前言

本篇文章主要讲述的是springboot整合mybatis、druid和pagehelper 并实现多数据源和分页。其中springboot整合mybatis这块，在之前的一篇文章的中已经讲述了，这里就不过多说明了。重点是讲述在多数据源下的如何配置使用druid和pagehelper 。

druid介绍和使用

在使用druid之前，先来简单的了解下druid。

druid是一个数据库连接池。druid可以说是目前最好的数据库连接池！因其优秀的功能、性能和扩展性方面，深受开发人员的青睐。

druid已经在阿里巴巴部署了超过600个应用，经过一年多生产环境大规模部署的严苛考验。druid是阿里巴巴开发的号称为监控而生的数据库连接池！

同时druid不仅仅是一个数据库连接池，druid 核心主要包括三部分：

• 基于filter－chain模式的插件体系。
• druiddatasource 高效可管理的数据库连接池。
• sqlparser

druid的主要功能如下:

是一个高效、功能强大、可扩展性好的数据库连接池。

可以监控数据库访问性能。

数据库密码加密

获得sql执行日志

扩展jdbc

介绍方面这块就不再多说，具体的可以看官方文档。

那么开始介绍druid如何使用。

首先是maven依赖，只需要添加druid这一个jar就行了。

? 1 2 3 4 5 <dependency> <groupid>com.alibaba</groupid> <artifactid>druid</artifactid> <version>1.1.8</version> </dependency>

配置方面，主要的只需要在application.properties或application.yml添加如下就可以了。

说明：因为这里我是用来两个数据源，所以稍微有些不同而已。druid 配置的说明在下面中已经说的很详细了，这里我就不在说明了。

? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 ## 默认的数据源 master.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/springboot?useunicode=true&characterencoding=utf8&allowmultiqueries=true master.datasource.username=root master.datasource.password=123456 master.datasource.driverclassname=com.mysql.jdbc.driver ## 另一个的数据源 cluster.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/springboot_test?useunicode=true&characterencoding=utf8 cluster.datasource.username=root cluster.datasource.password=123456 cluster.datasource.driverclassname=com.mysql.jdbc.driver # 连接池的配置信息 # 初始化大小，最小，最大 spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.druiddatasource spring.datasource.initialsize=5 spring.datasource.minidle=5 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 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,log4j # 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

