SpringBoot + Mybatis + Druid + PageHelper在多數據源下如何配置並實現分頁
前言
本篇文章主要講述的是SpringBoot整合Mybatis、Druid和PageHelper 並實現多數據源和分頁。其中SpringBoot整合Mybatis這塊，在以前的的一篇文章中已經講述了，這裏就不過多說明了。重點是講述在多數據源下的如何配置使用Druid和PageHelper 。css
SpringBoot + Mybatis + Druid + PageHelper學習筆記和最新面試題html
Druid介紹和使用
在使用Druid以前，先來簡單的瞭解下Druid。java
Druid是一個數據庫鏈接池。Druid能夠說是目前最好的數據庫鏈接池！因其優秀的功能、性能和擴展性方面，深受開發人員的青睞。mysql
Druid已經在阿里巴巴部署了超過600個應用，通過一年多生產環境大規模部署的嚴苛考驗。Druid是阿里巴巴開發的號稱爲監控而生的數據庫鏈接池！git
同時Druid不只僅是一個數據庫鏈接池，Druid 核心主要包括三部分：github
基於Filter－Chain模式的插件體系。web
DruidDataSource 高效可管理的數據庫鏈接池。面試
SQLParserspring
Druid的主要功能以下:sql
是一個高效、功能強大、可擴展性好的數據庫鏈接池。
能夠監控數據庫訪問性能。
數據庫密碼加密
得到SQL執行日誌
擴展JDBC
介紹方面這塊就再也不多說，具體的能夠看官方文檔。那麼開始介紹Druid如何使用。
首先是Maven依賴，只須要添加druid這一個jar就好了。
<dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid</artifactId> <version>1.1.8</version> </dependency>複製代碼
配置方面，主要的只須要在application.properties或application.yml添加以下就能夠了。
說明：由於這裏我是用來兩個數據源，因此稍微有些不一樣而已。Druid 配置的說明在下面中已經說的很詳細了，這裏我就不在說明了。
# 默認的數據源master.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/springBoot?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&allowMultiQueries=truemaster.datasource.username=rootmaster.datasource.password=123456master.datasource.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver # 另外一個的數據源cluster.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/springBoot_test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8cluster.datasource.username=rootcluster.datasource.password=123456cluster.datasource.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver # 鏈接池的配置信息# 初始化大小，最小，最大spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourcespring.datasource.initialSize=5spring.datasource.minIdle=5spring.datasource.maxActive=20 # 配置獲取鏈接等待超時的時間spring.datasource.maxWait=60000 # 配置間隔多久才進行一次檢測，檢測須要關閉的空閒鏈接，單位是毫秒spring.datasource.timeBetweenEvictionRunsMillis=60000 # 配置一個鏈接在池中最小生存的時間，單位是毫秒spring.datasource.minEvictableIdleTimeMillis=300000spring.datasource.validationQuery=SELECT 1 FROM DUALspring.datasource.testWhileIdle=truespring.datasource.testOnBorrow=falsespring.datasource.testOnReturn=false# 打開PSCache，而且指定每一個鏈接上PSCache的大小spring.datasource.poolPreparedStatements=truespring.datasource.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize=20 # 配置監控統計攔截的filters，去掉後監控界面sql沒法統計，'wall'用於防火牆spring.datasource.filters=stat,wall,log4j# 經過connectProperties屬性來打開mergeSql功能；慢SQL記錄spring.datasource.connectionProperties=druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000複製代碼
成功添加了配置文件以後，咱們再來編寫Druid相關的類。
首先是MasterDataSourceConfig.java這個類，這個是默認的數據源配置類。
@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); //具體配置
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(); }}複製代碼
其中這兩個註解說明下:
@Primary ：標誌這個 Bean 若是在多個同類 Bean 候選時，該 Bean 優先被考慮。多數據源配置的時候注意，必需要有一個主數據源，用 @Primary 標誌該 Bean。
@MapperScan：掃描 Mapper 接口並容器管理。
須要注意的是sqlSessionFactoryRef 表示定義一個惟一 SqlSessionFactory 實例。
上面的配置完以後，就能夠將Druid做爲鏈接池使用了。可是Druid並不簡簡單單的是個鏈接池，它也能夠說是一個監控應用，它自帶了web監控界面，能夠很清晰的看到SQL相關信息。
