的极好、普通和极差的分布。
耗时区分分布提供了“执行+RS时分布”,是将执行时间+ResultSet持有时间合并监控,这个能方便诊断返回行数过多的查询。

内置监控DEMO

这里是一个内置监控的演示用的部署 http://120.26.192.168/druid/sql.html

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诊断支持

Druid连接池内置了LogFilter,将Connection/Statement/ResultSet相关操作的日志输出,可以用于诊断系统问题,也可以用于Hack一个不熟悉的系统。

LogFilter可以输出连接申请/释放,事务提交回滚,Statement的Create/Prepare/Execute/Close,ResultSet的Open/Next/Close,通过LogFilter可以详细诊断一个系统的Jdbc行为。

LogFilter有Log4j、Log4j2、Slf4j、CommsLog等实现,具体配置看这里 https://github.com/alibaba/druid/wiki/%E9%85%8D%E7%BD%AE_LogFilter

防SQL注入

SQL注入攻击是黑客对数据库进行攻击的常用手段,Druid连接池内置了WallFilter 提供防SQL注入功能,在不影响性能的同时防御SQL注入攻击。

基于语意的防SQL注入

Druid连接池内置了一个功能完备的SQL Parser,能够完整解析mysql、sql server、oracle、postgresql的语法,通过语意分析能够精确识别SQL注入攻击。

极低的漏报率和误报率

基于SQL语意分析,大量应用和反馈,使得Druid的防SQL注入拥有极低的漏报率和误报率。

防注入对性能影响极小

内置参数化后的Cache、高性能手写的Parser,使得打开防SQL注入对应用的性能基本不受影响。

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