Day05 Druid 小结

小结

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。

1. 初始化数据库连接池

1.1 使用 Druid

Spring Boot 项目中配置数据库连接池为 Druid 并启动项目，Spring 上下文初始化完成后会初始化 DruidDataSource, 如下图：

Day05 Druid 小结

核心类：

DruidDataSourceAutoConfigure 负责初始化 DruidDataSource
com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource 负责创建高效可管理的数据库连接池

1.2 druid-spring-boot-starter 源码

DruidDataSourceAutoConfigure

是

druid-spring-boot-starter

下的一个配置类。此 starter 中

spring.factories

文件中定义了自动加载 DruidDataSourceAutoConfigure 配置类：

org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration=\
com.alibaba.druid.spring.boot.autoconfigure.DruidDataSourceAutoConfigure

DruidDataSourceAutoConfigure

配置类，源码如下，这里初始化了 Bean :

DruidDataSourceWrapper（继承了 DruidDataSource类）

，初始化了

DruidDataSourc#init()

方法。

@Configuration
// 判断当前classpath下是否存在 DruidDataSource.class 类，若是则将当前的配置装载入spring 容器
@ConditionalOnClass(DruidDataSource.class)
// DruidDataSourceAutoConfigure 类 在 DataSourceAutoConfiguration 类之前加载
@AutoConfigureBefore(DataSourceAutoConfiguration.class)
// 把使用 @ConfigurationProperties 的类 DruidStatProperties 和 DataSourceProperties 进行了一次注入。
@EnableConfigurationProperties({DruidStatProperties.class, DataSourceProperties.class})
// 把类注入到 IoC 容器
@Import({DruidSpringAopConfiguration.class,
    DruidStatViewServletConfiguration.class,
    DruidWebStatFilterConfiguration.class,
    DruidFilterConfiguration.class})
public class DruidDataSourceAutoConfigure {

    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(DruidDataSourceAutoConfigure.class);

    // 初始化 Bean: DruidDataSourceWrapper
    @Bean(initMethod = "init")
    @ConditionalOnMissingBean
    public DataSource dataSource() {
        LOGGER.info("Init DruidDataSource");
        return new DruidDataSourceWrapper();
    }
}

所以，下面重点看

DruidDataSource#init()

方法的源码：

1.3 `DruidDataSource#init()` 方法

DruidDataSource#init()

方法里主要做的事情：

初始化 jdbcUrl
初始化过滤器
根据配置的 jdbcUrl 判断数据库的类型
通过 SPI ServiceLoader ，让类加载器加载过滤器
加载数据库驱动 resolveDriver();
初始化检查，检查数据库类型和驱动是否支持、初始化： initExceptionSorter()
初始化存放连接的数组 connections = new DruidConnectionHolder[maxActive]; 并初始化 initialSize 个连接

CreateConnectionThread，动态在connections中添加连接
创建这几个线程：日志分析线程LogStatsThread、连接创建线程CreateConnectionThread、连接销毁线程DestroyConnectionThread
向线程池提交创建连接的任务： this.createSchedulerFuture = createScheduler.submit(task);

1.4 其中对于并发以及安全的考虑有：

整个初始化过程使用可重入锁来保证互斥性： final ReentrantLock lock = this.lock;
使用 volatile 变量来保证只会初始化一次
DruidDriver 使用静态常量来保证单例
使用 AtomicLongFieldUpdater 类来原子更新 DruidAbstractDataSource 中 volatile long 修饰的变量
使用 CountDownLatch 来确保「连接池创建线程」、「连接池销毁线程」一定会创建
使用线程池来优化数据库连接的创建

2. 连接的相关处理

2.1 Druid 如何初始化创建数据库连接

在执行

DruidDataSource#init()

方法时，会初始化存放连接的数组conections，然后启动两个线程

（1）CreateConnectionThread，动态在 connections 数组中添加连接

（2）DestroyConnectionThread，动态移除activeConnections很久不用的连接

根据

initialSize

参数创建初始数量的连接：

while (poolingCount < initialSize) {
  try {
      PhysicalConnectionInfo pyConnectInfo = createPhysicalConnection();
      DruidConnectionHolder holder = new DruidConnectionHolder(this, pyConnectInfo);
      connections[poolingCount++] = holder;
  } catch (SQLException ex) {
      LOG.error("init datasource error, url: " + this.getUrl(), ex);
      if (initExceptionThrow) {
          connectError = ex;
          break;
      } else {
          Thread.sleep(3000);
      }
  }
}