在SpringBoot中運用Druid的監控做用，只須要編寫StatViewServlet和WebStatFilter類，實現註冊服務和過濾規則。這裏咱們能夠將這兩個寫在一塊兒，使用@Configuration和@Bean。
爲了方便理解，相關的配置說明也寫在代碼中了，這裏就再也不過多贅述了。
代碼以下:
@Configurationpublic class DruidConfiguration {
@Bean public ServletRegistrationBean druidStatViewServle() {
//註冊服務 ServletRegistrationBean servletRegistrationBean = new ServletRegistrationBean(
new StatViewServlet(), "/druid/*");
// 白名單(爲空表示,全部的均可以訪問,多個IP的時候用逗號隔開) servletRegistrationBean.addInitParameter("allow", "127.0.0.1");
// IP黑名單 (存在共同時，deny優先於allow) servletRegistrationBean.addInitParameter("deny", "127.0.0.2");
// 設置登陸的用戶名和密碼 servletRegistrationBean.addInitParameter("loginUsername", "pancm"); servletRegistrationBean.addInitParameter("loginPassword", "123456");
// 是否可以重置數據. servletRegistrationBean.addInitParameter("resetEnable", "false");
return servletRegistrationBean; }
@Bean public FilterRegistrationBean druidStatFilter() {
FilterRegistrationBean filterRegistrationBean = new FilterRegistrationBean( new WebStatFilter());
// 添加過濾規則 filterRegistrationBean.addUrlPatterns("/*");
// 添加不須要忽略的格式信息 filterRegistrationBean.addInitParameter("exclusions",
"*.js,*.gif,*.jpg,*.png,*.css,*.ico,/druid/*"); System.out.println("druid初始化成功!"); return filterRegistrationBean; }}複製代碼
編寫完以後，啓動程序，在瀏覽器輸入:http://127.0.0.1:8084/druid/index.html ，而後輸入設置的用戶名和密碼，即可以訪問Web界面了。
多數據源配置
在進行多數據源配置以前，先分別在springBoot和springBoot_test的mysql數據庫中執行以下腳本。
-- springBoot庫的腳本CREATE TABLE `t_user` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增id', `name` varchar(10) DEFAULT NULL COMMENT '姓名', `age` in t(2) DEFAULT NULL COMMENT '年齡', PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=15 DEFAULT CHARSET=utf8-- springBoot_test庫的腳本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複製代碼
注:爲了偷懶，將兩張表的結構弄成同樣了！不過不影響測試!
在application.properties中已經配置這兩個數據源的信息，上面已經貼出了一次配置，這裏就再也不貼了。
這裏重點說下 第二個數據源的配置。和上面的MasterDataSourceConfig.java差很少，區別在與沒有使用@Primary 註解和名稱不一樣而已。須要注意的是MasterDataSourceConfig.java對package和mapper的掃描是精確到目錄的，這裏的第二個數據源也是如此。
那麼代碼以下:
@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同樣，這裏略 @Bean(name
= "clusterDataSource") public DataSource clusterDataSource() { DruidDataSource dataSource
= new DruidDataSource();
dataSource.setUrl(url);
dataSource.setUsername(username);
dataSource.setPassword(password);
dataSource.setDriverClassName(driverClass); /
/ 和MasterDataSourceConfig同樣，這裏略 ...
return dataSource; } @Bean(name
= "clusterTransactionManager") public DataSourceTransactionManager clusterTransactionManager() {
return new DataSourceTransactionManager(clusterDataSource()); } @Bean(name
= "clusterSqlSessionFactory") public SqlSessionFactory clusterSqlSessionFactory(@Qualifier("clusterDataS
ource") DataSource clusterDataSource) throws Exception { final SqlSessionFactoryBean
sessionFactory
= new SqlSessionFactoryBean(); sessionFactory.setDataSource(clusterDataSource); sessionFactory.s
etMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources(ClusterDataSourceConfig.
