摘要：數(shù)據(jù)庫連接池的基本原理是在內(nèi)部對象池中維護一定數(shù)量的數(shù)據(jù)庫連接，并對外暴露數(shù)據(jù)庫連接獲取和返回方法。統(tǒng)一的連接管理，避免數(shù)據(jù)庫連接泄漏在較為完備的數(shù)據(jù)庫連接池實現(xiàn)中，可根據(jù)預(yù)先的連接占用超時設(shè)定，強制收回被占用連接。

對于一個簡單的數(shù)據(jù)庫應(yīng)用，由于對于數(shù)據(jù)庫的訪問不是很頻繁。這時可以簡單地在需要訪問數(shù)據(jù)庫時，就新創(chuàng)建一個連接，用完后就關(guān)閉它，這樣做也不會帶來什么明顯的性能上的開銷。但是對于一個復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫應(yīng)用，情況就完全不同了。頻繁的建立、關(guān)閉連接，會極大的減低系統(tǒng)的性能，因為對于連接的使用成了系統(tǒng)性能的瓶頸。
連接復(fù)用。通過建立一個數(shù)據(jù)庫連接池以及一套連接使用管理策略，使得一個數(shù)據(jù)庫連接可以得到高效、安全的復(fù)用，避免了數(shù)據(jù)庫連接頻繁建立、關(guān)閉的開銷。
對于共享資源，有一個很著名的設(shè)計模式：資源池。該模式正是為了解決資源頻繁分配、釋放所造成的問題的。把該模式應(yīng)用到數(shù)據(jù)庫連接管理領(lǐng)域，就是建立一個數(shù)據(jù)庫連接池，提供一套高效的連接分配、使用策略，最終目標是實現(xiàn)連接的高效、安全的復(fù)用。

數(shù)據(jù)庫連接池的基本原理是在內(nèi)部對象池中維護一定數(shù)量的數(shù)據(jù)庫連接，并對外暴露數(shù)據(jù)庫連接獲取和返回方法。如：

外部使用者可通過getConnection 方法獲取連接，使用完畢后再通過releaseConnection 方法將連接返回，注意此時連接并沒有關(guān)閉，而是由連接池管理器回收，并為下一次使用做好準備。

1． 資源重用
由于數(shù)據(jù)庫連接得到重用，避免了頻繁創(chuàng)建、釋放連接引起的大量性能開銷。在減少系統(tǒng)消耗的基礎(chǔ)上，另一方面也增進了系統(tǒng)運行環(huán)境的平穩(wěn)性（減少內(nèi)存碎片以及數(shù)據(jù)庫臨時進程/線程的數(shù)量）。
2． 更快的系統(tǒng)響應(yīng)速度
數(shù)據(jù)庫連接池在初始化過程中，往往已經(jīng)創(chuàng)建了若干數(shù)據(jù)庫連接置于池中備用。此時連接的初始化工作均已完成。對于業(yè)務(wù)請求處理而言，直接利用現(xiàn)有可用連接，避免了數(shù)據(jù)庫連接初始化和釋放過程的時間開銷，從而縮減了系統(tǒng)整體響應(yīng)時間。
3． 新的資源分配手段
對于多應(yīng)用共享同一數(shù)據(jù)庫的系統(tǒng)而言，可在應(yīng)用層通過數(shù)據(jù)庫連接的配置，實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫連接池技術(shù)，幾年錢也許還是個新鮮話題，對于目前的業(yè)務(wù)系統(tǒng)而言，如果設(shè)計中還沒有考慮到連接池的應(yīng)用，那么…….快在設(shè)計文檔中加上這部分的內(nèi)容吧。某一應(yīng)用最大可用數(shù)據(jù)庫連接數(shù)的限制，避免某一應(yīng)用獨占所有數(shù)據(jù)庫資源。
4． 統(tǒng)一的連接管理，避免數(shù)據(jù)庫連接泄漏
在較為完備的數(shù)據(jù)庫連接池實現(xiàn)中，可根據(jù)預(yù)先的連接占用超時設(shè)定，強制收回被占用連接。從而避免了常規(guī)數(shù)據(jù)庫連接操作中可能出現(xiàn)的資源泄漏。

