Spring Boot+Mybatis+Druid+PageHelper如何實現多數據源并分頁

這篇文章主要為大家展示了“Spring Boot+Mybatis+Druid+PageHelper如何實現多數據源并分頁”，內容簡而易懂，條理清晰，希望能夠幫助大家解決疑惑，下面讓小編帶領大家一起研究并學習一下“Spring Boot+Mybatis+Druid+PageHelper如何實現多數據源并分頁”這篇文章吧。

Druid介紹和使用

在使用Druid之前，先來簡單的了解下Druid。

Druid是一個數據庫連接池。Druid可以說是目前最好的數據庫連接池！因其優秀的功能、性能和擴展性方面，深受開發人員的青睞。

Druid已經在阿里巴巴部署了超過600個應用，經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為監控而生的數據庫連接池！

同時Druid不僅僅是一個數據庫連接池，Druid 核心主要包括三部分：

• 基于Filter－Chain模式的插件體系。

• DruidDataSource 高效可管理的數據庫連接池。

• SQLParser

Druid的主要功能如下:

1. 是一個高效、功能強大、可擴展性好的數據庫連接池。

2. 可以監控數據庫訪問性能。

3. 數據庫密碼加密

4. 獲得SQL執行日志

5. 擴展JDBC

介紹方面這塊就不再多說，具體的可以看官方文檔。

那么開始介紹Druid如何使用。

首先是Maven依賴，只需要添加druid這一個jar就行了。

<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。

說明：因為這里我是用來兩個數據源，所以稍微有些不同而已。Druid 配置的說明在下面中已經說的很詳細了，這里我就不在說明了。

## 默認的數據源

master.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/springBoot?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&allowMultiQueries=true
master.datasource.username=root
master.datasource.password=123456
master.datasource.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver


## 另一個的數據源
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

# 連接池的配置信息 
# 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 
# 配置獲取連接等待超時的時間 
spring.datasource.maxWait=60000 
# 配置間隔多久才進行一次檢測，檢測需要關閉的空閑連接，單位是毫秒 
spring.datasource.timeBetweenEvictionRunsMillis=60000 
# 配置一個連接在池中最小生存的時間，單位是毫秒 
spring.datasource.minEvictableIdleTimeMillis=300000 
spring.datasource.validationQuery=SELECT 1 FROM DUAL 
spring.datasource.testWhileIdle=true 
spring.datasource.testOnBorrow=false 
spring.datasource.testOnReturn=false 
# 打開PSCache，并且指定每個連接上PSCache的大小 
spring.datasource.poolPreparedStatements=true 
spring.datasource.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize=20 
# 配置監控統計攔截的filters，去掉后監控界面sql無法統計，'wall'用于防火墻 
spring.datasource.filters=stat,wall,log4j 
# 通過connectProperties屬性來打開mergeSql功能；慢SQL記錄 
spring.datasource.connectionProperties=druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000

成功添加了配置文件之后，我們再來編寫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();
 }
}

其中這兩個注解說明下:

**@Primary** ：標志這個 Bean 如果在多個同類 Bean 候選時，該 Bean
優先被考慮。多數據源配置的時候注意，必須要有一個主數據源，用 @Primary 標志該 Bean。

**@MapperScan**： 掃描 Mapper 接口并容器管理。

需要注意的是sqlSessionFactoryRef 表示定義一個唯一 SqlSessionFactory 實例。

上面的配置完之后，就可以將Druid作為連接池使用了。但是Druid并不簡簡單單的是個連接池，它也可以說是一個監控應用，它自帶了web監控界面，可以很清晰的看到SQL相關信息。

在SpringBoot中運用Druid的監控作用，只需要編寫StatViewServlet和WebStatFilter類，實現注冊服務和過濾規則。這里我們可以將這兩個寫在一起，使用**@Configuration**和**@Bean**。

為了方便理解，相關的配置說明也寫在代碼中了，這里就不再過多贅述了。

代碼如下:

@Configuration
public class DruidConfiguration {

 @Bean
 public ServletRegistrationBean druidStatViewServle() {
 //注冊服務
 ServletRegistrationBean servletRegistrationBean = new ServletRegistrationBean(
 new StatViewServlet(), "/druid/*");
 // 白名單(為空表示,所有的都可以訪問,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優先于allow) 
 servletRegistrationBean.addInitParameter("deny", "127.0.0.2");
 // 設置登錄的用戶名和密碼
 servletRegistrationBean.addInitParameter("loginUsername", "pancm");
 servletRegistrationBean.addInitParameter("loginPassword", "123456");
 // 是否能夠重置數據.
 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;
 }
}

