Druid与JdbcTemplate基本使用

JdbcTemplate简介

大白话就是简化数据库crud使用的。

概述

JdbcTemplate是Spring框架提供的一个核心模块，位于spring-jdbc包中。它简化了传统JDBC编程的复杂性，为数据访问提供了更高级的抽象和便利方法。JdbcTemplate通过封装JDBC API的底层细节，让开发者能够更专注于SQL查询和业务逻辑，而不用处理繁琐的资源管理。

主要特性

自动资源管理：自动处理Connection、Statement和ResultSet的获取和释放
异常转换：将JDBC的SQLException转换为Spring的数据访问异常体系
回调机制：提供ResultSetExtractor、RowMapper等回调接口
简化操作：提供query、update、execute等便捷方法
参数处理：支持命名参数和位置参数绑定

与传统JDBC对比

特性	传统JDBC	JdbcTemplate
资源管理	手动	自动
异常处理	需要捕获SQLException	统一异常体系
代码量	冗长	简洁
可读性	较低	较高
事务管理	复杂	与Spring事务集成

基本使用示例

java 复制代码

// 配置数据源
DataSource dataSource = new DriverManagerDataSource(
    "jdbc:mysql://localhost:3306/test", "user", "password");

// 创建JdbcTemplate实例
JdbcTemplate jdbcTemplate = new JdbcTemplate(dataSource);

// 执行查询
List<User> users = jdbcTemplate.query(
    "SELECT * FROM users WHERE age > ?",
    new Object[]{18},
    (rs, rowNum) -> new User(
        rs.getLong("id"),
        rs.getString("name"),
        rs.getInt("age")
    )
);

// 执行更新
int rowsAffected = jdbcTemplate.update(
    "UPDATE users SET name = ? WHERE id = ?",
    "New Name", 1L
);

适用场景

中小型项目的数据访问层
需要快速开发的场景
对ORM框架有性能顾虑的项目
需要直接控制SQL的场合

优势与局限

优势：

轻量级，无额外学习成本
性能接近原生JDBC
与Spring生态无缝集成
灵活控制SQL语句

局限：

需要手动编写SQL
对象关系映射功能有限
不适合复杂领域模型

DruidDataSource简介

DruidDataSource是阿里巴巴开源的高性能数据库连接池实现，是Druid连接池的核心组件。作为Java应用中常用的数据库连接管理工具，它在性能、功能和监控方面都有显著优势。

核心特性

高性能设计
- 采用双重检测锁机制优化连接获取过程
- 内置LRU算法优化连接缓存
- 支持并行化连接创建
丰富的监控功能
- 实时统计SQL执行情况
- 提供连接池使用率监控
- 支持慢SQL记录与分析
- 内置WallFilter防止SQL注入
企业级功能
- 支持分布式事务
- 提供多种连接有效性检测机制
- 可配置的连接泄露检测
- 完善的异常处理机制

典型应用场景

高并发Web应用
- 电商系统大促期间
- 社交平台热点事件期间
- 金融交易系统
微服务架构
- Spring Cloud应用
- Dubbo服务提供者
- 分布式事务场景
数据密集型应用
- 报表生成系统
- 数据分析平台
- 批量数据处理任务

配置示例

java 复制代码

DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
dataSource.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/test");
dataSource.setUsername("root");
dataSource.setPassword("123456");
dataSource.setInitialSize(5);     // 初始化连接数
dataSource.setMaxActive(20);      // 最大连接数
dataSource.setMinIdle(5);         // 最小空闲连接数
dataSource.setMaxWait(60000);     // 获取连接最大等待时间
dataSource.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(60000); // 检测间隔
dataSource.setMinEvictableIdleTimeMillis(300000);   // 最小空闲时间

优势对比

特性	Druid	HikariCP	Tomcat JDBC
性能	高	极高	中等
监控	完善	基础	基础
功能	丰富	基础	基础
SQL防护	支持	不支持	不支持
扩展性	强	一般	一般

DruidDataSource特别适合需要详细监控SQL执行情况或对数据库安全性要求较高的企业级应用场景。

JdbcTemplate与DruidDataSource结合使用Demo

java 复制代码

    @Test
    public void testJdbcTemplate() {

        /**
         * JdbcTemplate 简化数据库的crud操作，不提供连接池
         * DruidDataSource 负责连接池的创建和数据库驱动的注册等等。
         */
//        // 0. 创建连接池对象
        DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
        dataSource.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/test");
        dataSource.setDriverClassName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");//驱动
        dataSource.setUsername("root");
        dataSource.setPassword("123456");

//        1. 实例化对象
        JdbcTemplate jdbcTemplate = new JdbcTemplate();
		// ￥￥￥  核心
        jdbcTemplate.setDataSource(dataSource); // 设置连接池
//        2. 调用方法
        jdbcTemplate.update("sql语句", "参数1", "参数2", "..."); // 可执行 DDL，DML。DCL 等非查询语句

        jdbcTemplate.queryForObject("sql语句", "参数1", "参数2", "...", 返回值类型.class); // 查询单行单列数据

        jdbcTemplate.query(); // DQL查询集合
    }

涉及依赖

xml 复制代码

        <!--        数据库和连接池-->
        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            <version>8.0.25</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>druid</artifactId>
            <version>1.2.8</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework</groupId>
            <artifactId>spring-jdbc</artifactId>
            <version>6.0.6</version>
        </dependency>