Druid开启可视化监控和慢Sql-log

Druid概述

是阿里巴巴开源平台上的一个项目，整个项目由数据库连接池、插件框架和 SQL 解析器组成，该项目主要是为了扩展 JDBC 的一些限制，可以让实现一些特殊的需求，比如向密钥服务请求凭证、统计 SQL 信息、SQL 性能收集、SQL 注入检查、SQL 翻译等，开发者可以通过定制来实现自己需要的功能。

首先它是一个数据库连接池，但它不仅仅是一个数据库连接池，还包含了一个 ProxyDriver，一系列内置的 JDBC 组件库，一个 SQL Parser。在 Java 的世界中 Druid 是监控做的最好的数据库连接池，在功能、性能、扩展性方面，也有不错的表现。

替换其他 Java 连接池，Druid 提供了一个高效、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，Druid 内置提供了一个功能强大的 StatFilter 插件，能够详细统计 SQL 的执行性能，这对于线上分析数据库访问性能有很大帮助。
数据库密码加密。直接把数据库密码写在配置文件中，这是不好的行为，容易导致安全问题，DruidDruiver 和 DruidDataSource 都支持 PasswordCallback。
SQL 执行日志，Druid 提供了不同的 LogFilter，能够支持 Common-Logging、Log4j 和 JdkLog，可以按需要选择相应的 LogFilter，监控应用的数据库访问情况。
扩展 JDBC，如果你要对 JDBC 层有编程的需求，可以通过 Druid 提供的 Filter 机制，很方便编写 JDBC 层的扩展插件。

与SpringBoot集成

与SpringBoot的集成非常简单，只需要引入依赖和简单配置一下即可：

引入依赖：

<dependency>
     <groupId>com.alibaba</groupId>
     <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
     <!-- 版本不能太低容易出错 -->
     <version>1.1.10</version>
</dependency>

配置application.yml :

spring:
  datasource:
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1?useUnicode=true&amp;useSSL=false&amp;characterEncoding=utf-8
    username: xCW2az2YmV2w3rfDry543D01dNWo==
    password: ta9INTvbFddwsd+4==
    druid:
      #  配置监控统计拦截的filters，去掉后监控界面sql无法统计.属性类型是字符串，通过别名的方式配置扩展插件，常用的插件有： 监控统计用的filter:stat、 日志用的filter:log4j 、防御sql注入的filter:wall、
      filters: stat,wall,log4j2
      filter:                  # filter详细配置见: https://github.com/alibaba/druid/wiki/%E9%85%8D%E7%BD%AE_StatFilter
        stat:
          log-slow-sql: true   # 开启log慢Sql
          slow-sql-millis: 1   # slowSqlMillis缺省值为3秒
          merge-sql: true      # 开启SQL合并  select * from t where id = ?
      # 也可以通过connectionProperties 属性来打开Sql合并功能和慢SQL记录
      #connectionProperties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000
      max-active: 20     # 最大活跃数(最大连接池数量)
      initialSize: 2     # 初始化建立物理连接的的数量。初始化发生在显示调用init方法，或者第一次getConnection时
      maxWait: 60000     # 获取连接时最大等待时间，单位毫秒。配置了maxWait之后，缺省启用公平锁，并发效率会有所下降，如果需要可以通过配置useUnfairLock属性为true使用非公平锁。
      minIdle: 2         # 最小连接池数量

还需要自定义配置相关Bean：

@Configuration
public class DruidMonitorConfiguration {

    /**
     * 注册ServletRegistrationBean
     */
    @Bean
    public ServletRegistrationBean registrationBean() {
        ServletRegistrationBean bean = new ServletRegistrationBean(new StatViewServlet(), "/druid/*");
        /** 初始化参数配置，initParams **/
        // 白名单
        bean.addInitParameter("allow", "127.0.0.1");// 多个ip逗号隔开
        // IP黑名单 (存在共同时，deny优先于allow) : 如果满足deny的话提示:Sorry, you are not
        // permitted to view this page.
        // bean.addInitParameter("deny", "192.168.1.73");
        // 登录查看信息的账号密码.
        // bean.addInitParameter("loginUsername", "root");
        // bean.addInitParameter("loginPassword", "root");
        // bean.addInitParameter("filters", "stat,wall,log4j");
        // 是否能够重置数据.
        bean.addInitParameter("resetEnable", "false");
        return bean;
    }

    /**
     * 注册一个filterRegistrationBean
     */
    @Bean
    public FilterRegistrationBean druidStatFilter2(){
        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,/druid2/*，" +
                "/swagger-resources/*,/loginTest/*,/api/*,/webjars/*./webSocketServer/*,/webSocketTest/*,*.html,*.json");
        return filterRegistrationBean;
    }

    @Bean
    public DruidStatInterceptor druidStatInterceptor() {
        DruidStatInterceptor dsInterceptor = new DruidStatInterceptor();
        return dsInterceptor;
    }

