配置

DruidDataSourceAutoConfigure

// 配置类
@Configuration
// 有DruidDataSource类时生效
@ConditionalOnClass(DruidDataSource.class)
// 在DataSourceAutoConfiguration类之前进行配置
@AutoConfigureBefore(DataSourceAutoConfiguration.class)
// 读取配置
// DruidStatProperties主要是监控网站配置和网站计数过滤器配置
// DataSourceProperties 主要是数据库配置
@EnableConfigurationProperties({DruidStatProperties.class, DataSourceProperties.class})
// 导入四个不同的配置类
// DruidSpringAopConfiguration用于启用对 Druid 数据库连接池的 AOP 支持
// DruidStatViewServletConfiguration 根据配置开启Druid 连接池的监控统计功能
// DruidWebStatFilterConfiguration 根据配置开启Web和Druid数据源之间的管理关联监控统计
// DruidFilterConfiguration 根据配置注入各种filter的bean
@Import({DruidSpringAopConfiguration.class,DruidStatViewServletConfiguration.class,DruidWebStatFilterConfiguration.class,DruidFilterConfiguration.class})
public class DruidDataSourceAutoConfigure {private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(DruidDataSourceAutoConfigure.class);// 初始化时执行DruidDataSource的init方法@Bean(initMethod = "init")@ConditionalOnMissingBeanpublic DataSource dataSource() {LOGGER.info("Init DruidDataSource");// 返回DruidDataSourceWrapper实例return new DruidDataSourceWrapper();}
}

new DruidDataSourceWrapper()

// 读spring.datasource.druid开头的配置
@ConfigurationProperties("spring.datasource.druid")

@Overridepublic void afterPropertiesSet() throws Exception {//如果不存在spring.datasource.druid的配置，就用'spring.datasource'配置if (super.getUsername() == null) {super.setUsername(basicProperties.determineUsername());}if (super.getPassword() == null) {super.setPassword(basicProperties.determinePassword());}if (super.getUrl() == null) {super.setUrl(basicProperties.determineUrl());}if (super.getDriverClassName() == null) {super.setDriverClassName(basicProperties.getDriverClassName());}}

DruidDataSource构造函数

DruidDataSource是DruidDataSourceWrapper的父类

实例化DruidDataSource时调用configFromPropety方法

方法主要是从System.getProperties()中读取配置，然后赋值，代码简单不再贴出。

需要注意的是，先执行configFromPropety方法，再执行set方法，配置的先后顺序是配置文件优先，也就是说同时使用System的Properties配置和配置文件配置，最后配置文件的配置会生效。

init方法

上边提到，实例化完dataSource的bean之后会执行DruidDataSource的init方法，让我们看看init方法做了什么

 // 判断是否被初始化过，是则直接退出  if (inited) {return;}

        DruidDriver.getInstance();final ReentrantLock lock = this.lock;try {// 尝试获取锁，如果获取失败则等待锁被释放，直到被其他线程打断或者当前线程获取到锁为止lock.lockInterruptibly();} catch (InterruptedException e) {throw new SQLException("interrupt", e);}

            // 为数据源分配idthis.id = DruidDriver.createDataSourceId();if (this.id > 1) {// 更新一些JMX的监控指标long delta = (this.id - 1) * 100000;this.connectionIdSeedUpdater.addAndGet(this, delta);this.statementIdSeedUpdater.addAndGet(this, delta);this.resultSetIdSeedUpdater.addAndGet(this, delta);this.transactionIdSeedUpdater.addAndGet(this, delta);}

            if (this.jdbcUrl != null) {this.jdbcUrl = this.jdbcUrl.trim();// 以下两个方法是解析url，从中找到配置去配置druidDataSource，包括filter、connectTimeout等initFromWrapDriverUrl();initFromUrlOrProperties();}

// 中间省略一些赋值操作
…… ……

// 从SPI ServiceLoader加载过滤器
initFromSPIServiceLoader()

// 给driver赋值
resolveDriver();

// 对dbType为Oracle、db2、mysql的做出相应处理
initCheck();

            // 根据driverClassName给exceptionSorter赋值，异常分类器可以帮助我们对不同类型的 SQL 异常进行分类和管理，例如识别数据库链接超时、死锁等情况，并进行相应的处理，避免出现严重的数据问题。initExceptionSorter();// 根据driverClassName给validConnectionChecker赋值，通过合法连接检测器，我们可以过滤掉已关闭或已失效的数据库连接，以避免在数据库操作时出现异常情况。initValidConnectionChecker();// 在 Druid 数据源内部，默认会使用 Validation Query 来检查每个数据库连接的有效性，以确保连接池中的所有连接都是可用的，从而提高数据库操作的效率和稳定性。validationQueryCheck();