成功添加了配置文件之后，我们再来编写druid相关的类。

首先是masterdatasourceconfig.java这个类，这个是默认的数据源配置类。

? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 @configuration @mapperscan(basepackages = masterdatasourceconfig.package, sqlsessionfactoryref = "mastersqlsessionfactory") public class masterdatasourceconfig { static final string package = "com.pancm.dao.master"; static final string mapper_location = "classpath:mapper/master/*.xml"; @value("${master.datasource.url}") private string url; @value("${master.datasource.username}") private string username; @value("${master.datasource.password}") private string password; @value("${master.datasource.driverclassname}") private string driverclassname; @value("${spring.datasource.initialsize}") private int initialsize; @value("${spring.datasource.minidle}") private int minidle; @value("${spring.datasource.maxactive}") private int maxactive; @value("${spring.datasource.maxwait}") private int maxwait; @value("${spring.datasource.timebetweenevictionrunsmillis}") private int timebetweenevictionrunsmillis; @value("${spring.datasource.minevictableidletimemillis}") private int minevictableidletimemillis; @value("${spring.datasource.validationquery}") private string validationquery; @value("${spring.datasource.testwhileidle}") private boolean testwhileidle; @value("${spring.datasource.testonborrow}") private boolean testonborrow; @value("${spring.datasource.testonreturn}") private boolean testonreturn; @value("${spring.datasource.poolpreparedstatements}") private boolean poolpreparedstatements; @value("${spring.datasource.maxpoolpreparedstatementperconnectionsize}") private int maxpoolpreparedstatementperconnectionsize; @value("${spring.datasource.filters}") private string filters; @value("{spring.datasource.connectionproperties}") private string connectionproperties; @bean(name = "masterdatasource") @primary public datasource masterdatasource() { druiddatasource datasource = new druiddatasource(); datasource.seturl(url); datasource.setusername(username); datasource.setpassword(password); datasource.setdriverclassname(driverclassname); //具体配置 datasource.setinitialsize(initialsize); datasource.setminidle(minidle); datasource.setmaxactive(maxactive); datasource.setmaxwait(maxwait); datasource.settimebetweenevictionrunsmillis(timebetweenevictionrunsmillis); datasource.setminevictableidletimemillis(minevictableidletimemillis); datasource.setvalidationquery(validationquery); datasource.settestwhileidle(testwhileidle); datasource.settestonborrow(testonborrow); datasource.settestonreturn(testonreturn); datasource.setpoolpreparedstatements(poolpreparedstatements); datasource.setmaxpoolpreparedstatementperconnectionsize(maxpoolpreparedstatementperconnectionsize); try { datasource.setfilters(filters); } catch (sqlexception e) { e.printstacktrace(); } datasource.setconnectionproperties(connectionproperties); return datasource; } @bean(name = "mastertransactionmanager") @primary public datasourcetransactionmanager mastertransactionmanager() { return new datasourcetransactionmanager(masterdatasource()); } @bean(name = "mastersqlsessionfactory") @primary public sqlsessionfactory mastersqlsessionfactory(@qualifier("masterdatasource") datasource masterdatasource) throws exception { final sqlsessionfactorybean sessionfactory = new sqlsessionfactorybean(); sessionfactory.setdatasource(masterdatasource); sessionfactory.setmapperlocations(new pathmatchingresourcepatternresolver() .getresources(masterdatasourceconfig.mapper_location)); return sessionfactory.getobject(); } }

其中这两个注解说明下:

**@primary** ：标志这个 bean 如果在多个同类 bean 候选时，该 bean
优先被考虑。多数据源配置的时候注意，必须要有一个主数据源，用 @primary 标志该 bean。

**@mapperscan**： 扫描 mapper 接口并容器管理。

需要注意的是sqlsessionfactoryref 表示定义一个唯一 sqlsessionfactory 实例。

上面的配置完之后，就可以将druid作为连接池使用了。但是druid并不简简单单的是个连接池，它也可以说是一个监控应用，它自带了web监控界面，可以很清晰的看到sql相关信息。

在springboot中运用druid的监控作用，只需要编写statviewservlet和webstatfilter类，实现注册服务和过滤规则。这里我们可以将这两个写在一起，使用**@configuration**和**@bean**。

为了方便理解，相关的配置说明也写在代码中了，这里就不再过多赘述了。

代码如下:

? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 @configuration public class druidconfiguration { @bean public servletregistrationbean druidstatviewservle() { //注册服务 servletregistrationbean servletregistrationbean = new servletregistrationbean( new statviewservlet(), "/druid/*"); // 白名单(为空表示,所有的都可以访问,多个ip的时候用逗号隔开) servletregistrationbean.addinitparameter("allow", "127.0.0.1"); // ip黑名单 (存在共同时，deny优先于allow) servletregistrationbean.addinitparameter("deny", "127.0.0.2"); // 设置登录的用户名和密码 servletregistrationbean.addinitparameter("loginusername", "pancm"); servletregistrationbean.addinitparameter("loginpassword", "123456"); // 是否能够重置数据. servletregistrationbean.addinitparameter("resetenable", "false"); return servletregistrationbean; } @bean public filterregistrationbean druidstatfilter() { filterregistrationbean filterregistrationbean = new filterregistrationbean( new webstatfilter()); // 添加过滤规则 filterregistrationbean.addurlpatterns("/*"); // 添加不需要忽略的格式信息 filterregistrationbean.addinitparameter("exclusions", "*.js,*.gif,*.jpg,*.png,*.css,*.ico,/druid/*"); system.out.println("druid初始化成功!"); return filterregistrationbean; } }

