本文分为四部分
- 纯java数据库连接池的使用
- 数据源DataSource的连接信息
- spring集成的DataSource
- spring boot集成的DataSource
1、连接池概述
> 数据库连接是一种关键的有限的昂贵的资源，这一点在多用户的网页应用程序中体现得尤为突出。对数据库连接的管理能显著影响到整
个应用程序的伸缩性和健壮性，影响到程序的性能指标。数据库连接池正是针对这个问题提出来的。
数据库连接池负责分配、管理和释放数据库连接，它允许应用程序重复使用一个现有的数据库连接，而再不是重新建立一个；释放空闲时
间超过最大空闲时间的数据库连接来避免因为没有释放数据库连接而引起的数据库连接遗漏。这项技术能明显提高对数据库操作的性能。
数据库连接池在初始化时将创建一定数量的数据库连接放到连接池中，这些数据库连接的数量是由最小数据库连接数来设定的。无论这些数据库连接是否被使用，连接池都将一直保证至少拥有这么多的连接数量。连接池的最大数据库连接数量限定了这个连接池能占有的最大连接数，当应用程序向连接池请求的连接数超过最大连接数量时，这些请求将被加入到等待队列中。数据库连接池的最小连接数和最大连接数的设置要考虑到下列几个因素：
1) 最小连接数是连接池一直保持的数据库连接，所以如果应用程序对数据库连接的使用量不大，将会有大量的数据库连接资源被浪费；
2) 最大连接数是连接池能申请的最大连接数，如果数据库连接请求超过此数，后面的数据库连接请求将被加入到等待队列中，这会影响之后的数据库操作。
3) 如果最小连接数与最大连接数相差太大，那么最先的连接请求将会获利，之后超过最小连接数量的连接请求等价于建立一个新的数据库连接。不过，这些大于最小连接数的数据库连接在使用完不会马上被释放，它将被放到连接池中等待重复使用或是空闲超时后被释放。
目前常用的连接池有：C3P0、DBCP、Proxool
- C3P0比较耗费资源，效率方面可能要低一点。
- DBCP在实践中存在BUG，在某些种qi会产生很多空连接不能释放，Hibernate3.0已经放弃了对其的支持。
- Proxool的负面评价较少，现在比较推荐它，而且它还提供即时监控连接池状态的功能，便于发现连接泄漏的情况。
不管通过何种持久化技术，都必须通过数据连接访问数据库，在Spring中，数据连接是通过数据源获得的。在以往的应用中，数据源一般是Web应用服务器提供的。在Spring中，你不但可以通过JNDI获取应用服务器的数据源，也可以直接在Spring容器中配置数据源，此外，你还可以通过代码的方式创建一个数据源，以便进行无依赖的单元测试。
Java数据库连接池其特点
- 主流的数据库连接池
在目前技术前沿比较流行的数据库连接池有：DBCP、Tomcat Jdbc Pool、BoneCP、Druid、C3P0等 - DBCP：由Apache开发的一个Java数据库连接池项目， Jakarta commons-pool对象池机制，Tomcat使用的连接池组件就是DBCP。单独使用dbcp需要3个包：common-dbcp.jar,common-pool.jar,common-collections.jar，预先将数据库连接放在内存中，应用程序需要建立数据库连接时直接到连接池中申请一个就行，用完再放回。单线程，并发量低，性能不好，适用于小型系统。
- Tomcat Jdbc Pool：Tomcat在7.0以前都是使用common-dbcp做为连接池组件，但是dbcp是单线程，为保证线程安全会锁整个连接池，性能较差，dbcp有超过60个类，也相对复杂。Tomcat从7.0开始引入了新增连接池模块叫做Tomcat jdbc pool，基于Tomcat JULI，使用Tomcat日志框架，完全兼容dbcp，通过异步方式获取连接，支持高并发应用环境，超级简单核心文件只有8个，支持JMX，支持XA Connection。
- BoneCP：官方说法BoneCP是一个高效、免费、开源的Java数据库连接池实现库。设计初衷就是为了提高数据库连接池性能，根据某些测试数据显示，BoneCP的速度是最快的，要比当时第二快速的连接池快25倍左右，完美集成到一些持久化产品如Hibernate和DataNucleus中。BoneCP特色：高度可扩展，快速；连接状态切换的回调机制；允许直接访问连接；自动化重置能力；JMX支持；懒加载能力；支持XML和属性文件配置方式；较好的Java代码组织，100%单元测试分支代码覆盖率；代码40KB左右。
- Druid：Druid是Java语言中最好的数据库连接池，Druid能够提供强大的监控和扩展功能，是一个可用于大数据实时查询和分析的高容错、高性能的开源分布式系统，尤其是当发生代码部署、机器故障以及其他产品系统遇到宕机等情况时，Druid仍能够保持100%正常运行。主要特色：为分析监控设计；快速的交互式查询；高可用；可扩展；Druid是一个开源项目，源码托管在github上。
- C3p0：开源的JDBC连接池，实现了数据源和JNDI绑定，支持JDBC3规范和JDBC2的标准扩展。目前使用它的开源项目有Hibernate、Spring等。单线程，性能较差，适用于小型系统，代码600KB左右。
- 他们之间的对比
- 再看一组有HikariCP的：
- HikariCP性能分析
1.HikariCP通过优化(concurrentBag，fastStatementList )集合来提高并发的读写效率。
2.HikariCP使用threadlocal缓存连接及大量使用CAS的机制，最大限度的避免lock。单可能带来cpu使用率的上升。
3.从字节码的维度优化代码。 (default inline threshold for a JVM running the server Hotspot compiler is 35 bytecodes ）让方法尽量在35个字节码一下，来提升jvm的处理效率。 - 比HikariCP更快的数据库连接池:
