德鲁伊数据库设置字节码

Druid 是阿里巴巴开源的一个数据库连接池实现，同时也提供了监控、日志等功能。关于 Druid 数据库中的字节码配置或相关设置，主要涉及的是 MyBatis 和 Druid 集成时的一些优化和增强功能。以下是详细的说明： ### 1. **Druid 的基本配置** 在 Spring Boot 或其他框架中集成 Druid 连接池时，通常会在 `application.yml` 文件中进行基础配置[^3]。 ```yaml spring: datasource: druid: url: jdbc:mysql://localhost:3306/db2019?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=UTC username: root password: root driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver # 初始化大小、最小最大连接数 initial-size: 5 min-idle: 5 max-active: 20 # 配置获取连接等待超时的时间 max-wait: 60000 # 配置间隔多久才进行一次检测 time-between-eviction-runs-millis: 60000 # 配置一个连接在池中最小生存的时间 min-evictable-idle-time-millis: 300000 ``` --- ### 2. **Druid 字节码插件的支持** Druid 提供了对字节码操作的支持，主要用于性能优化和 SQL 解析。可以通过以下方式启用字节码插件： #### a. **引入依赖** 如果需要使用字节码插件（如 ASM），可以在项目的 `pom.xml` 中添加如下依赖[^4]： ```xml <dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok</artifactId> <version>1.18.24</version> <scope>provided</scope> </dependency> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.2.8</version> </dependency> ``` #### b. **启用 WallFilter 插件** WallFilter 是 Druid 提供的一种防火墙机制，可以防止恶意 SQL 注入攻击。它基于字节码技术解析 SQL 并验证其安全性。 ```java @Bean public DataSource dataSource() { DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource(); dataSource.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/db2019"); dataSource.setUsername("root"); dataSource.setPassword("root"); // 启用 WallFilter WallConfig wallConfig = new WallConfig(); wallConfig.setDropTable(false); // 是否允许删除表 wallConfig.setAllowOrderByRandom(false); // 是否允许 ORDER BY RAND() WallFilter wallFilter = new WallFilter(); wallFilter.setConfig(wallConfig); List<Filter> filterList = new ArrayList<>(); filterList.add(wallFilter); dataSource.setProxyFilters(filterList); return dataSource; } ``` --- ### 3. **MyBatis 和 Druid 的联合配置** 当 MyBatis 和 Druid 联合使用时，可以通过 `MapperScannerConfigurer` 自动扫描 Mapper 接口并加载对应的 XML 映射文件[^2]。 #### a. **XML 映射文件路径配置** 确保 `PaymentMapper.xml` 文件位于 `resources/mapper/` 目录下，并正确声明命名空间。 ```xml <mapper namespace="com.atguigu.springcloud.dao.PaymentDao"> <!-- Result Map 定义 --> <resultMap id="BaseResultMap" type="com.atguigu.springcloud.entities.Payment"> <id column="id" property="id" jdbcType="BIGINT"/> <result column="serial" property="serial" jdbcType="VARCHAR"/> </resultMap> <!-- Insert Statement --> <insert id="create" parameterType="Payment" useGeneratedKeys="true" keyProperty="id"> INSERT INTO payment(serial) VALUES (#{serial}) </insert> <!-- Select Statement --> <select id="getPaymentById" parameterType="Long" resultMap="BaseResultMap"> SELECT * FROM payment WHERE id=#{id} </select> </mapper> ``` #### b. **Java 配置类** 通过 Java Config 方式注册 MyBatis 和 Druid 的 Bean 实例。 ```java @Configuration @MapperScan(basePackages = "com.atguigu.springcloud.dao", sqlSessionFactoryRef = "sqlSessionFactory") public class MyBatisConfig { @Bean public SqlSessionFactory sqlSessionFactory(DataSource dataSource) throws Exception { SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean(); sessionFactory.setDataSource(dataSource); PathMatchingResourcePatternResolver resolver = new PathMatchingResourcePatternResolver(); sessionFactory.setMapperLocations(resolver.getResources("classpath:mapper/*.xml")); return sessionFactory.getObject(); } } ``` --- ### 4. **性能调优与字节码分析** 为了进一步提升性能，可以利用 Druid 的内置工具进行 SQL 性能分析。这些工具同样依赖于字节码技术来捕获和解析运行时的 SQL 请求。 #### a. **SQL 监控页面** 启动应用后访问 `/druid/index.html` 页面，查看实时 SQL 执行情况以及慢查询记录。 #### b. **StatFilter 插件** StatFilter 可以统计 SQL 的执行次数、耗时等指标。 ```java @Bean public Filter statFilter() { StatFilter statFilter = new StatFilter(); statFilter.setLogSlowSql(true); // 开启慢 SQL 记录 statFilter.setMergeSql(true); // 合并多个 SQL 输出 statFilter.setSlowSqlMillis(1000); // 设置慢 SQL 时间阈值为 1 秒 return statFilter; } ``` --- ### 5. **打包与部署注意事项** 在实际生产环境中，建议使用 Maven 构建工具完成项目打包，并跳过单元测试阶段以提高效率[^5]。 ```bash mvn clean package -DskipTests ``` --- ###