編寫完之后，啟動程序，在瀏覽器輸入:http://127.0.0.1:8084/druid/index.html ，然后輸入設置的用戶名和密碼，便可以訪問Web界面了。

多數據源配置

在進行多數據源配置之前，先分別在springBoot和springBoot_test的mysql數據庫中執行如下腳本。

-- 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` int(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

注:為了偷懶，將兩張表的結構弄成一樣了！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，這里就不再貼了。

這里重點說下 第二個數據源的配置。和上面的MasterDataSourceConfig.java差不多，區別在與沒有使用**@Primary** 注解和名稱不同而已。需要注意的是MasterDataSourceConfig.java對package和mapper的掃描是精確到目錄的，這里的第二個數據源也是如此。那么代碼如下:

@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一樣，這里略

 @Bean(name = "clusterDataSource")
 public DataSource clusterDataSource() {
 DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
 dataSource.setUrl(url); 
 dataSource.setUsername(username); 
 dataSource.setPassword(password); 
 dataSource.setDriverClassName(driverClass); 
 
 // 和MasterDataSourceConfig一樣，這里略 ...
 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();
 }
}

成功寫完配置之后，啟動程序，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}

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}

成功添加數據之后，然后進行調用不同的接口進行查詢。

請求:

GET http://localhost:8084/api/user?name=李四

返回:

{
 "id": 2,
 "name": "李四",
 "age": 25
}

請求:

 GET http://localhost:8084/api/student?name=學生C

返回:

{
 "id": 1,
 "name": "學生C",
 "age": 16
}

通過數據可以看出，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，非常的好用！這里強烈推薦！！！

PageHelper的使用很簡單，只需要在Maven中添加pagehelper這個依賴就可以了。
Maven的依賴如下:

 <dependency>
  <groupId>com.github.pagehelper</groupId>
  <artifactId>pagehelper-spring-boot-starter</artifactId>
  <version>1.2.3</version>
 </dependency>

注：這里我是用springBoot版的！也可以使用其它版本的。

添加依賴之后，只需要添加如下配置或代碼就可以了。

第一種，在application.properties或application.yml添加

 pagehelper:
 helperDialect: mysql
 offsetAsPageNum: true
 rowBoundsWithCount: true
 reasonable: false

第二種，在mybatis.xml配置中添加

 <bean id="sqlSessionFactory" class="org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean">
 <property name="dataSource" 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=true
  rowBoundsWithCount=true
  reasonable=false
  </value>
  </property>
  </bean>
 </array>
 </property>
 </bean>

第三種，在代碼中添加，使用**@Bean**注解在啟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作為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);
 }

因為這里我們使用的是多數據源，所以這里的配置稍微有些不同。我們需要在sessionFactory這里配置。這里就對MasterDataSourceConfig.java進行相應的修改。在masterSqlSessionFactory方法中，添加如下代碼。

 @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作為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();
 }

注：其它的數據源也想進行分頁的時候，參照上面的代碼即可。

這里需要注意的是reasonable參數，表示分頁合理化，默認值為false。如果該參數設置為 true 時，pageNum<=0 時會查詢第一頁，pageNum>pages（超過總數時），會查詢最后一頁。默認false 時，直接根據參數進行查詢。

設置完PageHelper 之后，使用的話，只需要在查詢的sql前面添加PageHelper.startPage(pageNum,pageSize); ，如果是想知道總數的話，在查詢的sql語句后買呢添加 page.getTotal()就可以了。

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!原因是:",e);
 }
 return list;
 }

代碼編寫完畢之后，開始進行最后的測試。

查詢t_user表的所有的數據，并進行分頁。

請求:

GET http://localhost:8084/api/user

返回:

[
 {
 "id": 1,
 "name": "張三",
 "age": 25
 },
 {
 "id": 2,
 "name": "李四",
 "age": 25
 }
]

控制臺打印:

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 = 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
總共有:3條數據,實際返回:2兩條數據!

查詢t_student表的所有的數據，并進行分頁。

請求:

GET http://localhost:8084/api/student

返回:

[
 {
 "id": 1,
 "name": "學生A",
 "age": 16
 },
 {
 "id": 2,
 "name": "學生B",
 "age": 17
 }
]

控制臺打印:

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 = 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
總共有:3條數據,實際返回:2兩條數據!

查詢完畢之后，我們再來看Druid 的監控界面。在瀏覽器輸入:http://127.0.0.1:8084/druid/index.html

可以很清晰的看到操作記錄!

以上是“Spring Boot+Mybatis+Druid+PageHelper如何實現多數據源并分頁”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！