1.简直了！码修通过源码告诉你阿里的码修数据库连接池Druid为啥如此牛逼
2.阿里巴巴Druid，轻松实现MySQL数据库加密！码修
3.Spring Boot (三) 整合 Druid 连接池
4.弹性数据库连接池探活策略调研 (二)——Druid | 京东云技术团队
5.druid源码学习笔记9_testOnBorrow&testOnReturn&testWhileIdl
简直了！码修通过源码告诉你阿里的码修数据库连接池Druid为啥如此牛逼
druid数据库连接池的强大之处在于其高效管理和丰富的功能。它通过复用连接减少资源消耗，码修成都中科源码服务机器具备连接数控制、码修可靠性测试、码修泄漏控制和缓存语句等标准特性，码修同时还扩展了监控统计和SQL注入防御等功能。码修
以入门需求为例，码修创建Maven项目，码修引入必要的码修依赖如JDK、maven、码修IDE，码修以及mysql-connector-java和druid。在项目中，通过JDBCUtil初始化连接池并获取连接，进行简单的增删改查操作。在web应用中，可以使用JNDI获取DruidDataSource，springboot 引入源码如在tomcat 9.0.容器下运行。
druid的监控统计功能强大，如StatFilter支持合并SQL、慢SQL记录和多个数据源监控数据的统一。StatViewServlet用于展示监控信息，配置WebStatFilter则能收集web-jdbc关联监控数据。同时，WallFilter用于防御SQL注入，提供定制化的参数配置选项。
druid的源码分析显示，它在连接池管理、配置方式的灵活性以及异常处理等方面展现出独特之处。尽管配置方式多样，但推荐优先使用最常见的方式，如properties文件。然而，过多的配置选项和缺乏统一的管理方式是其设计上的一个挑战。
总而言之，druid凭借其强大的功能和灵活的配置，为数据库连接池管理提供了高效且实用的分销裂变源码解决方案，是阿里巴巴数据库连接池中的佼佼者。
阿里巴巴Druid，轻松实现MySQL数据库加密！
面对源码安全与数据库信息保护的需求，数据库密码加密显得尤为重要。一旦源码泄漏，数据库密钥可能随之暴露，威胁数据安全。为解决这个问题，我们可以借助阿里巴巴的Druid工具轻松加密。
Druid是一款强大的Java数据库连接池，它不仅提供了监控和扩展功能，还内置了数据库密码加密特性。通过使用Druid，我们可以简单地保护数据库密码，即使源码被获取，密码也保持加密状态。
加密过程分为几个步骤：首先，项目在未加密前的交互是直接使用明文密码；而使用Druid后，会通过ConfigTools类生成公钥和密文，jeecgboot源码分析将明文密码转换为密文。然后，将公钥和密文添加到项目配置文件中，确保数据库连接时使用加密后的密码。
然而，需要注意的是，直接在配置文件中存储公钥和密文并不安全，因为这相当于公开了钥匙。正确的做法是在生产环境中动态设置公钥，避免密码还原。例如，开发环境可通过启动参数传递公钥，生产环境则通过jar包启动时提供。
总的来说，Druid的加密机制简化了这个过程，无需编写额外代码，仅需添加依赖、生成密文并配置，项目运行时Druid会自动处理解密，实现了MySQL密码的aar 源码生成加密和自动解码。
Spring Boot (三) 整合 Druid 连接池
Druid为何在Java领域中脱颖而出？它作为数据库连接池，以其强大监控与扩展功能而著称。深入探索其特性，能够极大地优化数据库连接管理，提升应用性能。
官方文档提供详细指南： <a href="github.com/alibaba/drui...
