数据库连接池Druid

在 Spring Boot 项目中，数据库连接池已经成为标配，然而，我曾经遇到过不少连接池异常导致业务错误的事故。很多经验丰富的工程师也可能不小心在这方面出现问题。

在这篇文章中，我们将探讨数据库连接池，深入解析其实现机制，以便更好地理解和规避潜在的风险。

1 为什么需要连接池

假如没有连接池，我们操作数据库的流程如下：

应用程序使用数据库驱动建立和数据库的 TCP 连接；
用户进行身份验证；
身份验证通过，应用进行读写数据库操作 ;
操作结束后，关闭 TCP 连接。

创建数据库连接是一个比较昂贵的操作，若同时有几百人甚至几千人在线，频繁地进行连接操作将占用更多的系统资源，但数据库支持的连接数是有限的，创建大量的连接可能会导致数据库僵死。

当我们有了连接池，应用程序启动时就预先建立多个数据库连接对象，然后将连接对象保存到连接池中。当客户请求到来时，从池中取出一个连接对象为客户服务。当请求完成时，客户程序调用关闭方法，将连接对象放回池中。

相比之下，连接池的优点显而易见：

1、资源重用：

因为数据库连接可以重用，避免了频繁创建，释放连接引起的大量性能开销，同时也增加了系统运行环境的平稳性。

2、提高性能

当业务请求时，因为数据库连接在初始化时已经被创建，可以立即使用，而不需要等待连接的建立，减少了响应时间。

3、优化资源分配

对于多应用共享同一数据库的系统而言，可在应用层通过数据库连接池的配置，实现某一应用最大可用数据库连接数的限制，避免某一应用独占所有的数据库资源。

4、连接管理

数据库连接池实现中，可根据预先的占用超时设定，强制回收被占用连接，从而避免了常规数据库连接操作中可能出现的资源泄露。

2 JDBC 连接池

下面的代码展示了 JDBC 操作数据库的流程：

//1. 连接到数据库
Connection connection = DriverManager.getConnection(jdbcUrl, username, password);
//2. 执行SQL查询
String sqlQuery = "SELECT * FROM mytable WHERE column1 = ?";
PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement(sqlQuery);
preparedStatement.setString(1, "somevalue");
resultSet = preparedStatement.executeQuery();
//3. 处理查询结果
while (resultSet.next()) {int column1Value = resultSet.getInt("column1");String column2Value = resultSet.getString("column2");System.out.println("Column1: " + column1Value + ", Column2: " + column2Value);
}
//4. 关闭资源
resultSet.close();
preparedStatement.close();
connection.close();

上面的方式会频繁的创建数据库连接，在比较久远的 JSP 页面中会偶尔使用，现在普遍使用 JDBC 连接池。

JDBC 连接池有一个标准的数据源接口javax.sql.DataSource，这个类位于 Java 标准库中。

public interface DataSource  extends CommonDataSource, Wrapper {Connection getConnection() throws SQLException;Connection getConnection(String username, String password) throws SQLException;
}

常用的 JDBC 连接池有：

HikariCP
C3P0
Druid

Druid（阿里巴巴数据库连接池）是一个开源的数据库连接池库，它提供了强大的数据库连接池管理和监控功能。

1、配置Druid数据源

DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
dataSource.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase");
dataSource.setUsername("yourusername");
dataSource.setPassword("yourpassword");
dataSource.setInitialSize(5); // 初始连接池大小
dataSource.setMinIdle(5); // 最小空闲连接数
dataSource.setMaxActive(20); // 最大活动连接数
dataSource.setValidationQuery("select 1 from dual");  // 心跳的 Query
dataSource.setMaxWait(60000); // 最大等待时间
dataSource.setTestOnBorrow(true); // 验证连接是否有效

2、使用数据库连接

Connection connection = dataSource.getConnection();
//使用连接执行数据库操作
// TODO 业务操作
// 使用后关闭连接连接
connection.close();

3、关闭数据源

dataSource.close();

3 连接池 Druid 实现原理

我们学习数据源的实现，可以从如下五个核心角度分析：

初始化
创建连接
回收连接
归还连接
销毁连接

3.1 初始化

首先我们查看数据源实现「获取连接」的接口截图，初始化可以主动和被动两种方式。

主从是指显示的调用 init 方法，而被动是指获取连接时完成初始化。

调用getConnection方法时，返回的对象是连接接口的封装类 DruidConnectionHolder 。

在初始化方法内，数据源创建三个连接池数组。

connections：用于存放能获取的连接对象。
evictConnections：用于存放需要丢弃的连接对象。
keepAliveConnections：用于存放需要保活的连接对象。

初始化阶段，需要进行连接池的「预热」：也就是需要按照配置首先创建一定数量的连接，并放入到池子里，这样应用在需要获取连接的候，可以直接从池子里获取。

数据源「预热」分为同步和异步两种方式，见下图：

从上图，我们可以看到同步创建连接时，是原生 JDBC 创建连接后，直接放入到 connections 数组对象里。

异步创建线程需要初始化 createScheduler , 但默认并没有配置。

数据源预热之后，启动了两个任务线程：创建连接和销毁连接。

3.2 创建连接

这一节，我们重点学习 Druid 数据源如何创建连接。

CreateConnectionThread 本质是一个单线程在死循环中通过 condition 等待，被其他线程唤醒，并实现创建数据库连接逻辑。

笔者将 run 方法做了适当简化，当满足了条件之后，才创建数据库连接：

必须存在线程等待，才创建连接
防止创建超过最大连接数 maxAcitve

创建完连接对象 PhysicalConnectionInfo 之后，需要保存到 Connections 数组里，并唤醒到其他的线程，这样就可以从池子里获取连接。

3.3 获取连接

我们详细解析了创建连接的过程，接下来就是应用如何获取连接的过程。

DruidDataSource#getConnection 方法会调用到 DruidDataSource#getConnectionDirect 方法来获取连接，实现如下所示。

核心流程是

1、在 for 循环内，首先调用 getConnectionDirect内，调用getConnectionInternal 从池子里获取连接对象；

2、获取连接后，需要根据 testOnBorrow 、testWhileIdle 参数配置判断是否需要检测连接的有效性；

3、最后假如需要判断连接是否有泄露，则配置 removeAbandoned 来关闭长时间不适用的连接，该功能不建议再生产环境中使用，仅用于连接泄露检测诊断。

接下来进入获取连接的重点：getConnectionInternal 方法如何从池子里获取连接。

getConnectionInternal()方法中拿到连接的方式有三种：

直接创建连接（默认配置不会执行）

需要配置定时线程池 createScheduler，当连接池已经没有可用连接，且当前借出的连接数未达到允许的最大连接数，且当前没有其它线程在创建连接；
pollLast 方法：从池中拿连接，并最多等待 maxWait 的时间，需要设置了maxWait；