一个同事告诉我，比hikari还快的连接池他也用过、研究过 https://github.com/mauricio/postgresql-async 这是scala生态圈的东西。用netty实现了mysql协议，没用mysql官方的connector，纯异步的，它的连接池是写的比较随便，但是性能依然很好。 - 从Sharding-jdbc架构演进看未来:
Database Mesh，一个搭乘 Service Mesh 浪潮衍生出来的新兴词汇。顾名思义，Database Mesh 使用一个啮合层，将散落在系统各个角落中的数据库统一治理起来。通过啮合层集中在一起的应用与数据库之间的交互网络，就像蜘蛛网一样复杂而有序。它的首要目标并非啮合存储于数据库中的数据，而是啮合应用与数据库间的交互。
2.纯java连接数据库
dbcp连接池
封装dbcp连接池创建一个数据库工具类
/**
*(封装dbcp连接池来创建数据库工具类)
*(属性文件为源文件夹properties下的dbcpconfig.properties)
*/
public class DatabaseUtil {
/**
* 数据库连接池（dbcp连接池）对象引用
*/
private static DataSource dbcpPoor;
/**
* 只执行一次
*/
static {
Properties properties = new Properties();
ClassLoader classLoader = DatabaseUtil.class.getClassLoader();
InputStream resourceAsStream = classLoader.getResourceAsStream(“dbcpconfig.properties”);
try {
properties.load(resourceAsStream);
//通过直接创建连接池对象并设置参数方法创建连接池对象
// BasicDataSource basicDataSource = new BasicDataSource();
// basicDataSource.setUsername(properties.getProperty(“username”));
// basicDataSource.setPassword(properties.getProperty(“password”));
// basicDataSource.setDriverClassName(properties.getProperty(“driverClassName”));
// basicDataSource.setUrl(properties.getProperty(“url”));
//
// dbcpPoor = basicDataSource;
//通过工厂的方法创建连接池对象
dbcpPoor = BasicDataSourceFactory.createDataSource(properties);
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 获取连接对象
* @throws SQLException
*/
public static Connection getConnection() throws SQLException{
Connection connection = dbcpPoor.getConnection();
System.out.println(“获取连接对象成功”);
return connection;
}
/**
* 关闭资源
*/
//关闭建立的连接对象，释放资源
public static void closeSourceConnection(Connection connection, Statement statement, ResultSet resultSet){
try {
if (connection!=null) {
connection.close();
}
if (statement!=null) {
statement.close();
}
if (resultSet!=null) {
resultSet.close();
}
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static DataSource getDbcpPoor() {
return dbcpPoor;
}
}
c3p0连接池
封装c3p0连接池创建一个数据库工具类
/**
* (封装c3p0连接池来创建数据库工具类)
* @author YanoHao
*
*/
public class DatabaseUtil {
/**
* c3p0连接池对象的引用
*/
private static DataSource c3p0Poor;
/**
* 创建一次
*/
static {
//直接创建连接池对象（自动加载配置文件，无需设置参数）
c3p0Poor = new ComboPooledDataSource();
//通过工厂的方式创建连接池对象
// try {
// DataSource unpooledDataSource = DataSources.unpooledDataSource();
// c3p0Poor = DataSources.pooledDataSource(unpooledDataSource);
// } catch (SQLException e) {
// // TODO Auto-generated catch block
// e.printStackTrace();
// }