编写完之后，启动程序，在浏览器输入:http://127.0.0.1:8084/druid/index.html ，然后输入设置的用户名和密码，便可以访问web界面了。

多数据源配置

在进行多数据源配置之前，先分别在springboot和springboot_test的mysql数据库中执行如下脚本。

? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 -- springboot库的脚本 create table `t_user` ( `id` int(11) not null auto_increment comment '自增id', `name` varchar(10) default null comment '姓名', `age` int(2) default null comment '年龄', primary key (`id`) ) engine=innodb auto_increment=15 default charset=utf8 -- springboot_test库的脚本 create table `t_student` ( `id` int(11) not null auto_increment, `name` varchar(16) default null, `age` int(11) default null, primary key (`id`) ) engine=innodb auto_increment=2 default charset=utf8

注:为了偷懒，将两张表的结构弄成一样了！不过不影响测试!

在application.properties中已经配置这两个数据源的信息，上面已经贴出了一次配置，这里就不再贴了。

这里重点说下 第二个数据源的配置。和上面的masterdatasourceconfig.java差不多，区别在与没有使用**@primary** 注解和名称不同而已。需要注意的是masterdatasourceconfig.java对package和mapper的扫描是精确到目录的，这里的第二个数据源也是如此。那么代码如下:

? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 @configuration @mapperscan(basepackages = clusterdatasourceconfig.package, sqlsessionfactoryref = "clustersqlsessionfactory") public class clusterdatasourceconfig { static final string package = "com.pancm.dao.cluster"; static final string mapper_location = "classpath:mapper/cluster/*.xml"; @value("${cluster.datasource.url}") private string url; @value("${cluster.datasource.username}") private string username; @value("${cluster.datasource.password}") private string password; @value("${cluster.datasource.driverclassname}") private string driverclass; // 和masterdatasourceconfig一样，这里略 @bean(name = "clusterdatasource") public datasource clusterdatasource() { druiddatasource datasource = new druiddatasource(); datasource.seturl(url); datasource.setusername(username); datasource.setpassword(password); datasource.setdriverclassname(driverclass); // 和masterdatasourceconfig一样，这里略 ... return datasource; } @bean(name = "clustertransactionmanager") public datasourcetransactionmanager clustertransactionmanager() { return new datasourcetransactionmanager(clusterdatasource()); } @bean(name = "clustersqlsessionfactory") public sqlsessionfactory clustersqlsessionfactory(@qualifier("clusterdatasource") datasource clusterdatasource) throws exception { final sqlsessionfactorybean sessionfactory = new sqlsessionfactorybean(); sessionfactory.setdatasource(clusterdatasource); sessionfactory.setmapperlocations(new pathmatchingresourcepatternresolver().getresources(clusterdatasourceconfig.mapper_location)); return sessionfactory.getobject(); } }

成功写完配置之后，启动程序，进行测试。

分别在springboot和springboot_test库中使用接口进行添加数据。

t_user

? 1 2 3 4 post http://localhost:8084/api/user {"name":"张三","age":25} {"name":"李四","age":25} {"name":"王五","age":25}

t_student

? 1 2 3 4 post http://localhost:8084/api/student {"name":"学生a","age":16} {"name":"学生b","age":17} {"name":"学生c","age":18}

成功添加数据之后，然后进行调用不同的接口进行查询。

请求:

? 1 get http://localhost:8084/api/user?name=李四

返回:

? 1 2 3 4 5 { "id": 2, "name": "李四", "age": 25 }

请求:

? 1 get http://localhost:8084/api/student?name=学生c

返回:

