druid配置logback日志记录慢sql以及应用数据源监控开启

性能排查在数据源方面，通过使用druid提供的慢sql日志记录以及应用数据源监控来跟踪，分析，定位应用上的性能问题。

基于druid配置开启慢sql的例子很多，大部分都是使用log4j，但项目中使用的是logback，所以一下都是基于logback的配置。

1.druid慢日志记录的开启配置

1.1 配置Filter

    <!-- 慢SQL记录 -->
    <bean id="stat-filter" class="com.alibaba.druid.filter.stat.StatFilter">
        <!-- 慢sql时间设置,即执行时间大于1000毫秒的都是慢sql -->
        <property name="slowSqlMillis" value="1000"/>
        <property name="logSlowSql" value="true"/>
    </bean>

    <bean id="log-filter" class="com.alibaba.druid.filter.logging.Slf4jLogFilter">
        <property name="dataSourceLogEnabled" value="true" />
        <property name="statementExecutableSqlLogEnable" value="true"/>
    </bean>

1.2 数据源使用Filter

<bean id="ims-druidDataSource-adb" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" init-method="init" destroy-method="close" primary="false">
       <property name="url" value="${spring.datasource.adb.url}"/>
       <property name="username" value="${spring.datasource.adb.username}"/>
       <property name="password" value="${spring.datasource.adb.password}"/>
       <property name="driverClassName" value="${spring.datasource.adb.driver-class-name}"/>
　　　　<!--druid数据源使用Filter -->
       <property name="proxyFilters">
           <list>
               <ref bean="stat-filter"/>
               <ref bean="log-filter"/>
           </list>
       </property>
</bean>

1.3配置logback

　　<appender name="DruidFILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <!-- 正在记录的日志文件的路径及文件名 -->
        <file>${LOG_HOME}/log_druid_slow_sql.log</file>
        <!-- 日志记录器的滚动策略，按日期，按大小记录 -->
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
            <!-- 归档的日志文件的路径，例如今天是2013-12-21日志，当前写的日志文件路径为file节点指定，可以将此文件与file指定文件路径设置为不同路径，从而将当前日志文件或归档日志文件置不同的目录。
            而2013-12-21的日志文件在由fileNamePattern指定。%d{yyyy-MM-dd}指定日期格式，%i指定索引 -->
            <fileNamePattern>${LOG_HOME}/log-druid_slow_sql-%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern>
            <!-- 除按日志记录之外，还配置了日志文件不能超过2M，若超过2M，日志文件会以索引0开始，
            命名日志文件，例如log-error-2013-12-21.0.log -->
            <timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP">
                <maxFileSize>200MB</maxFileSize>
            </timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy>
        </rollingPolicy>
        <!-- 追加方式记录日志 -->
        <append>true</append>
        <!-- 日志文件的格式 -->
        <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>
        <!-- 此日志文件只记录级别的 -->
        <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>

效果如下：会在日志目录按天生成日志文件，将慢sql记录到日志文件中。

2.配置druid内置监控页面（基于springboot）

直接上代码：

import com.alibaba.druid.support.http.StatViewServlet;
import com.alibaba.druid.support.http.WebStatFilter;
import org.springframework.boot.web.servlet.FilterRegistrationBean;
import org.springframework.boot.web.servlet.ServletRegistrationBean;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * <P>
 * 描述：druidCofig监控
 * </p>
 *
 * @author lishang Created on 2020/5/8 17:24
 * @version 1.0
 */
@Configuration
public class DruidConfig {


    //1.配置管理后台的servlet
    @Bean
    public ServletRegistrationBean statViewServlet(){
        //druid监控页面的url
        ServletRegistrationBean bean = new ServletRegistrationBean(new StatViewServlet(),"/druid/*");
        Map<String,String> initParams = new HashMap<>();

        initParams.put("loginUsername","druid");   //登陆用户名
        initParams.put("loginPassword","123456");  //密码
        initParams.put("allow","");                //允许哪些ip
        initParams.put("deny","");                 //拒绝ip
        bean.setInitParameters(initParams);
        return bean;
    }
    //2.配置一个web监控的filter,监控sql
    @Bean
    public FilterRegistrationBean webStatFilter(){
        FilterRegistrationBean bean = new FilterRegistrationBean();
        bean.setFilter(new WebStatFilter());

        Map<String,String> initParams = new HashMap<>();
        initParams.put("exclusions","*.js,*.css,*.html,/druid/*");
        bean.setInitParameters(initParams);
        bean.setUrlPatterns(Arrays.asList("/*"));
        return bean;
    }
}

然后， 就可以通过也没访问了,如下：

 数据源相关信息，一目了然：

 不得不承认，durid提供的相关监控使用起来方便，功能也是十分强大。

有了强大的监控支持，慢慢去定位系统的性能瓶颈去吧，希望通过我们的努力可以给客户更好用户体验。

标签：数据源,druid,new,bean,sql,import,initParams
来源： https://www.cnblogs.com/sloveling/p/druid_log.html