}
/**
* 获取连接对象
* @throws SQLException
*/
public static Connection getConnection() throws SQLException{
Connection connection = c3p0Poor.getConnection();
System.out.println(“获取连接对象成功”);
return connection;
}
/**
* 关闭资源
*/
//关闭建立的连接对象，释放资源
public static void closeSourceConnection(Connection connection, Statement statement, ResultSet resultSet){
try {
if (connection!=null) {
connection.close();
}
if (statement!=null) {
statement.close();
}
if (resultSet!=null) {
resultSet.close();
}
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static DataSource getC3p0Poor() {
return c3p0Poor;
}
}
druid连接池
封装druid连接池创建一个数据库工具类
/*
* 封装druid连接池创建工具类
*/
public class DatabaseUtil {
/**
* 数据库连接池（druid连接池）对象引用
*/
private static DataSource druidPool;
static {
try {
Properties properties = new Properties();
ClassLoader classLoader = DatabaseUtil.class.getClassLoader();
InputStream resourceAsStream = classLoader.getResourceAsStream(“druidconfig.properties”);
properties.load(resourceAsStream);
//通过直接创建连接池对象的方式创建连接池对象
// DruidDataSource druidDataSource = new DruidDataSource();
// druidDataSource.setUsername(properties.getProperty(“username”));
// druidDataSource.setPassword(properties.getProperty(“password”));
// druidDataSource.setUrl(properties.getProperty(“url”));
// druidDataSource.setDriverClassName(properties.getProperty(“driverClassName”));
// druidPool = druidDataSource;
//通过工厂的方式创建连接池对象
druidPool = DruidDataSourceFactory.createDataSource(properties);
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
public static Connection getConnection() throws SQLException{
Connection connection = druidPool.getConnection();
return connection;
}
/**
*
* 关闭建立的连接对象，释放资源
*/
public static void closeSourceConnection(Connection connection, Statement statement, ResultSet resultSet){
try {
if (connection!=null) {
connection.close();
}
if (statement!=null) {
statement.close();
}
if (resultSet!=null) {
resultSet.close();
}
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static DataSource getDruidPool() {
return druidPool;
}
}
3.spring集成连接池
1、DBCP数据源
DBCP类包为commons-dbcp.jar，DBCP是一个依赖 Jakarta commons-pool对象池机制的数据库连接池，所以还应包含commons-pool.jar。
bean配置片段：
<bean id="dataSource" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource"
destroy-method="close">
<property name="driverClassName" value="com.mysql.jdbc.Driver" />
<property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/sampledb" />
<property name="username" value="root" />
<property name="password" value="1234" />
</bean>