         // 看是否配置全局数据源统计，dataSourceStat主要用于收集和记录数据源的性能指标和运行状态信息。通过 JdbcDataSourceStat 类的属性可以了解到数据源运行期间的各种指标信息，//并根据这些信息进行优化和调整，以提高数据源的性能和稳定性。同时，我们也可以通过 Druid 的 Web 控制台对数据源进行实时监控和管理，及时发现和解决问题。if (isUseGlobalDataSourceStat()) {dataSourceStat = JdbcDataSourceStat.getGlobal();if (dataSourceStat == null) {dataSourceStat = new JdbcDataSourceStat("Global", "Global", this.dbTypeName);JdbcDataSourceStat.setGlobal(dataSourceStat);}if (dataSourceStat.getDbType() == null) {dataSourceStat.setDbType(this.dbTypeName);}} else {dataSourceStat = new JdbcDataSourceStat(this.name, this.jdbcUrl, this.dbTypeName, this.connectProperties);}dataSourceStat.setResetStatEnable(this.resetStatEnable);

            // 声明了三个类型均为 DruidConnectionHolder 的数组// connections 数组表示数据源中所有的有效连接,当客户端请求连接时，连接池会向该数组中获取一个空闲连接，供客户端使用。// evictConnections 数组表示要被释放的无效连接,当检查到连接无效时，连接池会将该连接放入该数组中，并在后续时间将这些无效连接关闭和移除，以保证连接池中只有有效可用的连接。// keepAliveConnections 数组表示连接池中的存活连接,当连接池对连接进行健康检查时，发现连接处于“存活”状态，则将其放置在该数组中继续使用。connections = new DruidConnectionHolder[maxActive];evictConnections = new DruidConnectionHolder[maxActive];keepAliveConnections = new DruidConnectionHolder[maxActive];

            // 判断创建连接池的调度程序是否为空和asyncInit参数// 满足条件则异步创建连接if (createScheduler != null && asyncInit) {for (int i = 0; i < initialSize; ++i) {submitCreateTask(true);}} else if (!asyncInit) {// init connectionswhile (poolingCount < initialSize) {try {// 同步创建连接PhysicalConnectionInfo pyConnectInfo = createPhysicalConnection();DruidConnectionHolder holder = new DruidConnectionHolder(this, pyConnectInfo);// 赋值给上边初始化过的连接数组connections[poolingCount++] = holder;} catch (SQLException ex) {LOG.error("init datasource error, url: " + this.getUrl(), ex);if (initExceptionThrow) {connectError = ex;break;} else {Thread.sleep(3000);}}}if (poolingCount > 0) {poolingPeak = poolingCount;poolingPeakTime = System.currentTimeMillis();}}

            // 启动三个线程来完成连接池的维护过程// 该线程会每隔一段时间打印一次日志，用于记录连接池的运行状态和相关指标createAndLogThread();// 该线程会监测连接池中的连接数量，如果连接数小于最小活跃连接数，则会异步地创建新的连接并添加到连接池中，以保证连接池中至少存在最小活跃连接数的连接createAndStartCreatorThread();// 该线程会监测连接池中的空闲连接数量，如果连接数超出了最大空闲连接数，则会异步地销毁多余的连接，以避免连接池中的无效连接过多导致性能下降createAndStartDestroyThread();// 保证createAndStartCreatorThread完成才继续往下走initedLatch.await();

// 用于向 MBean 服务器注册 Druid 数据源的监控信息
// MBean（管理 Bean）是 Java 管理扩展（Java Management Extension，JMX）的核心概念之一，它是一种管理和监测 Java 应用程序的标准化方式。
// 创建一个 MBeanServer 对象，然后调用该对象的 registerMBean() 方法将 Druid 数据源的状态信息和配置信息注册为一个 MBean，即可在 JMX 控制台上查看和管理
registerMbean();

            // 如果设置了keepalive，连接会自动保持活动状态，以减少重新创建连接和验证连接的消耗if (keepAlive) {// 分为同步创建和异步创建连接if (createScheduler != null) {for (int i = 0; i < minIdle; ++i) {submitCreateTask(true);}} else {this.emptySignal();}}

getConnection()

上边主要是初始的设置，接下来是获取连接的操作。

    public DruidPooledConnection getConnection(long maxWaitMillis) throws SQLException {// 生成bean时已经初始化过，不再初始化init();// 如果过滤器不为空，则获取连接时对连接做一系列处理// 如果没使用过滤器则世界获取连接if (filters.size() > 0) {FilterChainImpl filterChain = new FilterChainImpl(this);return filterChain.dataSource_connect(this, maxWaitMillis);} else {return getConnectionDirect(maxWaitMillis);}}

找到getConnectionInternal方法里的

                // 如果设置最大等待时间并且大于0if (maxWait > 0) {holder = pollLast(nanos);} else {// 如果最大等待时间小于0holder = takeLast();}

    DruidConnectionHolder takeLast() throws InterruptedException, SQLException {try {    while (poolingCount == 0) {emptySignal(); // 唤醒init里创建连接线程CreateConnectionThread…… ……try {notEmpty.await(); // 防止未初始化完成就往下走，初始化一个连接后唤醒这里} finally {notEmptyWaitThreadCount--;}…… ……}} catch (InterruptedException ie) {…… ……}// poolingCount--decrementPoolingCount();// 取出链接并把当前位置的connections置空DruidConnectionHolder last = connections[poolingCount];connections[poolingCount] = null;return last;}

当一个连接使用完成之后，会调用DruidPooledConnection的close方法，然后调用DruidDataSource的recycle方法最后调用putLast(holder, currentTimeMillis)方法把连接放回到connections里边