數(shù)據(jù)庫應(yīng)用，在許多軟件系統(tǒng)中經(jīng)常用到，是開發(fā)中大型系統(tǒng)不可缺少的輔助。但如果對數(shù)據(jù)庫資源沒有很好地管理(如：沒有及時回收數(shù)據(jù)庫的游標(ResultSet)、Statement、連接 (Connection)等資源)，往往會直接導(dǎo)致系統(tǒng)的穩(wěn)定。這類不穩(wěn)定因素，不單單由數(shù)據(jù)庫或者系統(tǒng)本身一方引起，只有系統(tǒng)正式使用后，隨著流量、用戶的增加，才會逐步顯露。
在基于Java開發(fā)的系統(tǒng)中，JDBC是程序員和數(shù)據(jù)庫打交道的主要途徑，提供了完備的數(shù)據(jù)庫操作方法接口。但考慮到規(guī)范的適用性，JDBC只提供了最直接的數(shù)據(jù)庫操作規(guī)范，對數(shù)據(jù)庫資源管理，如：對物理連接的管理及緩沖，期望第三方應(yīng)用服務(wù)器(Application Server)的提供。
本文，以JDBC規(guī)范為基礎(chǔ)，介紹相關(guān)的數(shù)據(jù)庫連接池機制，并就如果以簡單的方式，實現(xiàn)有效地管理數(shù)據(jù)庫資源介紹相關(guān)實現(xiàn)技術(shù)。

JDBC是一個規(guī)范，遵循JDBC接口規(guī)范，各個數(shù)據(jù)庫廠家各自實現(xiàn)自己的驅(qū)動程序(Driver)，如下圖所示:

數(shù)據(jù)庫連接池的實現(xiàn)及原理
應(yīng)用在獲取數(shù)據(jù)庫連接時，需要以URL的方式指定是那種類型的Driver，在獲得特定的連接后，可按照固定的接口操作不同類型的數(shù)據(jù)庫，如: 分別獲取Statement、執(zhí)行SQL獲得ResultSet等，如下面的例子 :

import java.sql.*;
…
DriverManager.registerDriver(new oracle.jdbc.driver.OracleDriver());
Connection dbConn = DriverManager.getConnection("jdbc:oracle:thin:@127.0.0.1:1521:oracle","username","password");
Statement st = dbConn.createStatement();
ResultSet rs = st.executeQuery("select * from demo_table");

…some data source operation in here

rs.close();
st.close();
dbConn.close();

在完成數(shù)據(jù)操作后，還一定要關(guān)閉所有涉及到的數(shù)據(jù)庫資源。這雖然對應(yīng)用程序的邏輯沒有任何影響，但是關(guān)鍵的操作。上面是個簡單的例子，如果攙和眾多的if-else、exception，資源的管理也難免百密一疏。如同C中的內(nèi)存泄漏問題，Java系統(tǒng)也同樣會面臨崩潰的惡運。所以數(shù)據(jù)庫資源的管理依賴于應(yīng)用系統(tǒng)本身，是不安全、不穩(wěn)定的一種隱患。

在標準JDBC對應(yīng)用的接口中，并沒有提供資源的管理方法。所以，缺省的資源管理由應(yīng)用自己負責(zé)。雖然在JDBC規(guī)范中，多次提及資源的關(guān)閉/回收及其他的合理運用。但最穩(wěn)妥的方式，還是為應(yīng)用提供有效的管理手段。所以，JDBC為第三方應(yīng)用服務(wù)器（Application Server）提供了一個由數(shù)據(jù)庫廠家實現(xiàn)的管理標準接口：連接緩沖(connection pooling)。引入了連接池( Connection Pool )的概念 ，也就是以緩沖池的機制管理數(shù)據(jù)庫的資源。

JDBC最常用的資源有三類:
— Connection: 數(shù)據(jù)庫連接。
— Statement: 會話聲明。
— ResultSet: 結(jié)果集游標。

分別存在以下的關(guān)系 ：

數(shù)據(jù)庫連接池的實現(xiàn)及原理
這是一種“爺—父—子”的關(guān)系，對Connection的管理，就是對數(shù)據(jù)庫資源的管理。舉個例子: 如果想確定某個數(shù)據(jù)庫連接(Connection)是否超時，則需要確定其（所有的）子Statement是否超時，同樣，需要確定所有相關(guān)的 ResultSet是否超時；在關(guān)閉Connection前，需要關(guān)閉所有相關(guān)的Statement和ResultSet。
因此，連接池(Connection Pool)所起到的作用，不僅僅簡單地管理Connection，還涉及到 Statement和ResultSet。