2.2 CreateConnectionThread 线程动态创建连接

CreateConnectionThread 是一个守护线程，当有线程等待时，便会通过 JDBC 创建不超过 maxActive 数量的数据库连接，然后将创建的连接放入 connections 数组。

public class CreateConnectionThread extends Thread {

        public CreateConnectionThread(String name){
            super(name);
            this.setDaemon(true);
        }

        public void run() {
        	for (;;) {
                ...
                ...
                // 通过 JDBC 创建一个数据库连接
                connection = createPhysicalConnection();
                ...
                ...
                // 将创建的连接放入 connections 数组
                boolean result = put(connection);
            }
        }
        
}

2.3 DestroyConnectionThread 线程动态缩容（释放连接）

DestroyConnectionThread 也是一个守护线程

public class DestroyConnectionThread extends Thread {

        public DestroyConnectionThread(String name){
            super(name);
            this.setDaemon(true);
        }

        public void run() {
            initedLatch.countDown();

            for (;;) {
                // 从前面开始删除
                try {
                    if (closed || closing) {
                        break;
                    }

                    if (timeBetweenEvictionRunsMillis > 0) {
                        Thread.sleep(timeBetweenEvictionRunsMillis);
                    } else {
                        Thread.sleep(1000); //
                    }

                    if (Thread.interrupted()) {
                        break;
                    }
					// 释放连接
                    destroyTask.run();
                } catch (InterruptedException e) {
                    break;
                }
            }
        }

    }

DestroyTask ：

public class DestroyTask implements Runnable {
        public DestroyTask() {}
        @Override
        public void run() {
            // 关闭连接池 connnections[] 中空闲时间超过一个阈值的连接
            shrink(true, keepAlive);

            if (isRemoveAbandoned()) {
                // 移除 activeConnections[] 中运行超 removeAbandonedTimeoutMillis 的连接，并通过 JDBC 来 close 掉对应的数据库连接
                removeAbandoned();
            }
        }

    }

2.4 从 Druid 连接池获取数据库连接

/**
     * 获取从 Druid 连接池获取数据库连接
     */
    public DruidPooledConnection getConnection(long maxWaitMillis) throws SQLException {
        // 初始化工作
        init();

        if (filters.size() > 0) {
            FilterChainImpl filterChain = new FilterChainImpl(this);
            // 走过滤器拿数据库连接，详看FilterChainImpl#dataSource_connect
            return filterChain.dataSource_connect(this, maxWaitMillis);
        } else {
            // 直接从 connections[] 获取连接,详见 holder = takeLast();
            return getConnectionDirect(maxWaitMillis);
        }
    }

getConnectionDirect()：

public DruidPooledConnection getConnectionDirect(long maxWaitMillis) throws SQLException {
        int notFullTimeoutRetryCnt = 0;
        for (;;) {
            // handle notFullTimeoutRetry
            DruidPooledConnection poolableConnection;
            try {
                // 从connections[]数组中获取连接，maxWaitMillis————拿连接的最大等待时间
                poolableConnection = getConnectionInternal(maxWaitMillis);
            } catch (GetConnectionTimeoutException ex) {
                if (notFullTimeoutRetryCnt <= this.notFullTimeoutRetryCount && !isFull()) {
                    notFullTimeoutRetryCnt++;
                    if (LOG.isWarnEnabled()) {
                        LOG.warn("get connection timeout retry : " + notFullTimeoutRetryCnt);
                    }
                    continue;
                }
                throw ex;
            }

            if (testOnBorrow) {
                // 用获取的连接执行一个测试sql来校验是否生效
                boolean validate = testConnectionInternal(poolableConnection.holder, poolableConnection.conn);
                ...
            }
            ...
        }
    ...
}

2.5 回收连接

连接池中每一个连接，用完之后必须调用close()。在close中通过 recycle() 方法把连接从 activeConections 集合中重新移动到connections[]，达到重复利用连接的目的。

// 存放的是：从连接池获取连接时，从这个数组中获取
  private volatile DruidConnectionHolder[] connections;
  
  // 存放的是：正在使用的连接connection
  protected final Map<DruidPooledConnection, Object> activeConnections

