1.简直了！通过源码告诉你阿里的数据库连接池Druid为啥如此牛逼
2.Spring Boot系列十 与Minio集成
3.Druid之ExceptionSorter源码分析
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.阿里巴巴Druid，轻松实现MySQL数据库加密！

简直了！通过源码告诉你阿里的数据库连接池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，有便签夹源码具备连接数控制、可靠性测试、泄漏控制和缓存语句等标准特性，同时还扩展了监控统计和SQL注入防御等功能。

       以入门需求为例，创建Maven项目，引入必要的依赖如JDK、maven、IDE，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，音频源码解码如在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记账应用源码解决方案，是阿里巴巴数据库连接池中的佼佼者。

Spring Boot系列十 与Minio集成

       在Spring Boot 2.5+的环境中，我们探讨如何将高性能分布式对象存储系统Minio 8.5.1集成到项目中。Minio以其高可用性和易用性，特别适合私有云和大数据应用的需求。

       Minio简介

       Minio是一款专为对象存储设计的软件，它能在低成本硬件上高效运行，提供出色的传统存储和机器学习等领域的存储解决方案。官网下载地址是/download.shtml，本文以Windows版本为例。启动本地服务只需在D:\minio目录下运行minio.exe server D:\minio，登录地址为.0.0.1:/login，创建bucketname以开始使用。

       Spring Boot与Minio集成

       集成项目采用Spring Boot 2.5+，配置文件中，服务器监听端口，使用Druid数据源连接MySQL数据库，同时设置了DruidDataSource的连接池参数。Minio客户端配置为本地.0.0.1:，使用accessKey和secretKey进行身份验证，gif源码分析bucketName用于存放文件。

       项目结构包含核心源码，如服务器端口设置、Tomcat配置和数据源连接，以及Minio客户端的配置信息。例如，DruidDataSource的初始大小为，最大活跃连接数为。上传文件后，可以在Minio服务端查询到相应的文件信息，展示项目的实际操作演示。

Druid之ExceptionSorter源码分析

       ExceptionSorter机制在Druid连接池中扮演着关键角色，用于识别和剔除数据库操作过程中的"不可用连接"。当网络断开或数据库服务器崩溃时，连接池会遇到大量"不可用连接"，而ExceptionSorter机制正是通过异常类型、代码、原因和消息来判断这些连接是否可用，从而保证连接池的稳定性和高效性。

       Druid连接池内置了多种ExceptionSorter，chia源码解读其设计旨在确保在数据库重启或网络中断后，连接池能够自动恢复工作。这使得ExceptionSorter成为判断连接池稳定性的重要指标。

       初始化ExceptionSorter的代码位于DruidAbstractDataSource类的initExceptionSorter方法中。所有具体的ExceptionSorter实现了ExceptionSorter接口，该接口包含两个方法。这些方法的实现决定了ExceptionSorter如何根据特定的异常信息进行连接的处理。

       在Druid中的使用场景主要是在数据库操作异常时，调用DruidPooledConnection类的handleException方法。当数据库操作出现异常，处理逻辑首先会判断该异常是否为致命性错误，即是否满足isExceptionFatal方法的返回条件。

       以MySQL为例，isExceptionFatal方法的实现逻辑通常会根据异常的具体类型和错误代码来判断。当判定为致命性错误时，Druid会调用discardConnection方法关闭当前连接。这一过程有效地剔除了"不可用连接"，确保了连接池的健康状态。

       综上所述，Druid通过ExceptionSorter机制实现了对"不可用连接"的高效识别与剔除，从而确保了数据库操作的稳定性和连接池的高效管理。关键在于isExceptionFatal方法的判断逻辑和discardConnection方法的执行，二者共同作用，使得连接池能够在异常情况下自动恢复，提供持续、稳定的数据库服务。

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。

       以上内容由京东零售王雷鑫提供，出自京东云开发者社区，转载请注明原作者和来源。

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，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密码的加密和自动解码。