ConnectionPool以緩沖池的機制，在一定數(shù)量上限范圍內(nèi)，控制管理Connection，Statement和ResultSet。任何數(shù)據(jù)庫的資源是有限的，如果被耗盡，則無法獲得更多的數(shù)據(jù)服務(wù)。
在大多數(shù)情況下，資源的耗盡不是由于應(yīng)用的正常負載過高，而是程序原因。
在實際工作中，數(shù)據(jù)資源往往是瓶頸資源，不同的應(yīng)用都會訪問同一數(shù)據(jù)源。其中某個應(yīng)用耗盡了數(shù)據(jù)庫資源后，意味其他的應(yīng)用也無法正常運行。因此，ConnectionPool的第一個任務(wù)是限制：每個應(yīng)用或系統(tǒng)可以擁有的最大資源。也就是確定連接池的大小(PoolSize)。
ConnectionPool的第二個任務(wù)：在連接池的大小(PoolSize)范圍內(nèi)，最大限度地使用資源，縮短數(shù)據(jù)庫訪問的使用周期。許多數(shù)據(jù)庫中，連接（Connection）并不是資源的最小單元，控制Statement資源比Connection更重要。以O(shè)racle為例：
每申請一個連接（Connection）會在物理網(wǎng)絡(luò)（如 TCP/IP網(wǎng)絡(luò)）上建立一個用于通訊的連接，在此連接上還可以申請一定數(shù)量的Statement。同一連接可提供的活躍Statement數(shù)量可以達到幾百。在節(jié)約網(wǎng)絡(luò)資源的同時，縮短了每次會話周期（物理連接的建立是個費時的操作）。但在一般的應(yīng)用中，多數(shù)按照2.1范例操作，這樣有10個程序調(diào)用，則會產(chǎn)生10次物理連接，每個Statement多帶帶占用一個物理連接，這是極大的資源浪費。 ConnectionPool可以解決這個問題，讓幾十、幾百個Statement只占用同一個物理連接， 發(fā)揮數(shù)據(jù)庫原有的優(yōu)點。
通過ConnectionPool對資源的有效管理，應(yīng)用可以獲得的Statement總數(shù)到達 ：

（并發(fā)物理連接數(shù)）×（每個連接可提供的Statement數(shù)量）

例如某種數(shù)據(jù)庫可同時建立的物理連接數(shù)為 200個，每個連接可同時提供250個Statement，那么ConnectionPool最終為應(yīng)用提供的并發(fā)Statement總數(shù)為: 200 × 250 = 50,000個。這是個并發(fā)數(shù)字，很少有系統(tǒng)會突破這個量級。所以在本節(jié)的開始，指出資源的耗盡與應(yīng)用程序直接管理有關(guān)。
對資源的優(yōu)化管理，很大程度上依靠數(shù)據(jù)庫自身的JDBC Driver是否具備。有些數(shù)據(jù)庫的JDBC Driver并不支持Connection與Statement之間的邏輯連接功能，如SQLServer，我們只能等待她自身的更新版本了。
對資源的申請、釋放、回收、共享和同步，這些管理是復(fù)雜精密的。所以，ConnectionPool另一個功能就是，封裝這些操作，為應(yīng)用提供簡單的，甚至是不改變應(yīng)用風(fēng)格的調(diào)用接口。

根據(jù)第二章中原理機制，Snap-ConnectionPool（一種簡單快速的連接池工具，可在www.snapbug.net下載）按照部分的JDBC規(guī)范，實現(xiàn)了連接池所具備的對數(shù)據(jù)庫資源有效管理功能。

在JDBC規(guī)范中，應(yīng)用通過驅(qū)動接口（Driver Interface）直接方法數(shù)據(jù)庫的資源。為了有效、合理地管理資源，在應(yīng)用與JDBC Driver之間，增加了連接池: Snap-ConnectionPool。并且通過面向?qū)ο蟮臋C制，使連接池的大部分操作是透明的。參見下圖，Snap-ConnectionPool的體系：