2.6 异常处理

分析一下 Druid 中操作连接时发生异常情况的一些处理。

2.6.1 Druid 中自定义了哪些异常？

pool 包下比较关键的一些异常有：

DataSourceClosedException
DataSourceDisableException
DataSourceNotAvailableException
GetConnectionTimeoutException

当获取连接时，如果数据源是处于关闭状态，那么就会抛

DataSourceClosedException

异常，当数据源不可用时，就会抛

DataSourceDisableException

异常

private DruidPooledConnection getConnectionInternal(long maxWait) throws SQLException {
        if (closed) { // 数据源是关闭状态
            connectErrorCountUpdater.incrementAndGet(this);
            // 抛 DataSourceClosedException
            throw new DataSourceClosedException("dataSource already closed at " + new Date(closeTimeMillis));
        }

        if (!enable) { // 数据源不可用
            connectErrorCountUpdater.incrementAndGet(this);

            if (disableException != null) {
                throw disableException;
            }
			// 抛 DataSourceDisableException
            throw new DataSourceDisableException();
        }
        ...
    }

从 connections[]数组中获取连接时，连续失败，便会抛出

DataSourceNotAvailableException

异常

if (maxWait > 0) {
	holder = pollLast(nanos);
} else {
// 从connections[]数组中获取连接
	holder = takeLast();
}
...
// takeLast():
if (failFast && isFailContinuous()) {
	throw new DataSourceNotAvailableException(createError);
}

当获取连接超过指定等待时间，便会抛出

GetConnectionTimeoutException

异常：

if (createError != null) {
	throw new GetConnectionTimeoutException(errorMessage, createError);
} else {
	throw new GetConnectionTimeoutException(errorMessage);
}

2.6.2 ExceptionSorter

ExceptionSorter 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。

ExceptionSorter 接口

/**
 * An interface to allow for exception evaluation.
 */
public interface ExceptionSorter {

    /**
     * 判断异常是否致命
     * Returns true or false whether or not the exception is fatal.
     * 
     * @param e the exception
     * @return true or false if the exception is fatal.
     */
    boolean isExceptionFatal(SQLException e);
    
    void configFromProperties(Properties properties);
}

很多异常分拣类都是实现了 ExceptionSorter 这个接口，如图：

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ExceptionSorter#isExceptionFatal() 方法用来判断异常是否致命，如果致命那么需要进行处理，拿 DB2ExceptionSorter 举例，如果是 isExceptionFatal() 方法判断异常是致命的，那么便会进行处理：

public void handleConnectionException(DruidPooledConnection pooledConnection, Throwable t, String sql) throws SQLException {
        final DruidConnectionHolder holder = pooledConnection.getConnectionHolder();
        if (holder == null) {
            return;
        }

        errorCountUpdater.incrementAndGet(this);
        lastError = t;
        lastErrorTimeMillis = System.currentTimeMillis();

        if (t instanceof SQLException) {
            SQLException sqlEx = (SQLException) t;

            // broadcastConnectionError
            ConnectionEvent event = new ConnectionEvent(pooledConnection, sqlEx);
            for (ConnectionEventListener eventListener : holder.getConnectionEventListeners()) {
                eventListener.connectionErrorOccurred(event);
            }

            // exceptionSorter.isExceptionFatal
            if (exceptionSorter != null && exceptionSorter.isExceptionFatal(sqlEx)) {
                // 异常致命，进行处理
                handleFatalError(pooledConnection, sqlEx, sql);
            }

            throw sqlEx;
        } else {
            throw new SQLException("Error", t);
        }
    }

2.7 总结

连接池设计的基本思路：

（1）初始化建立连接池对象（服务启动）

（2）按照事先指定的参数创建初始数量的连接（即：空闲连接数）。

（3）对于一个访问请求，直接从连接池中得到一个连接。如果连接池对象中没有空闲的连接，且连接数没有达到最大（即：最大活跃连接数），创建一个新的连接；如果达到最大，则设定一定的超时时间，来获取连接。

（4）拿到连接访问服务。

（5）访问服务完成后释放连接（此时的释放连接，并非真正关闭，而是将其放入空闲队列中。如实际空闲连接数大于初始空闲连接数则释放连接）。

（6）释放连接池对象（服务停止、维护期间，释放连接池对象，并释放所有连接）。

3. Druid 中过滤器的装载和使用

Druid提供了基于Filter-Chain模式的扩展，使得在JDBC层做扩展非常容易。Druid内置提供了一些常用的Filter，StatFilter用于提供监控数据，Log系列Filter用于提供输出Connection、Statement、ResultSet相关的日志，WallFilter用于防御SQL注入攻击。