常用属性：
BasicDataSource提供了close()方法关闭数据源，所以必须设定destroy-method=”close”属性， 以便Spring容器关闭时，数据源能够正常关闭。
defaultAutoCommit：设置从数据源中返回的连接是否采用自动提交机制，默认值为 true；
defaultReadOnly：设置数据源是否仅能执行只读操作， 默认值为 false；
maxActive：最大连接数据库连接数，设置为0时，表示没有限制；
maxIdle：最大等待连接中的数量，设置为0时，表示没有限制；
maxWait：最大等待秒数，单位为毫秒， 超过时间会报出错误信息；
validationQuery：用于验证连接是否成功的查询SQL语句，SQL语句必须至少要返回一行数据， 如你可以简单地设置为：“select count(*) from user”；
removeAbandoned：是否自我中断，默认是 false ；
removeAbandonedTimeout：几秒后数据连接会自动断开，在removeAbandoned为true，提供该值；
logAbandoned：是否记录中断事件， 默认为 false；
2、C3P0数据源
C3P0是一个开放源代码的JDBC数据源实现项目，它在lib目录中与Hibernate一起发布，实现了JDBC3和JDBC2扩展规范说明的 Connection 和Statement 池。C3P0类包为c3p0-0.9.0.4.jar。
bean配置片段：
<bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"
destroy-method="close">
<property name="driverClass" value="com.mysql.jdbc.Driver"/>
<property name="jdbcUrl" value="jdbc:mysql://localhost:3306/sampledb"/>
<property name="user" value="root"/>
<property name="password" value="1234"/>
</bean>
常用属性：
ComboPooledDataSource和BasicDataSource一样提供了一个用于关闭数据源的close()方法，这样我们就可以保证Spring容器关闭时数据源能够成功释放。
C3P0拥有比DBCP更丰富的配置属性，通过这些属性，可以对数据源进行各种有效的控制：
acquireIncrement：当连接池中的连接用完时，C3P0一次性创建新连接的数目；
acquireRetryAttempts：定义在从数据库获取新连接失败后重复尝试获取的次数，默认为30；
acquireRetryDelay：两次连接中间隔时间，单位毫秒，默认为1000；
autoCommitOnClose：连接关闭时默认将所有未提交的操作回滚。默认为false；
automaticTestTable： C3P0将建一张名为Test的空表，并使用其自带的查询语句进行测试。如果定义了这个参数，那么属性preferredTestQuery将被忽略。
你不能在这张Test表上进行任何操作，它将中为C3P0测试所用，默认为null；
breakAfterAcquireFailure：获取连接失败将会引起所有等待获取连接的线程抛出异常。但是数据源仍有效保留，并在下次调用getConnection()的时候继续尝试获取连接。
如果设为true，那么在尝试获取连接失败后该数据源将申明已断开并永久关闭。默认为 false；
checkoutTimeout：当连接池用完时客户端调用getConnection()后等待获取新连接的时间，超时后将抛出SQLException，如设为0则无限期等待。单位毫秒，默认为0；
connectionTesterClassName： 通过实现ConnectionTester或QueryConnectionTester的类来测试连接，类名需设置为全限定名。
默认为 com.mchange.v2.C3P0.impl.DefaultConnectionTester；
idleConnectionTestPeriod：隔多少秒检查所有连接池中的空闲连接，默认为0表示不检查；
initialPoolSize：初始化时创建的连接数，应在minPoolSize与maxPoolSize之间取值。默认为3；
maxIdleTime：最大空闲时间，超过空闲时间的连接将被丢弃。为0或负数则永不丢弃。默认为0；
maxPoolSize：连接池中保留的最大连接数。默认为15；
maxStatements：JDBC的标准参数，用以控制数据源内加载的PreparedStatement数量。但由于预缓存的Statement属于单个Connection而不是整个连接池。
所以设置这个参数需要考虑到多方面的因素，如果maxStatements与 maxStatementsPerConnection均为0，则缓存被关闭。默认为0；
maxStatementsPerConnection：连接池内单个连接所拥有的最大缓存Statement数。默认为0；
numHelperThreads：C3P0是异步操作的，缓慢的JDBC操作通过帮助进程完成。扩展这些操作可以有效的提升性能，通过多线程实现多个操作同时被执行。默认为3；
preferredTestQuery：定义所有连接测试都执行的测试语句。在使用连接测试的情况下这个参数能显著提高测试速度。测试的表必须在初始数据源的时候就存在。默认为null；
propertyCycle： 用户修改系统配置参数执行前最多等待的秒数。默认为300；
