Mybatis自定义实例化SqlSessionFactoryBean
现在SpringBoot基本成为开发的标配，如果你上司让你搭建一个SpringBoot，然后集成Mybatis+Druid，你可以能百度几下，卡卡就搭建完毕了。
现在项目基本都会使用连接池技术，市面上的连接池有很多，比如：DBCP、c3p0、Druid等，今天我们重点介绍Druid连接池。
application.yml配置文件如下所示：
spring:
#数据库配置
datasource:
druid:
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&zeroDateTimeBehavior=round&serverTimezone=GMT%2B8
username: test
password: test
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
# 获取连接时最大等待时间，单位毫秒
max-wait: 60000
# 最大连接池数量
max-active: 80
# 初始化时建立物理连接的个数
initial-size: 20
# 最小连接池数量
min-idle: 40
#Destory线程中如果检测到当前连接的最后活跃时间和当前时间的差值大于minEvictableIdleTimeMillis，则关闭当前连接。
min-evictable-idle-time-millis: 600000
# testWhileIdle的判断依据，详细看testWhileIdle属性的说明
time-between-eviction-runs-millis: 2000
#用来检测连接是否有效的sql，要求是一个查询语句。
validation-query: select 1
# 申请连接的时候检测，如果空闲时间大于timeBetweenEvictionRunsMillis，执行validationQuery检测连接是否有效。
test-while-idle: true
# 申请连接时执行validationQuery检测连接是否有效，做了这个配置会降低性能。
test-on-borrow: false
# 归还连接时执行validationQuery检测连接是否有效，做了这个配置会降低性能
test-on-return: false
# 属性类型是字符串，通过别名的方式配置扩展插件
filters: stat,wall
# 开启慢sql，并设置时间
filter:
stat.log-slow-sql: true
stat.slow-sql-millis: 2000
web-stat-filter:
enabled: true
url-pattern:
@Configuration
public class MybatisConfig {
private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MybatisConfig.class);
@Value("${mybatis.mapper-locations}")
private String mapperLocation;
@Value("${common-mybatis.mapper-locations}")
private String commonMapperLocation;
@Value("${spring.datasource.druid.username}")
private String username;
@Value("${spring.datasource.druid.password}")
private String password;
@Value("${spring.datasource.druid.url}")
private String dbUrl;
@Value("${spring.datasource.druid.initial-size}")
private int initialSize;
@Value("${spring.datasource.druid.min-idle}")
private int minIdle;
@Value("${spring.datasource.druid.max-active}")
private int maxActive;
@Value("${spring.datasource.druid.max-wait}")
private long maxWait;
@Value("${spring.datasource.druid.driver-class-name}")
private String driverClassName;
@Value("${spring.datasource.druid.min-evictable-idle-time-millis}")
private long minEvictableIdleTimeMillis;
@Value("${spring.datasource.druid.time-between-eviction-runs-millis}")
private long timeBetweenEvictionRunsMillis;
@Value("${spring.datasource.druid.validation-query}")
private String validationQuery;
@Value("${spring.datasource.druid.test-while-idle}")
private boolean testWhileIdle;
@Value("${spring.datasource.druid.test-on-borrow}")
private boolean testOnBorrow;
@Value("${spring.datasource.druid.test-on-return}")
private boolean testOnReturn;
@Value("${spring.datasource.druid.filter.stat.log-slow-sql}")
private boolean logSlowSql;
@Value("${spring.datasource.druid.filter.stat.slow-sql-millis}")
private long slowSqlMillis;
@Bean
public DruidDataSource dataSource() {
DruidDataSource druidDataSource = new DruidDataSource();
try {
druidDataSource.setUsername(username);
druidDataSource.setPassword(password);
druidDataSource.setUrl(dbUrl);
druidDataSource.setFilters("stat,wall");
druidDataSource.setInitialSize(initialSize);
druidDataSource.setMinIdle(minIdle);
druidDataSource.setMaxActive(maxActive);
druidDataSource.setMaxWait(maxWait);
druidDataSource.setMinEvictableIdleTimeMillis(minEvictableIdleTimeMillis);
druidDataSource.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(timeBetweenEvictionRunsMillis);
druidDataSource.setUseGlobalDataSourceStat(true);
druidDataSource.setDriverClassName(driverClassName);
druidDataSource.setValidationQuery(validationQuery);
druidDataSource.setTestWhileIdle(testWhileIdle);
druidDataSource.setTestOnBorrow(testOnBorrow);
druidDataSource.setTestOnReturn(testOnReturn);
// 设置需要的过滤
List<Filter> statFilters =new ArrayList<>();
StatFilter statFilter = new StatFilter();
statFilter.setLogSlowSql(logSlowSql);
statFilter.setSlowSqlMillis(slowSqlMillis);
statFilters.add(statFilter);
// 设置慢SQL
druidDataSource.setProxyFilters(statFilters);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return druidDataSource;
}
@Bean
public SqlSessionFactoryBean mysqlSessionFactory(DataSource dataSource) throws Exception {
SqlSessionFactoryBean sqlSessionFactoryBean = new SqlSessionFactoryBean();
sqlSessionFactoryBean.setDataSource(dataSource);
PathMatchingResourcePatternResolver resolver = new PathMatchingResourcePatternResolver();
Resource[] resources1 = resolver.getResources(mapperLocation);
Resource[] resources2 = resolver.getResources(commonMapperLocation);
Resource[] resources = new Resource[resources1.length+resources2.length];
for (int i=0;i<resources1.length;i++) {
resources[i] = resources1[i];
}
int initSize = resources1.length;
for (int i=0;i<resources2.length;i++) {
resources[initSize+i] = resources2[i];
}
sqlSessionFactoryBean.setMapperLocations(resources);
sqlSessionFactoryBean.setPlugins(new Interceptor[]{new CatMybatisInterceptor(dbUrl)});
return sqlSessionFactoryBean;
}
}这样我们就可以得到SqlSessionFactoryBean对象了，然后我们就可以通过sqlSessionFactoryBean.setMapperLocations()来设置多模块xml映射，通过sqlSessionFactoryBean.setPlugins()来设置指定的插件了。
注意：
这边需要注意的是，如果采用代码的方式实例化SqlSessionFactoryBean，那关于数据库相关的配置将会失效，所以在设置数据源的时候一定要设置全。
MyBatis中SqlSessionFactoryBean的作用
在使用Spring+MyBatis的环境下，我们需要配值一个SqlSessionFactoryBean来充当SqlSessionFactory，这里我们要搞清楚的就是为什么SqlSessionFactoryBean为什么能在Spring IoC容器中以SqlSessionFactory的类型保存并被获取。
我们来看看SqlSessionFactoryBean的定义是怎样的：
public class SqlSessionFactoryBean implements FactoryBean<SqlSessionFactory>, InitializingBean, ApplicationListener<ApplicationEvent> {
}能被Spring IoC容器管理的原因就是继承了FactoryBean这个接口了，这是个支持泛型的接口：
public interface FactoryBean<T> {
@Nullable
T getObject() throws Exception;
@Nullable
Class<?> getObjectType();
default boolean isSingleton() {
return true;
}
}当实现了这个接口的Bean在配置为被Spring接管时，存入IoC容器中的实例类型将会是实例化泛型的那个类型，从IoC容器中获取时也是实例化泛型的那个类型，这种情况下,Spring 将会在应用启动时为你创建SqlSessionFactory对象，然后将它以 SqlSessionFactory为名来存储。
当把这个bean注入到Spring中去了以后，IoC容器中的其他类型就可以拿到SqlSession实例了，就可以进行相关的SQL执行任务了。
总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持编程网。