StatFilter——采集并提供监控数据

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

WallFilter —— 基于SQL语义分析来实现防御SQL注入攻击

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。

LogFilter ——输出数据库操作的日志

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

3.1 过滤器的装载

Druid 中过滤器的管理工作，主要是在 FilterManager 类中实现。其中 FilterManager#loadFilter() 负责加载 filter 并放入 filter集合中。

public static void loadFilter(List<Filter> filters, String filterName) throws SQLException {
  if (filterName.length() == 0) {
      return;
  }

  // 读取 druid-filter.properties 文件，获取 filterName 对应的过滤器类的名称
  String filterClassNames = getFilter(filterName);

  if (filterClassNames != null) {
      for (String filterClassName : filterClassNames.split(",")) {
          // 过滤器已加载，则跳过
          if (existsFilter(filters, filterClassName)) {
              continue;
          }

          // 加载该过滤器类
          Class<?> filterClass = Utils.loadClass(filterClassName);

          if (filterClass == null) {
              LOG.error("load filter error, filter not found : " + filterClassName);
              continue;
          }

          Filter filter;

          try {
              // 创建该过滤器类的实例
              filter = (Filter) filterClass.newInstance();
          } catch (ClassCastException e) {
              LOG.error("load filter error.", e);
              continue;
          } catch (InstantiationException e) {
              throw new SQLException("load managed jdbc driver event listener error. " + filterName, e);
          } catch (IllegalAccessException e) {
              throw new SQLException("load managed jdbc driver event listener error. " + filterName, e);
          } catch (RuntimeException e) {
              throw new SQLException("load managed jdbc driver event listener error. " + filterName, e);
          }

          // 将该实例添加到 过滤器 集合里
          filters.add(filter);
      }

      return;
  }

  // 已存在 filterName 对应的过滤器，直接返回
  if (existsFilter(filters, filterName)) {
      return;
  }

  // 加载 filterName 对应的过滤器
  Class<?> filterClass = Utils.loadClass(filterName);
  if (filterClass == null) {
      LOG.error("load filter error, filter not found : " + filterName);
      return;
  }

  try {
      Filter filter = (Filter) filterClass.newInstance();
      filters.add(filter);
  } catch (Exception e) {
      throw new SQLException("load managed jdbc driver event listener error. " + filterName, e);
  }
}

其中 getFilter() 方法会从初始化好的 ConcurrentHashMap——aliasMap 中获取指定的 filter，而 aliasMap 则根据 druid-filter.properties 文件中配的 filter 来初始化。

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3.2 过滤器装载的时机

1. 初始化时——initFromSPIServiceLoader();

private void initFromSPIServiceLoader() {
        // 是否跳过装载filter
        if (loadSpifilterSkip) {
            return;
        }

        if (autoFilters == null) {
            List<Filter> filters = new ArrayList<Filter>();
            ServiceLoader<Filter> autoFilterLoader = ServiceLoader.load(Filter.class);

            for (Filter filter : autoFilterLoader) {
                // 是否自动装载
                AutoLoad autoLoad = filter.getClass().getAnnotation(AutoLoad.class);
                if (autoLoad != null && autoLoad.value()) {
                    filters.add(filter);
                }
            }
            autoFilters = filters;
        }

        for (Filter filter : autoFilters) {
            if (LOG.isInfoEnabled()) {
                LOG.info("load filter from spi :" + filter.getClass().getName());
            }
            addFilter(filter);
        }
    }

2. 获取数据源时

@Override
    public Connection connect(String url, Properties info) throws SQLException {
        if (!acceptsURL(url)) {
            return null;
        }

        connectCount.incrementAndGet();