testConnectionOnCheckout：因性能消耗大请只在需要的时候使用它。如果设为true那么在每个connection提交的时候都将校验其有效性。
建议使用idleConnectionTestPeriod或automaticTestTable 等方法来提升连接测试的性能。默认为false；
testConnectionOnCheckin：如果设为true那么在取得连接的同时将校验连接的有效性。默认为false。
3、Proxool数据源
sourceforge下的一个开源项目,这个项目提供一个健壮、易用的连接池，最为关键的是这个连接池提供监控的功能，方便易用，便于发现连接泄漏的情况。
可在官网http://proxool.sourceforge.net下载需要的jar包。
<bean id="dataSource"
class="org.logicalcobwebs.proxool.ProxoolDataSource">
<property name="driver">
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>
<property name="driverUrl">
<value>jdbc:mysql://localhost:3306/sampledb?user=root&password=1234</value>
</property>
<property name="user" value="yourname" />
<property name="password" value="yourpass" />
<property name="alias" value="Pool_dbname" />
<property name="houseKeepingSleepTime" value="90000" />
<property name="prototypeCount" value="0" />
<property name="maximumConnectionCount" value="50" />
<property name="minimumConnectionCount" value="2" />
<property name="simultaneousBuildThrottle" value="50" />
<property name="maximumConnectionLifetime" value="14400000" />
<property name="houseKeepingTestSql" value="select CURRENT_DATE" />
</bean>
这种方式需要把用户名和密码写在连接串里面，ProxoolDataSource类提供的user，password属性似乎没有什么用。无论提供什么，它都会以空用户名、密码去连接数据库，但是user，password两个属性必须设置，否则hibernate会报空指针错误。
常用配置：
fatal-sql-exception: 它是一个逗号分割的信息片段.当一个SQL异常发生时,他的异常信息将与这个信息片段进行比较.如果在片段中存在,那么这个异常将被认为是个致命错误
(Fatal SQL Exception ).这种情况下,数据库连接将要被放弃.无论发生什么,这个异常将会被重掷以提供给消费者.用户最好自己配置一个不同的异常来抛出.
fatal-sql-exception-wrapper-class:正如上面所说,你最好配置一个不同的异常来重掷.利用这个属性,用户可以包装
SQLException,使他变成另外一个异常.这个异常或者继承SQLException或者继承字RuntimeException.proxool
自带了2个实现:'org.logicalcobwebs.proxool.FatalSQLException' 和'org.logicalcobwebs.proxool.FatalRuntimeException'.后者更合适.
house-keeping-sleep-time: house keeper 保留线程处于睡眠状态的最长时间,house keeper 的职责就是检查各个连接的状态,并判断是否需要销毁或者创建.
house-keeping-test-sql: 如果发现了空闲的数据库连接.house keeper 将会用这个语句来测试.这个语句最好非常快的被执行.如果没有定义,测试过程将会被忽略。
injectable-connection-interface: 允许proxool实现被代理的connection对象的方法.
injectable-statement-interface: 允许proxool实现被代理的Statement 对象方法.
injectable-prepared-statement-interface: 允许proxool实现被代理的PreparedStatement 对象方法.
injectable-callable-statement-interface: 允许proxool实现被代理的CallableStatement 对象方法.
jmx: 如果属性为true，就会注册一个消息Bean到jms服务，消息Bean对象名: "Proxool:type=Pool, name=<alias>". 默认值为false.
jmx-agent-id: 一个逗号分隔的JMX代理列表(如使用MBeanServerFactory.findMBeanServer(String agentId)注册的连接池。）这个属性是仅当"jmx"属性设置为"true"才有效。
所有注册jmx服务器使用这个属性是不确定的
jndi-name: 数据源的名称
maximum-active-time: 如果housekeeper 检测到某个线程的活动时间大于这个数值.它将会杀掉这个线程.