MAPPER_LOCATION)); return sessionFactory.getObject(); }}複製代碼
成功寫完配置以後，啓動程序，進行測試。
分別在springBoot和springBoot_test庫中使用接口進行添加數據。
t_user
POST http://localhost:8084/api/user{"name":"張三","age":25}{"name":"李四","age":25}{"name":"王五","age":25}複製代碼
t_student
POST http://localhost:8084/api/student{"name":"學生A","age":16}{"name":"學生B","age":17}{"name":"學生C","age":18}複製代碼
成功添加數據以後，而後進行調用不一樣的接口進行查詢。
請求:
返回:
{ "id": 2, "name": "李四", "age": 25}複製代碼
請求:
返回:
{ "id": 1, "name": "學生C", "age": 16}複製代碼
經過數據能夠看出，成功配置了多數據源了。
PageHelper 分頁實現
PageHelper是Mybatis的一個分頁插件，很是的好用！這裏強烈推薦！！！
PageHelper的使用很簡單，只須要在Maven中添加pagehelper這個依賴就能夠了。
Maven的依賴以下:
<dependency> <groupId>com.github.pagehelper</groupId> <artifactId>pagehelper-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.2.3</version></dependency>複製代碼
注：這裏我是用springBoot版的！也可使用其它版本的。
添加依賴以後，只須要添加以下配置或代碼就能夠了。
第一種，在application.properties或application.yml添加
pagehelper: helperDialect: mysql offsetAsPageNum: true rowBoundsWithCount: true reasonable: false複製代碼
第二種，在mybatis.xml配置中添加：
<bean id="sqlSessionFactory" class="org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean"> <property name="dataSourc e" ref="dataSource" /> <!-- 掃描mapping.xml文件 -- > <property name="mapperLocations" value="classpath:mapper/*.xml"></property> <!-- 配置分頁插件 -- > <property name="plugins"> <array> <bean class="com.github.pagehelper.PageHelper"> <property name="properties"> <value> helperDialect=mysql offsetAsPageNum=t rue rowBoundsWithCount=true reasonable=false </value> </property> </bean> </array> </property> </bean>複製代碼
第三種，在代碼中添加，使用@Bean註解在啓動程序的時候初始化。
@Bean public PageHelper pageHelper(){ PageHelper pageHelper = new PageHelper(); Properties
properties = new Properties(); //數據庫 properties.setProperty("helperDialect", "mysql"); //是否將參數
offset做爲PageNum使用 properties.setProperty("offsetAsPageNum", "true");
//是否進行count查
詢 properties.setProperty("rowBoundsWithCount", "true");
//是否分頁合理
化 properties.setProperty("reasonable", "false"); pageHelper.setProperties(properties); }複製代碼
由於這裏咱們使用的是多數據源，因此這裏的配置稍微有些不一樣。咱們須要在sessionFactory這裏配置。這裏就對MasterDataSourceConfig.java進行相應的修改。
在masterSqlSessionFactory方法中，添加以下代碼。
@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));
//分頁插件 Interceptor interceptor = new PageInterceptor(); Properties properties = new Properties();
//數據庫 properties.setProperty("helperDialect", "mysql");
//是否將參數offset做爲PageNum使用 properties.setProperty("offsetAsPageNum", "true");
//是否進行count查詢 properties.setProperty("rowBoundsWithCount", "true");
//是否分頁合理化
properties.setProperty("reasonable", "false"); interceptor.setProperties(properties); sessionFactory.
setPlugins(new Interceptor[] {interceptor}); return sessionFactory.getObject(); }複製代碼
注：其它的數據源也想進行分頁的時候，參照上面的代碼便可。
這裏須要注意的是reasonable參數，表示分頁合理化，默認值爲false。若是該參數設置爲 true 時，pageNum<=0 時會查詢第一頁，pageNum>pages（超過總數時），會查詢最後一頁。默認false 時，直接根據參數進行查詢。
設置完PageHelper 以後，使用的話，只須要在查詢的sql前面添加PageHelper.startPage(pageNum,pageSize);，若是是想知道總數的話，在查詢的sql語句後買呢添加 page.getTotal()就能夠了。
代碼示例:
public List<T> findByListEntity(T entity) { List<T> list = null;
try { Page<?> page =PageHelper.startPage(1,2);
System.out.println(getClassName(entity)+"設置第一頁兩條數據!");
list = getMapper().findByListEntity(entity);
System.out.println("總共有:"+page.getTotal()+"條數據,實際返回:"+list.size()+"兩條數據!"); } catch (Exception e) {
logger.error("查詢"+getClassName(entity)+"失敗!緣由是:",e); }
return list; }複製代碼
代碼編寫完畢以後，開始進行最後的測試。
查詢t_user表的全部的數據，並進行分頁。
請求:
返回:
[ { "id": 1, "name": "張三", "age": 25 },
{ "id": 2, "name": "李四", "age": 25 }]複製代碼
控制檯打印:
開始查詢...User設置第一頁兩條數據!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 = 12018-04-27 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: 12018-04- 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總共有:3條數據,實際返回:2兩條數據!複製代碼
查詢t_student表的全部的數據，並進行分頁。
請求:
返回:
[
{ "id": 1, "name": "學生A", "age": 16 },
{ "id": 2, "name": "學生B", "age": 17 }]複製代碼
控制檯打印:
開始查詢...Studnet設置第一頁兩條數據!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 = 12018-04-27 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: 12018-04-27 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總共有:3條數據,實際返回:2兩條數據!複製代碼
查詢完畢以後，咱們再來看Druid 的監控界面。
在瀏覽器輸入:http://127.0.0.1:8084/druid/index.html
能夠很清晰的看到操做記錄!
若是想知道更多的Druid相關知識，能夠查看官方文檔!
結語
這篇終於寫完了，在進行代碼編寫的時候，碰到過不少問題，而後慢慢的嘗試和找資料解決了。本篇文章只是很淺的介紹了這些相關的使用，在實際的應用可能會更復雜。若是有有更好的想法和建議，歡迎留言進行討論！
Durid官方地址:github.com/alibaba/dru…
PageHelper官方地址:github.com/pagehelper/…
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