        // 获取数据源时，会加载 filter: 
        // FilterManager.loadFilter(config.getFilters(), filterItem);
        DataSourceProxyImpl dataSource = getDataSource(url, info);

        return dataSource.connect(info);
    }

3.3 filterChain 的使用

从 Druid 连接池获取连接的时候便会使用 nextFilter() 方法从装载 filter 的集合中拿到一个 filter, 并执行这个 filter 的 dataSource_getConnection 方法，将获取到的 DruidPooledConnection 对象依次返回到前面的 filter。这里是一个递归调用，层层下沉，使得可以依次执行 filterchain 的下一个filter，当拿到 DruidPooledConnection 对象，并层层返回时，有一个好处是：返回时每经过一个 filter ，都可以执行该 filter 的

if (conn != null) {}

里的特殊逻辑。

@Override
    public DruidPooledConnection dataSource_connect(DruidDataSource dataSource, long maxWaitMillis) throws SQLException {
        if (this.pos < filterSize) {
            DruidPooledConnection conn = nextFilter().dataSource_getConnection(this, dataSource, maxWaitMillis);
            return conn;
        }

        return dataSource.getConnectionDirect(maxWaitMillis);
    }

比如StatFilter#dataSource_connect()：

@Override
    public DruidPooledConnection dataSource_getConnection(FilterChain chain, DruidDataSource dataSource, long maxWaitMillis) throws SQLException {
        // 将调用关系传递到filterchain的下一个filter
        DruidPooledConnection conn = chain.dataSource_connect(dataSource, maxWaitMillis);

        if (conn != null) {
            conn.setConnectedTimeNano();

            StatFilterContext.getInstance().pool_connection_open();
        }

        return conn;
    }

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小结

1. 初始化数据库连接池

1.1 使用 Druid

1.2 druid-spring-boot-starter 源码

1.3 `DruidDataSource#init()` 方法

1.4 其中对于并发以及安全的考虑有：

2. 连接的相关处理

2.1 Druid 如何初始化创建数据库连接

2.2 CreateConnectionThread 线程动态创建连接

2.3 DestroyConnectionThread 线程动态缩容（释放连接）

2.4 从 Druid 连接池获取数据库连接

2.5 回收连接

2.6 异常处理

2.6.1 Druid 中自定义了哪些异常？

2.6.2 ExceptionSorter

2.7 总结

3. Druid 中过滤器的装载和使用

3.1 过滤器的装载

3.2 过滤器装载的时机

1. 初始化时——initFromSPIServiceLoader();

2. 获取数据源时

3.3 filterChain 的使用

继续阅读

Spring Boot 配置Druid连接池

springboot 整合 druid监控，批量操作报错问题

springboot整合druid配置pom.xml配置peoperties配置Druid配置类

SpringBoot2.1.2 整合 Druid

durid web监控详解

搭建通用的SSM框架 (二) 使用druid管理数据源，以及使用Mybatis操作数据库

Springboot 整合druid+mybatis+jta分布式事务+多数据源aop注解动态切换（一篇到位）

报错： com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource : abandon connection, owner thread

Springboot整合Mybatis增删查改、连接MYSQL数据库及配置druid连接池

spring boot 和 mybatis 整合

Spring Boot + Spring Cloud 集成 Druid 数据源Spring Boot + Spring Cloud 集成 Druid 数据源

SpringBoot 之 Spring Boot 集成 Druid

Druid 之 java.sql.SQLException: sql injection violation

Druid报错：com.alibaba.druid.parser.ParserException:sysntax error,except RPAREN,actual EXCEPT EXCEPT

解决: com.alibaba.druid.filter.FilterManager : load filter error, filter not found : sl4j问题描述问题分析问题解决

SpringBoot集成Mybatis,Redis，druid实现多数据源开发

Day05 Druid 小结

小结

1. 初始化数据库连接池

1.1 使用 Druid

1.2 druid-spring-boot-starter 源码

1.3 DruidDataSource#init() 方法

1.4 其中对于并发以及安全的考虑有：

2. 连接的相关处理

2.1 Druid 如何初始化创建数据库连接

2.2 CreateConnectionThread 线程动态创建连接

2.3 DestroyConnectionThread 线程动态缩容（释放连接）

2.4 从 Druid 连接池获取数据库连接

2.5 回收连接

2.6 异常处理

2.6.1 Druid 中自定义了哪些异常？

2.6.2 ExceptionSorter

2.7 总结

3. Druid 中过滤器的装载和使用

3.1 过滤器的装载

3.2 过滤器装载的时机

1. 初始化时——initFromSPIServiceLoader();

2. 获取数据源时

3.3 filterChain 的使用

继续阅读

1.3 `DruidDataSource#init()` 方法