數(shù)據(jù)庫連接池的實現(xiàn)及原理
圖中所示，通過實現(xiàn)JDBC的部分資源對象接口( Connection, Statement, ResultSet )，在 Snap-ConnectionPool內(nèi)部分別產(chǎn)生三種邏輯資源對象: PooledConnection, PooledStatement和 PooledResultSet。它們也是連接池主要的管理操作對象，并且繼承了JDBC中相應(yīng)的從屬關(guān)系。這樣的體系有以下幾個特點：

— 透明性。在不改變應(yīng)用原有的使用JDBC驅(qū)動接口的前提下，提供資源管理的服務(wù)。應(yīng)用系統(tǒng)，如同原有的 JDBC，使用連接池提供的邏輯對象資源。簡化了應(yīng)用程序的連接池改造。
— 資源封裝。復(fù)雜的資源管理被封裝在 Snap-ConnectionPool內(nèi)部，不需要應(yīng)用系統(tǒng)過多的干涉。管理操作的可靠性、安全性由連接池保證。應(yīng)用的干涉（如：主動關(guān)閉資源），只起到優(yōu)化系統(tǒng)性能的作用，遺漏操作不會帶來負面影響。
— 資源合理應(yīng)用。按照JDBC中資源的從屬關(guān)系，Snap-ConnectionPool不僅對Connection進行緩沖處理，對Statement也有相應(yīng)的機制處理。在2.3已描述，合理運用Connection和Statement之間的關(guān)系，可以更大限度地使用資源。所以，Snap- ConnectionPool封裝了Connection資源，通過內(nèi)部管理PooledConnection，為應(yīng)用系統(tǒng)提供更多的Statement 資源。
— 資源連鎖管理。Snap-ConnectionPool包含的三種邏輯對象，繼承了JDBC中相應(yīng)對象之間的從屬關(guān)系。在內(nèi)部管理中，也依照從屬關(guān)系進行連鎖管理。例如：判斷一個Connection是否超時，需要根據(jù)所包含的Statement是否活躍；判斷Statement也要根據(jù) ResultSet的活躍程度。

ConnectionPool是Snap-ConnectionPool的連接池對象。在Snap-ConnectionPool內(nèi)部，可以指定多個不同的連接池(ConnectionPool)為應(yīng)用服務(wù)。ConnectionManager管理所有的連接池，每個連接池以不同的名稱區(qū)別。通過配置文件適應(yīng)不同的數(shù)據(jù)庫種類。如下圖所示：

數(shù)據(jù)庫連接池的實現(xiàn)及原理
　　通過ConnectionManager，可以同時管理多個不同的連接池，提供通一的管理界面。在應(yīng)用系統(tǒng)中通過 ConnectionManager和相關(guān)的配置文件，可以將凌亂散落在各自應(yīng)用程序中的數(shù)據(jù)庫配置信息（包括：數(shù)據(jù)庫名、用戶、密碼等信息），集中在一個文件中。便于系統(tǒng)的維護工作。

　　對2.1的標準JDBC的使用范例，改為使用連接池，結(jié)果如下：

import java.sql.*;
import net.snapbug.util.dbtool.*;
//…
ConnectionPool dbConn = ConnectionManager
.getConnectionPool("testOracle" );
Statement st = dbConn.createStatement();
ResultSet rs = st.executeQuery(
"select * from demo_table" );
//…
some data source operation
in herers.close();st.close();

　　在例子中，Snap-ConnectionPool封裝了應(yīng)用對Connection的管理。只要改變JDBC獲取Connection的方法，為獲取連接池(ConnectionPool)(粗體部分)，其他的數(shù)據(jù)操作都可以不做修改。按照這樣的方式，Snap- ConnectionPool可幫助應(yīng)用有效地管理數(shù)據(jù)庫資源。如果應(yīng)用忽視了最后資源的釋放: rs.close() 和 st.close()，連接池會通過超時(time-out)機制，自動回收。