所以确认一下你的服务器的带宽.然后定一个合适的值.默认是5分钟.
maximum-connection-count: 最大的数据库连接数.
maximum-connection-lifetime: 一个线程的最大寿命.
minimum-connection-count: 最小的数据库连接数
overload-without-refusal-lifetime: 这可以帮助我们确定连接池的状态。如果我们已经拒绝了一个连接在这个设定值(毫秒),然后被认为是超载。默认为60秒。
prototype-count: 连接池中可用的连接数量.如果当前的连接池中的连接少于这个数值.新的连接将被建立(假设没有超过最大可用数).例如.我们有3个活动连接2个可用连接,
而我们的prototype-count是4,那么数据库连接池将试图建立另外2个连接.这和 minimum-connection-count不同. minimum-connection-count
把活动的连接也计算在内.prototype-count 是spare connections 的数量.
recently-started-threshold: 这可以帮助我们确定连接池的状态,连接数少还是多或超载。只要至少有一个连接已开始在此值(毫秒)内,或者有一些多余的可用连接,
那么我们假设连接池是开启的。默认为60秒
simultaneous-build-throttle: 这是我们可一次建立的最大连接数。那就是新增的连接请求,但还没有可供使用的连接。由于连接可以使用多线程,
在有限的时间之间建立联系从而带来可用连接，但是我们需要通过一些方式确认一些线程并不是立即响应连接请求的，默认是10。
statistics: 连接池使用状况统计。参数“10s,1m,1d”
statistics-log-level: 日志统计跟踪类型。参数“ERROR”或 “INFO”
test-before-use: 如果为true，在每个连接被测试前都会服务这个连接，如果一个连接失败，那么将被丢弃，另一个连接将会被处理，如果所有连接都失败，
一个新的连接将会被建立。否则将会抛出一个SQLException异常。
test-after-use: 如果为true，在每个连接被测试后都会服务这个连接，使其回到连接池中，如果连接失败，那么将被废弃。
trace: 如果为true,那么每个被执行的SQL语句将会在执行期被log记录(DEBUG LEVEL).你也可以注册一个ConnectionListener (参看ProxoolFacade)得到这些信息.
4、获取JNDI数据源
如果应用配置在高性能的应用服务器（如WebLogic或Websphere等）上，我们可能更希望使用应用服务器本身提供的数据源。应用服务器的数据源使用JNDI开放调用者使用，Spring为此专门提供引用JNDI资源的JndiObjectFactoryBean类。
一个简单的配置片段：
<bean id="dataSource" class="org.springframework.jndi.JndiObjectFactoryBean">
<property name="jndiName" value="java:comp/env/jdbc/sample"/>
</bean>
使用jee命名空间引用JNDI数据源的配置片段：
Spring 为获取J2EE资源提供了一个jee命名空间，通过jee命名空间，可以有效地简化J2EE资源的引用。
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:jee=http://www.springframework.org/schema/jee
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
xmlns:p="http://www.springframework.org/schema/p" xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop"
xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx"
xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.2.xsd
http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-3.2.xsd
http://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-3.2.xsd
http://www.springframework.org/schema/tx http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-3.2.xsd">
<jee:jndi-lookup id="dataSource" jndi-name="java:comp/env/jdbc/sample"/>
</beans>
5、Spring的数据源实现类
Spring本身也提供了一个简单的数据源实现类DriverManagerDataSource ，它位于org.springframework.jdbc.datasource包中。这个类实现了javax.sql.DataSource接口，但 它并没有提供池化连接的机制，每次调用getConnection()获取新连接时，只是简单地创建一个新的连接。因此，这个数据源类比较适合在单元测试 或简单的独立应用中使用，因为它不需要额外的依赖类。
DriverManagerDataSource ds = new DriverManagerDataSource ();
ds.setDriverClassName("com.mysql.jdbc.Driver");
ds.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/sampledb");
ds.setUsername("root");
ds.setPassword("1234");
