1. 前言

首先要理解数据源的作用，数据源实际上是一个接口 javax.sql.DataSource 。 Spring Boot 在操作数据库时，是通过数据源类型的组件实现的。

数据源的类型有很多，但是都实现了 javax.sql.DataSource 接口，所以 Spring Boot 可以尽情地更换各类数据源以实现不同的需求。

其中 Druid 数据源就是数据源中比较出类拔萃的存在，而且是阿里开发的。国人出品的东西，咱们能支持的必须得支持啊，当然这是建立在人家做的确实好的基础上。

Druid 是阿里巴巴数据库事业部出品

本篇我们使用 Druid 替换默认的数据源，然后做一下性能对比测试。网上有很多文章写 Druid 性能如何如何强悍，但是很多并没有事实依据。我们做程序员还是要严谨，相信实践是检验真理的唯一标准。所以本篇的内容就是研究下 Druid 如何使用，及其性能到底是否足够优异。

2. 使用默认数据源（HikariDataSource）

Spring Boot 2.2.5 版本使用的默认数据源是 HikariDataSource ，该数据源号称拥有全世界最快的数据库连接池，嗯，我们来试试它的深浅。

2.1 准备数据库

还是使用之前的商城数据库（shop）及商品信息数据表（goods），表结构如下：

实例：

CREATE TABLE `goods` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '唯一编号',
  `name` varchar(255) DEFAULT '' COMMENT '商品名称',
  `price` decimal(10,2) DEFAULT '0.00' COMMENT '商品价格',
  `pic` varchar(255) DEFAULT '' COMMENT '图片文件名',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

2.2 使用 Spring Initializr 创建项目

Spring Boot 版本选择 2.2.5 ， Group 为 com.imooc ， Artifact 为 spring-boot-hikari ，生成项目后导入 Eclipse 开发环境。

2.3 引入项目依赖

我们引入 Web 项目依赖、热部署依赖。由于本项目需要访问数据库，所以引入 spring-boot-starter-jdbc 依赖和 mysql-connector-java 依赖。

pom.xml 文件中依赖项如下：

实例：

        <!-- 热部署 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
        </dependency>
        <!-- web -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <!-- jdbc -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
        </dependency>
        <!-- myql驱动 -->
        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        </dependency>

2.4 构建商品类和商品数据访问类

定义商品类，对应商品表：

实例：

/**
 * 商品类
 */
public class GoodsDo {
    /**
     * 商品id
     */
    private Long id;
    /**
     * 商品名称
     */
    private String name;
    /**
     * 商品价格
     */
    private String price;
    /**
     * 商品图片
     */
    private String pic;
    // 省略get set方法
}

定义商品数据库访问类：

实例：

/**
 * 商品数据库访问类
 */
@Repository // 标注数据访问类
public class GoodsDao {
    @Autowired
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;

    /**
     * 新增
     */
    public void insert(GoodsDo goods) {
        jdbcTemplate.update("insert into goods(name,price,pic)values(?,?,?)", goods.getName(), goods.getPrice(),
                goods.getPic());
    }

    /**
     * 删除
     */
    public void delete(Long id) {
        jdbcTemplate.update("delete from goods where id =?", id);
    }

    /**
     * 更新
     */
    public void update(GoodsDo goods) {
        jdbcTemplate.update("update goods set name=?,price=?,pic=? where id=?", goods.getName(), goods.getPrice(),
                goods.getPic(), goods.getId());
    }

    /**
     * 按id查询
     */
    public GoodsDo getById(Long id) {
        return jdbcTemplate.queryForObject("select * from goods where id=?", new RowMapper<GoodsDo>() {
            @Override
            public GoodsDo mapRow(ResultSet rs, int rowNum) throws SQLException {
                GoodsDo goods = new GoodsDo();
                goods.setId(rs.getLong("id"));
                goods.setName(rs.getString("name"));
                goods.setPrice(rs.getString("price"));
                goods.setPic(rs.getString("pic"));
                return goods;
            }
        }, id);
    }

    /**
     * 查询商品列表
     */
    public List<GoodsDo> getList() {
        return jdbcTemplate.query("select * from goods", new RowMapper<GoodsDo>() {
            @Override
            public GoodsDo mapRow(ResultSet rs, int rowNum) throws SQLException {
                GoodsDo goods = new GoodsDo();
                goods.setId(rs.getLong("id"));
                goods.setName(rs.getString("name"));
                goods.setPrice(rs.getString("price"));
                goods.setPic(rs.getString("pic"));
                return goods;
            }
        });
    }
}

2.5 配置数据源信息

通过配置文件，设置数据源信息。

实例：

# 配置数据库驱动
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
# 配置数据库url
spring.datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/shop?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=UTC
# 配置数据库用户名
spring.datasource.username=root
# 配置数据库密码
spring.datasource.password=Easy@0122

2.6 测试

通过测试类发起测试，此处我们简单执行 1000 次插入，看看执行时间。

需要注意的是，Spring Boot 进行测试时，需要添加注解 @SpringBootTest 。添加注解后该类可以直接通过 @Test 标注的方法发起单元测试，容器环境都已准备好，非常方便。

实例：

@SpringBootTest // 通过该注解，开启测试类功能，当测试方法启动时，启动了Spring容器
class SpringBootHikariApplicationTests {
    @Autowired
    private DataSource dataSource;// 自动注入数据源
    @Autowired
    private GoodsDao goodsDao;