? 1 2 3 4 5 { "id": 1, "name": "学生c", "age": 16 }

通过数据可以看出，成功配置了多数据源了。

pagehelper 分页实现

pagehelper是mybatis的一个分页插件，非常的好用！这里强烈推荐！！！

pagehelper的使用很简单，只需要在maven中添加pagehelper这个依赖就可以了。
maven的依赖如下:

? 1 2 3 4 5 <dependency> <groupid>com.github.pagehelper</groupid> <artifactid>pagehelper-spring-boot-starter</artifactid> <version>1.2.3</version> </dependency>

注：这里我是用springboot版的！也可以使用其它版本的。

添加依赖之后，只需要添加如下配置或代码就可以了。

第一种，在application.properties或application.yml添加

? 1 2 3 4 5 pagehelper: helperdialect: mysql offsetaspagenum: true rowboundswithcount: true reasonable: false

第二种，在mybatis.xml配置中添加

? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 <bean id="sqlsessionfactory" class="org.mybatis.spring.sqlsessionfactorybean"> <property name="datasource" ref="datasource" /> <!-- 扫描mapping.xml文件 --> <property name="mapperlocations" value="classpath:mapper/*.xml"></property> <!-- 配置分页插件 --> <property name="plugins"> <array> <bean class="com.github.pagehelper.pagehelper"> <property name="properties"> <value> helperdialect=mysql offsetaspagenum=true rowboundswithcount=true reasonable=false </value> </property> </bean> </array> </property> </bean>

第三种，在代码中添加，使用**@bean**注解在启动程序的时候初始化。

? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 @bean public pagehelper pagehelper(){ pagehelper pagehelper = new pagehelper(); properties properties = new properties(); //数据库 properties.setproperty("helperdialect", "mysql"); //是否将参数offset作为pagenum使用 properties.setproperty("offsetaspagenum", "true"); //是否进行count查询 properties.setproperty("rowboundswithcount", "true"); //是否分页合理化 properties.setproperty("reasonable", "false"); pagehelper.setproperties(properties); }

因为这里我们使用的是多数据源，所以这里的配置稍微有些不同。我们需要在sessionfactory这里配置。这里就对masterdatasourceconfig.java进行相应的修改。在mastersqlsessionfactory方法中，添加如下代码。

? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 @bean(name = "mastersqlsessionfactory") @primary public sqlsessionfactory mastersqlsessionfactory(@qualifier("masterdatasource") datasource masterdatasource) throws exception { final sqlsessionfactorybean sessionfactory = new sqlsessionfactorybean(); sessionfactory.setdatasource(masterdatasource); sessionfactory.setmapperlocations(new pathmatchingresourcepatternresolver() .getresources(masterdatasourceconfig.mapper_location)); //分页插件 interceptor interceptor = new pageinterceptor(); properties properties = new properties(); //数据库 properties.setproperty("helperdialect", "mysql"); //是否将参数offset作为pagenum使用 properties.setproperty("offsetaspagenum", "true"); //是否进行count查询 properties.setproperty("rowboundswithcount", "true"); //是否分页合理化 properties.setproperty("reasonable", "false"); interceptor.setproperties(properties); sessionfactory.setplugins(new interceptor[] {interceptor}); return sessionfactory.getobject(); }

注：其它的数据源也想进行分页的时候，参照上面的代码即可。

这里需要注意的是reasonable参数，表示分页合理化，默认值为false。如果该参数设置为 true 时，pagenum<=0 时会查询第一页，pagenum>pages（超过总数时），会查询最后一页。默认false 时，直接根据参数进行查询。

设置完pagehelper 之后，使用的话，只需要在查询的sql前面添加pagehelper.startpage(pagenum,pagesize); ，如果是想知道总数的话，在查询的sql语句后买呢添加 page.gettotal()就可以了。

代码示例:

? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 public list<t> findbylistentity(t entity) { list<t> list = null; try { page<?> page =pagehelper.startpage(1,2); system.out.println(getclassname(entity)+"设置第一页两条数据!"); list = getmapper().findbylistentity(entity); system.out.println("总共有:"+page.gettotal()+"条数据,实际返回:"+list.size()+"两条数据!"); } catch (exception e) { logger.error("查询"+getclassname(entity)+"失败!原因是:",e); } return list; }