    @Bean
    @Scope("prototype")
    public JdkRegexpMethodPointcut druidStatPointcut() {
        JdkRegexpMethodPointcut pointcut = new JdkRegexpMethodPointcut();
        pointcut.setPatterns(
                "fun.lzyz.porject.*"
        );
        return pointcut;
    }

    @Bean
    public DefaultPointcutAdvisor druidStatAdvisor(DruidStatInterceptor druidStatInterceptor, JdkRegexpMethodPointcut druidStatPointcut) {
        DefaultPointcutAdvisor defaultPointAdvisor = new DefaultPointcutAdvisor();
        defaultPointAdvisor.setPointcut(druidStatPointcut);
        defaultPointAdvisor.setAdvice(druidStatInterceptor);
        return defaultPointAdvisor;
    }
    
}

配置logback-spring.xml，记录日志：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<Configuration scan="true" monitorInterval="30">
    <!-- 等级 TRACE, DEBUG, INFO, WARN, ERROR -->
    <contextName>logback</contextName>

    <!-- 用来定义变量值的标签，有两个属性，name和value；
          · name  变量的名称
          · value 变量定义的值。通过定义的值会被插入到logger上下文中。
         定义变量后，可以使“${}”来使用变量。 -->
    <property name="logDir" value="logs"/>
    <property name="appName" value="porject"/>
    <property name="logLevel" value="INFO"/>
    
    <!--
         appender是一个日志打印的组件，这里组件里面定义了打印过滤的条件，打印输出方式，滚动策略，编码方式，打印格式等等。
         但是它仅仅是一个打印组件，我们如果不使用一个logger或者root的appender-ref指定某个具体的appender时，它就没有什么意义。
     -->
 <!--
         appender是一个日志打印的组件，这里组件里面定义了打印过滤的条件，打印输出方式，滚动策略，编码方式，打印格式等等。
         但是它仅仅是一个打印组件，我们如果不使用一个logger或者root的appender-ref指定某个具体的appender时，它就没有什么意义。
     -->
    <!-- 输出到控制台ConsoleLog  一般生产环境都是后台启动，这个没太大作用  -->
    <appender name="ConsoleLog" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <!--展示格式 layout-->
        <layout class="ch.qos.logback.classic.PatternLayout">
            <pattern>
                <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} %-5level [%thread] %logger{50} [line%L]: %msg%n</pattern>
            </pattern>
        </layout>
    </appender>

    <!-- 只保存错误日志 -->
    <appender name="fileErrorLog" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <!--如果只是想要 Error 级别的日志，那么需要过滤一下，默认是 info 级别的，ThresholdFilter-->
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
            <level>Error</level>
        </filter>
        <!--日志名称，如果没有File 属性，那么只会使用FileNamePattern的文件路径规则
            如果同时有<File>和<FileNamePattern>，那么当天日志是<File>，明天会自动把今天
            的日志改名为今天的日期。即，<File> 的日志都是当天的。
        -->
        <File>${logDir}/error.${appName}.log</File>
        <!--滚动策略，按照时间滚动 TimeBasedRollingPolicy-->
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
            <!--文件路径,定义了日志的切分方式——把每一天的日志归档到一个文件中,以防止日志填满整个磁盘空间-->
            <FileNamePattern>${logDir}/erro/erroInfo.%d{yyyy-MM-dd}.log</FileNamePattern>
            <!--只保留最近60天的日志-->
            <maxHistory>60</maxHistory>
            <!--用来指定日志文件的上限大小，那么到了这个值，就会删除旧的日志-->
            <totalSizeCap>1GB</totalSizeCap>
        </rollingPolicy>
        <!--日志输出编码格式化-->
        <encoder>
            <charset>UTF-8</charset>
            <pattern>%d [%thread] %-5level %logger{36} %line - %msg%n</pattern>
        </encoder>
    </appender>

    <!-- Druid日志 -->
    <appender name="DruidFILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <file>${logDir}/log_druid.log</file>
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">         
            <fileNamePattern>${logDir}/druid/log-druid-%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern>          
                <maxFileSize>2MB</maxFileSize>
            </timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy>
            <MaxHistory>60</MaxHistory>
        </rollingPolicy>
        <append>true</append>
        <encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
            <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} %-5level %logger Line:%-3L - %msg%n</pattern>
            <charset>utf-8</charset>
        </encoder>
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <level>ERROR</level>
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <onMismatch>DENY</onMismatch>
        </filter>
    </appender>


    <logger name="com.alibaba.druid.filter.stat.StatFilter" level="ERROR">
        <appender-ref ref="DruidFILE" />
    </logger>

    <root level="INFO">
        <!-- 添加定义好的appender  -->
        <appender-ref ref="ConsoleLog"/>
        <appender-ref ref="fileErrorLog"/>
    </root>

</Configuration>

配置好后，访问：

http://[ip]:[port]/druid/index，使用配置的用户名密码登录。