    /**
     * 打印数据源信息
     */
    @Test // 测试方法
    void printDataSource() {
        System.out.println(dataSource);
    }

    /**
     * 批量插入测试
     */
    @Test
    void insertBatch() {
        // 开始时间
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        // 执行1000次插入
        GoodsDo goods = new GoodsDo();
        goods.setName("测试");
        goods.setPic("测试图片");
        goods.setPrice("1.0");
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            goodsDao.insert(goods);
        }
        // 输出操作时间
        System.out.println("use time:" + (System.currentTimeMillis() - startTime)+"ms");
    }
}

输出结果如下，可见默认数据源类型为 HikariDataSource ，插入 1000 条数据的时间大概为 1500ms （注意时间可能跟电脑性能等很多因素相关，此处只是进行简单的对比测试）。

use time:1518ms
com.zaxxer.hikari.HikariDataSource

3. 使用 Druid 数据源

接下来我们使用 Druid 数据源进行对比测试。

3.1 准备数据库

与上面的商城数据库（shop）及商品信息数据表（goods）一致。

3.2 使用 Spring Initializr 创建项目

Spring Boot 版本选择 2.2.5 ， Group 为 com.imooc ， Artifact 为 spring-boot-druid ，生成项目后导入 Eclipse 开发环境。

3.3 引入项目依赖

我们引入 Web 项目依赖、热部署依赖。由于本项目需要访问数据库，所以引入 spring-boot-starter-jdbc 依赖和 mysql-connector-java 依赖，由于使用 Druid ，所以还需要添加 Druid 相关依赖。

pom.xml 文件中依赖项如下：

实例：

        <!-- 热部署 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
        </dependency>
        <!-- web -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <!-- jdbc -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
        </dependency>
        <!-- myql驱动 -->
        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        </dependency>
        <!-- springboot druid -->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>1.1.22</version>
        </dependency>

3.4 构建商品类和商品数据访问类

与 spring-boot-hikari 项目一致。

3.5 配置数据源信息

通过配置文件，设置数据源信息。由于我们不再使用默认数据源，所以此处需要指定数据源类型为 DruidDataSource 。

实例：

# 指定数据源类型
spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
# 配置数据库驱动
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
# 配置数据库url
spring.datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/shop?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=UTC
# 配置数据库用户名
spring.datasource.username=root
# 配置数据库密码
spring.datasource.password=Easy@0122

3.6 测试

测试类代码同 spring-boot-hikari 一致，运行测试类后，结果如下：

use time:1428ms
com.alibaba.druid.spring.boot.autoconfigure.DruidDataSourceWrapper

4. 对比结果分析

其实只能得出一个结论，在某些场景下 Druid 的速度不比 Hikari 慢，甚至还略胜一筹。

当然我们只是对两种数据源的默认配置、单一线程情况进行了简单测试，大家感兴趣的话可以研究两种数据源的配置方式，然后通过多线程进行全面测试。

5. Druid 监控

看到这个结果，大家可能对本篇文章不满了，说了半天，也没看出 Druid 好在哪儿啊，为啥还费劲将默认的 Hikari 更换掉呢。

不要着急，我们仔细看下官方介绍：

Druid 在阿里巴巴开源项目官网的描述

可以看到， Druid 是为监控而生，说明 Druid 最强大的功能实际上是监控，接下来我们就演示下如何实现 Druid 监控。

添加监控相关的配置类，需要注意的是我们设定了监控功能的账号和密码。

实例：

/**
 * Druid配置
 */
@Configuration
public class DruidConfig {
    /**
     * 注册servletRegistrationBean
     */
    @Bean
    public ServletRegistrationBean servletRegistrationBean() {
        ServletRegistrationBean servletRegistrationBean = new ServletRegistrationBean(new StatViewServlet(),
                "/druid/*");
        servletRegistrationBean.addInitParameter("allow", "");
        // 账号密码
        servletRegistrationBean.addInitParameter("loginUsername", "imooc");
        servletRegistrationBean.addInitParameter("loginPassword", "123456");
        servletRegistrationBean.addInitParameter("resetEnable", "true");
        return servletRegistrationBean;
    }

    /**
     * 注册filterRegistrationBean
     */
    @Bean
    public FilterRegistrationBean filterRegistrationBean() {
        FilterRegistrationBean filterRegistrationBean = new FilterRegistrationBean(new WebStatFilter());
        // 添加过滤规则.
        filterRegistrationBean.addUrlPatterns("/*");
        filterRegistrationBean.addInitParameter("exclusions", "*.js,*.gif,*.jpg,*.png,*.css,*.ico,/druid/*");
        return filterRegistrationBean;
    }
}

此时打开网址 http://127.0.0.1:8080/druid 即可显示 Druid 登录页面：

Druid 登录页面

我们使用指定的用户名 imooc 密码 123456 登录后，即可查看各类监控信息，内容还是非常全面的，此处就不再展开介绍了。

Druid 监控页面

6. 小结

在实际研发与生产测试过程中，使用 Druid 的情况还是非常多的， Druid 非常稳定、性能也表现相当优异，更重要的是它提供了全面直观的监控手段，所以现阶段还是推荐大家使用 Druid 。