Connection actualCon = ds.getConnection();
6.druid连接池的使用
1. Druid的简介
Druid是一个数据库连接池。Druid是目前最好的数据库连接池，在功能、性能、扩展性方面，都超过其他数据库连接池，包括DBCP、C3P0、BoneCP、Proxool、JBoss DataSource。Druid已经在阿里巴巴部署了超过600个应用，经过一年多生产环境大规模部署的严苛考验。Druid是阿里巴巴开发的号称为监控而生的数据库连接池。
2. Druid组成
•Druid是一个JDBC组件，它包括三部分：
•1、DruidDriver 代理Driver，能够提供基于Filter－Chain模式的插件体系。可以监控数据库访问性能
•2、DruidDataSource 高效可管理的数据库连接池，充当数据库连接池。
•3、SQLParser ，获得SQL执行日志
3. Druid功能
•1) 可以监控数据库访问性能，Druid内置提供了一个功能强大的StatFilter插件，能够详细统计SQL的执行性能，这对于线上分析数据库访问性能有帮助。
•2) 替换DBCP和C3P0。Druid提供了一个高效、功能强大、可扩展性好的数据库连接池。
•3) 数据库密码加密。直接把数据库密码写在配置文件中，这是不好的行为，容易导致安全问题。DruidDruiver和DruidDataSource都支持PasswordCallback。
•4) SQL执行日志，Druid提供了不同的LogFilter，能够支持Common-Logging、Log4j和JdkLog，你可以按需要选择相应的LogFilter，监控你应用的数据库访问情况。
•5)扩展JDBC，如果你要对JDBC层有编程的需求，可以通过Druid提供的Filter-Chain机制，很方便编写JDBC层的扩展插件。
<!--数据库连接池配置 -->
<bean id="dataSource" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource"
destroy-method="close" lazy-init="false">
<property name="driverClassName" value="${jdbc.driverClassName}" />
<property name="url" value="${jdbc.url}" />
<property name="username" value="${jdbc.username}" />
<property name="password" value="${jdbc.password}" />
<property name="initialSize" value="1" />
<property name="maxActive" value="50" />
<property name="maxWait" value="30000" />
<property name="filters" value="stat,wall" />
<property name="timeBetweenEvictionRunsMillis" value="3000" />
<property name="minEvictableIdleTimeMillis" value="300000" />
<property name="validationQuery" value="SELECT 'x'" />
<property name="testWhileIdle" value="true" />
<property name="testOnBorrow" value="false" />
<property name="testOnReturn" value="false" />
<property name="poolPreparedStatements" value="true" />
<property name="maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize"
value="20" />
</bean>
7.HiKariCP连接池
pom.xml依赖
<dependency>
<groupId>com.zaxxer</groupId>
<artifactId>HikariCP</artifactId>
<version>2.4.7</version>
</dependency>
datacourse
<bean id = "dataSource" class="com.zaxxer.hikari.HikariDataSource" destroy-method="close">
<property name="driverClassName" value="${jdbc.driverClassName}" />
<property name="jdbcUrl" value="${jdbc.url}" />
<property name="username" value="${jdbc.username}" />
<property name="password" value="${jdbc.password}" />
<property name="maximumPoolSize" value="100" />
<property name="minimumIdle" value="10" />
<property name="connectionTestQuery" value="select 1" />
<property name="dataSourceProperties">
<props>
<prop key="cachePrepStmts">true</prop>
<prop key="prepStmtCacheSize">250</prop>
<prop key="prepStmtCacheSqlLimit">2048</prop>
<prop key="useServerPrepStmts">true</prop>