代码编写完毕之后，开始进行最后的测试。

查询t_user表的所有的数据，并进行分页。

请求:

? 1 get http://localhost:8084/api/user

返回:

? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 [ { "id": 1, "name": "张三", "age": 25 }, { "id": 2, "name": "李四", "age": 25 } ]

控制台打印:

开始查询...
user设置第一页两条数据!
2018-04-27 19:55:50.769 debug 6152 --- [io-8084-exec-10] c.p.d.m.userdao.findbylistentity_count : ==> preparing: select count(0) from t_user where 1 = 1
2018-04-27 19:55:50.770 debug 6152 --- [io-8084-exec-10] c.p.d.m.userdao.findbylistentity_count : ==> parameters:
2018-04-27 19:55:50.771 debug 6152 --- [io-8084-exec-10] c.p.d.m.userdao.findbylistentity_count : <== total: 1
2018-04-27 19:55:50.772 debug 6152 --- [io-8084-exec-10] c.p.dao.master.userdao.findbylistentity : ==> preparing: select id, name, age from t_user where 1=1 limit ?
2018-04-27 19:55:50.773 debug 6152 --- [io-8084-exec-10] c.p.dao.master.userdao.findbylistentity : ==> parameters: 2(integer)
2018-04-27 19:55:50.774 debug 6152 --- [io-8084-exec-10] c.p.dao.master.userdao.findbylistentity : <== total: 2
总共有:3条数据,实际返回:2两条数据!

查询t_student表的所有的数据，并进行分页。

请求:

? 1 get http://localhost:8084/api/student

返回:

? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 [ { "id": 1, "name": "学生a", "age": 16 }, { "id": 2, "name": "学生b", "age": 17 } ]

控制台打印:

开始查询...
studnet设置第一页两条数据!
2018-04-27 19:54:56.155 debug 6152 --- [nio-8084-exec-8] c.p.d.c.s.findbylistentity_count : ==> preparing: select count(0) from t_student where 1 = 1
2018-04-27 19:54:56.155 debug 6152 --- [nio-8084-exec-8] c.p.d.c.s.findbylistentity_count : ==> parameters:
2018-04-27 19:54:56.156 debug 6152 --- [nio-8084-exec-8] c.p.d.c.s.findbylistentity_count : <== total: 1
2018-04-27 19:54:56.157 debug 6152 --- [nio-8084-exec-8] c.p.d.c.studentdao.findbylistentity : ==> preparing: select id, name, age from t_student where 1=1 limit ?
2018-04-27 19:54:56.157 debug 6152 --- [nio-8084-exec-8] c.p.d.c.studentdao.findbylistentity : ==> parameters: 2(integer)
2018-04-27 19:54:56.157 debug 6152 --- [nio-8084-exec-8] c.p.d.c.studentdao.findbylistentity : <== total: 2
总共有:3条数据,实际返回:2两条数据!

查询完毕之后，我们再来看druid 的监控界面。在浏览器输入:http://127.0.0.1:8084/druid/index.html

可以很清晰的看到操作记录!

如果想知道更多的druid相关知识，可以查看官方文档!

结语

这篇终于写完了，在进行代码编写的时候，碰到过很多问题，然后慢慢的尝试和找资料解决了。本篇文章只是很浅的介绍了这些相关的使用，在实际的应用可能会更复杂。

参考文章:https://www.bysocket.com/?p=1712

durid官方地址:https://github.com/alibaba/druid

pagehelper官方地址:https://github.com/pagehelper/mybatis-pagehelper

项目我放到github上面去了: https://github.com/xuwujing/springboot

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对服务器之家的支持。

原文链接：https://www.cnblogs.com/xuwujing/p/8964927.html