　　無論是Snap-ConnectionPool還是其他的數(shù)據(jù)庫連接池，都應(yīng)當(dāng)具備一下基本功能：

　　-對源數(shù)據(jù)庫資源的保護

　　-充分利用發(fā)揮數(shù)據(jù)庫的有效資源

　　-簡化應(yīng)用的數(shù)據(jù)庫接口，封閉資源管理。

　　-對應(yīng)用遺留資源的自動回收和整理，提高資源的再次利用率。

　　在這個前提下，應(yīng)用程序才能投入更多的精力于各自的業(yè)務(wù)邏輯中。數(shù)據(jù)庫資源也不再成為系統(tǒng)的瓶頸。

   com.alibaba
   druid-spring-boot-starter
   1.1.10

spring:
  application:
    name: springboot-test-exam1
  datasource:
    # 使用阿里的Druid連接池
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
    # 填寫你數(shù)據(jù)庫的url、登錄名、密碼和數(shù)據(jù)庫名
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/databaseName?useSSL=false&characterEncoding=utf8
    username: root
    password: root
    druid:
      # 連接池的配置信息
      # 初始化大小，最小，最大
      initial-size: 5
      min-idle: 5
      maxActive: 20
      # 配置獲取連接等待超時的時間
      maxWait: 60000
      # 配置間隔多久才進行一次檢測，檢測需要關(guān)閉的空閑連接，單位是毫秒
      timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000
      # 配置一個連接在池中最小生存的時間，單位是毫秒
      minEvictableIdleTimeMillis: 300000
      validationQuery: SELECT 1 FROM DUAL
      testWhileIdle: true
      testOnBorrow: false
      testOnReturn: false
      # 打開PSCache，并且指定每個連接上PSCache的大小
      poolPreparedStatements: true
      maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize: 20
      # 配置監(jiān)控統(tǒng)計攔截的filters，去掉后監(jiān)控界面sql無法統(tǒng)計，"wall"用于防火墻
      filters: stat,wall,log4j
      # 通過connectProperties屬性來打開mergeSql功能；慢SQL記錄
      connectionProperties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000
      # 配置DruidStatFilter
      web-stat-filter:
        enabled: true
        url-pattern: "/*"
        exclusions: "*.js,*.gif,*.jpg,*.bmp,*.png,*.css,*.ico,/druid/*"
      # 配置DruidStatViewServlet
      stat-view-servlet:
        url-pattern: "/druid/*"
        # IP白名單(沒有配置或者為空，則允許所有訪問)
        allow: 127.0.0.1,192.168.163.1
        # IP黑名單 (存在共同時，deny優(yōu)先于allow)
        deny: 192.168.1.73
        #  禁用HTML頁面上的“Reset All”功能
        reset-enable: false
        # 登錄名
        login-username: admin
        # 登錄密碼
        login-password: 123456

為了方便使用application.properties的讀者，使用下面的配置和上面相同

server.port=8080
 
spring.application.name=springboot-test-exam1
 
spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/databaseName?useSSL=false&characterEncoding=utf8
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=root
spring.datasource.druid.initial-size=5
spring.datasource.druid.min-idle=5
spring.datasource.druid.maxActive=20
spring.datasource.druid.maxWait=60000
spring.datasource.druid.timeBetweenEvictionRunsMillis=60000
spring.datasource.druid.minEvictableIdleTimeMillis=300000
spring.datasource.druid.validationQuery=SELECT 1 FROM DUAL
spring.datasource.druid.testWhileIdle=true
spring.datasource.druid.testOnBorrow=false
spring.datasource.druid.testOnReturn=false
spring.datasource.druid.poolPreparedStatements=true
spring.datasource.druid.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize=20
spring.datasource.druid.filters=stat,wall,log4j
spring.datasource.druid.connectionProperties=druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000
spring.datasource.druid.web-stat-filter.enabled=true
spring.datasource.druid.web-stat-filter.url-pattern=/*
spring.datasource.druid.web-stat-filter.exclusions=*.js,*.gif,*.jpg,*.bmp,*.png,*.css,*.ico,/druid/*
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.url-pattern=/druid/*
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.allow=127.0.0.1,192.168.163.1
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.deny=192.168.1.73
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.reset-enable=false
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.login-username=admin
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.login-password=123456

運行結(jié)果
訪問：http://localhost:8080/druid/，登錄名：admin，密碼123456

https://blog.csdn.net/weixin_...
https://www.cnblogs.com/wym78...