整合Druid连接池于Spring Boot 2.1.8.RELEASE + MyBatis Plus 2.2.0中，让您的应用更上一层楼。以下步骤引导您完成整合过程：
1、在pom.xml文件中添加Druid依赖。确保与项目需求兼容。
2、在application.yml配置文件中设置Druid连接池参数，包括但不限于数据源URL、用户名、密码等。
3、创建Druid核心配置类，自定义连接池属性，如最大连接数、验证间隔等。
4、访问.0.0.1:/druid/页面，即可查看监控信息。直观的数据展示帮助您实时了解数据库连接状态，提升运维效率。
实现案例：您可以参考以下源码，快速部署并运行。
示例项目地址： <a href="gitee.com/zhengqingya/j...
通过以上步骤，您不仅能够成功整合Druid连接池，还能享受到其带来的高效数据库管理体验。
弹性数据库连接池探活策略调研 (二)——Druid | 京东云技术团队
在上篇文章中，我们探讨了 HikariCP 连接池的探活策略，现在我们将转向另一个流行的数据库连接池——Druid。京东云技术团队将为您揭示如何在使用Druid时实现最佳的弹性数据库连接池探活策略，以及其不同版本间的参数调整与实现逻辑。
Druid的探活机制复杂且版本间差异明显，配置参数众多。核心的探活逻辑主要集中在两个源码函数中。要确保探活策略生效，需理解以下几个关键参数：testOnBorrow、testWhileIdle和timeBetweenEvictionRunsMillis。在高并发场景下，推荐配置testWhileIdle以减少性能消耗。
Druid的getConnectionDirect函数在取连接时会进行探活检测，如果testOnBorrow为true，每次都会检查连接有效性。当testOnBorrow为false且testWhileIdle为true时，会根据timeBetweenEvictionRunsMillis来判断连接是否失效，若超过设定时间，则进行探活。在版本1.1.及以上，保持连接功能（keepAlive）在minEvictableIdleTimeMillis设置小于分钟时，有助于高效探活并防止网关连接关闭。
在低版本中，如1.0.9，探活主要依赖于testOnBorrow或testWhileIdle，不支持keepAlive。而在1.1.和1.1.9版本中，shrink方法的逻辑有所调整，引入了keepAliveBetweenTimeMillis参数，增加了对keepAlive的控制。1.1.版本则进一步优化了探活过程，不仅关闭无效连接，还会补充连接以维持最小连接数。
总结来说，Druid的探活策略在不同版本中需灵活配置，建议在高并发场景下使用1.1.或更高版本，配置testWhileIdle以提高性能，同时根据需求选择是否启用testOnBorrow或使用keepAlive来保证连接的可用性。对于使用Druid连接池的线上应用，推荐依据实际需求选择合适的版本和参数设置。
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druid源码学习笔记9_testOnBorrow&testOnReturn&testWhileIdl
druid源码中，关于testOnBorrow、testWhileIdle和testOnReturn的属性配置值得重点关注。在1.2.9版本后，这些属性的默认值与早期wiki中的记录有所不同。testOnBorrow的默认值从true变为false，而testWhileIdle的默认值则从false变为true。这表明代码在年后可能进行了更新，但wiki尚未同步更新。 testOnBorrow主要在getConnectionDirect方法中起作用，当设置为true时，获取连接后会执行validationQuery检查连接是否可用。如果连接不可用，将重新获取。而testWhileIdle则在连接空闲时间达到timeBetweenEvictionRunsMillis时执行验证，同样用于检查连接状态。 testWhileIdle与testOnBorrow互斥，如果两者都为true，仅执行testOnBorrow。计算空闲时间的规则涉及checkExecuteTime、lastKeepTimeMillis和当前时间的比较。 testOnReturn属性在DruidPooledConnection#close()方法，即归还连接时被调用。当设置为true时，回收连接后会检查其状态，如连接未关闭，会执行validationQuery。如果连接不可用，会关闭并计数，否则继续归还操作。 总结如下：testOnReturn在连接归还时检查，默认为false。
testOnBorrow和testWhileIdle在连接借用时检查，早期testOnBorrow为true，testWhileIdle为false，但新版本可能出于性能考虑进行了调整。