druid 介绍

目录

• 一、项目介绍
• 二、快速概览 DruidDataSource 数据结构
• 三、DruidDataSource 入口概览
• 四、常见问题
• 五、监控及日志
• 六、SQL 抽象语法树 AST

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一、项目介绍

1. Druid 简介

Druid 是阿里巴巴开源的数据库连接池项目。该连接池专为监控而生，内置强大的监控功能，且监控特性不影响性能。Druid 功能强大，支持防 SQL 注入，内置 Logging 机制能诊断黑客应用行为。

• Github 项目地址：https://github.com/alibaba/druid
• 文档：https://github.com/alibaba/druid/wiki
• 监控页面：http://x.x.x.x/druid/index.html

2. 模块划分

源码中的模块描述如下：

• filter：增加自定义的扩展能力。
• mock：测试模块，可以使用 mock 模块做一些模拟测试。
• pool：核心模块，入口是 DruidDataSource。
• proxy：代理层。
• sql：负责 SQL 解析的工作。
• stat：扩展能力实现，例如基于 filter 的监控，真正的实现在 stat 文件夹。
• support：一些附加功能，比如 JSON 解析等。
• util：工具类。
• wall：防火墙相关，防止 SQL 注入等操作。但实际上对于现在的项目，SQL 注入通常在网关层做了处理，不会真正到数据库连接池层面再做处理。

二、快速概览 DruidDataSource 数据结构

pool 是 Druid 中最核心的目录，而 DruidDataSource 是 pool 中最关键的类之一，其承载了连接池的启动、关闭，以及连接的获取和管理等功能。

DruidDataSource 继承了 DruidAbstractDataSource，两个类内部有大量的变量，用来设置连接池的各种参数。

• 配置属性列表：DruidDataSource 配置属性列表

三、DruidDataSource 入口概览

连接池在使用时最主要就是获取连接，然后使用连接查询操作数据库，那么获取连接基本上就可以作为连接池的一个入口。

DruidConnectionHolder 是连接池中物理连接的载体。在 DruidDataSource 中，获取连接的 getConnection 方法，拿到的是 DruidPooledConnection。

@Override
public DruidPooledConnection getConnection() throws SQLException {
    return getConnection(maxWait);
}

public DruidPooledConnection getConnection(long maxWaitMillis) throws SQLException {
    init();

    if (filters.size() > 0) {
        FilterChainImpl filterChain = new FilterChainImpl(this);
        return filterChain.dataSource_connect(this, maxWaitMillis);
    } else {
        return getConnectionDirect(maxWaitMillis);
    }
}

从上述代码可以看到，其首先调用了 init() 方法对连接池做了初始化，然后从连接池中获取连接。获取连接实际调用的是 getConnectionDirect() 方法，在该方法中调用了 getConnectionInternal() 方法获取连接。

四、常见问题

关于使用过程中的常见问题，可参考官方 Wiki：

• Druid 常见问题

五、监控及日志

在 META-INF/druid-filter.properties 文件中配置 Filter 的别名。

实现的基础组件

• 接口：Filter
• 抽象类：FilterEventAdapter

思考

关于数据库加密的思考：

六、SQL 抽象语法树 AST

• Druid SQL AST
• SQL Parser

重要接口

• SQLASTVisitor

实例讲解

动态修改 SQL

SQL Server 查询添加 nolock

修改表名称分表

Map<String, String> mapping = Collections.singletonMap("user", "user_01");
String sql2 = "select * from user";
String result2 = SQLUtils.refactor(sql2, JdbcConstants.MYSQL, mapping);

添加分页

String result = PagerUtils.limit(sql, JdbcConstants.SQL_SERVER, 5, 10);
// Assert.assertEquals("SELECT TOP 10 *"
//         + "\nFROM test t WITH (nolock)", result);

添加权限，where 添加用户 ID

SQLUtils.addCondition("select * from t", "userId = 8", null);

添加加密函数 SQL 加密

AES_ENCRYPT(#{driverName}

说明

• 本文基于 Druid 经典架构整理，具体配置属性与接口可能随版本更新有所变化，请以官方最新文档为准。
• 关于 SQL 注入防护（WallFilter），现代架构通常建议在网关层或应用层统一处理，连接池层面的防护可作为补充安全措施。