</props>
</property>
</bean>
4.spring boot使用的连接池
1.Hikaricp
springboot 2.0 默认连接池就是Hikari了，所以引用parents后不用专门加依赖；
application.yml中添加以下配置即可：
spring:
datasource:
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
username: mone_rootadfadsf
password: nYWTpo1Tr7CfiWKtafadsf
url: jdbc:mysql://rm-bp194e4uj9873e6m6lo.mysql.rds.aliyunafscs.com:3306/mone_tsdfest?characterEncoding=utf-8&useSSL=false
hikari:
# 连接只读数据库时配置为true， 保证安全
read-only: true
# 等待连接池分配连接的最大时长（毫秒），超过这个时长还没可用的连接则发生SQLException， 缺省:30秒
connection-timeout: 30000
# 一个连接idle状态的最大时长（毫秒），超时则被释放（retired），缺省:10分钟
idle-timeout: 600000
# 一个连接的生命时长（毫秒），超时而且没被使用则被释放（retired），缺省:30分钟，建议设置比数据库超时时长少30秒
max-lifetime: 1800000
# 连接池中允许的最大连接数。缺省值：10
maximum-pool-size: 60
minimum-idle: 10
2.Druid
Druid的简介
Druid首先是一个数据库连接池。Druid是目前最好的数据库连接池，在功能、性能、扩展性方面，都超过其他数据库连接池，包括DBCP、C3P0、BoneCP、Proxool、JBoss DataSource。Druid已经在阿里巴巴部署了超过600个应用，经过一年多生产环境大规模部署的严苛考验。Druid是阿里巴巴开发的号称为监控而生的数据库连接池！
同时Druid不仅仅是一个数据库连接池，它包括四个部分：
Druid是一个JDBC组件.
基于Filter－Chain模式的插件体系.
DruidDataSource 高效可管理的数据库连接池.
SQLParser.
Druid的功能:
1、替换DBCP和C3P0。Druid提供了一个高效、功能强大、可扩展性好的数据库连接池。
2、可以监控数据库访问性能，Druid内置提供了一个功能强大的StatFilter插件，能够详细统计SQL的执行性能，这对于线上分析数据库访问性能有帮助。
3、数据库密码加密。直接把数据库密码写在配置文件中，这是不好的行为，容易导致安全问题。DruidDruiver和DruidDataSource都支持PasswordCallback。
4、SQL执行日志，Druid提供了不同的LogFilter，能够支持Common-Logging、Log4j和JdkLog，你可以按需要选择相应的LogFilter，监控你应用的数据库访问情况。
5、扩展JDBC，如果你要对JDBC层有编程的需求，可以通过Druid提供的Filter机制，很方便编写JDBC层的扩展插件。
所以Druid可以：
1、充当数据库连接池。
2、可以监控数据库访问性能
3、获得SQL执行日志
配置：
pom.xml中添加
<!--druid连接池-->
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.1.9</version>
</dependency>
application.yml中添加
server:
port: 8080
spring:
datasource:
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
username: root
password: root
url: jdbc:mysql://localhost:3306/springBootdemo?characterEncoding=utf-8&useSSL=false
druid:
initialSize: 1 #初始化时建立物理连接的个数。初始化发生在显示调用init方法，或者第一次getConnection时
minIdle: 1 #最小连接池数量
maxActive: 20 #最大连接池数量
maxWait: 60000 #获取连接时最大等待时间，单位毫秒。配置了maxWait之后，缺省启用公平锁，并发效率会有所下降，如果需要可以通过配置useUnfairLock属性为true使用非公平锁。
timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000
minEvictableIdleTimeMillis: 300000
validationQuery: SELECT 1
testWhileIdle: true
testOnBorrow: true
testOnReturn: false
poolPreparedStatements: true #是否缓存preparedStatement，也就是PSCache。PSCache对支持游标的数据库性能提升巨大，比如说oracle。在mysql5.5以下的版本中没有PSCache功能，建议关闭掉。5.5及以上版本有PSCache，建议开启。
maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize: 20
filters: stat,wall #属性类型是字符串，通过别名的方式配置扩展插件，常用的插件有：监控统计用的filter:stat，日志用的filter:log4j， 防御sql注入的filter:wall
connectionProperties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000
stat-view-servlet:
allow: 47.111.96.214