SpringBoot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。
图片
假如没有连接池，我们操作数据库的流程如下：
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。
图片
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。
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：
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();
我们学习数据源的实现，可以从如下五个核心角度分析：
首先我们查看数据源实现「获取连接」的接口，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。
图片
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 ，他们分别是：
图片
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：
图片
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：创建连接线程和销毁连接线程。
图片
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。
图片
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 ：
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。
图片
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。
图片
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。
图片
getConnectionInternal()方法中拿到连接的方式有三种：
图片
pollLast 方法的核心是：死循环内部，通过 Condition 对象 notEmpty 的 awaitNanos 方法执行等待，若池子中有连接，将最后一个连接取出，并将最后一个数组元素置为空。
takeLast 方法：从池中拿连接，并一直等待直到拿到连接。
和 pollLast 方法不同，首先方法体内部并没有死循环，通过 Condition 对象 notEmpty 的 await 方法等待，直到池子中有连接，将最后一个连接取出，并将最后一个数组元素置为空。
DruidDataSource 连接池中，每一个物理连接都会被包装成DruidConnectionHolder，在提供给应用线程前，还会将 DruidConnectionHolder 包装成 DruidPooledConnection。
图片
原生的 JDBC 操作， 每次执行完业务操作之后，会执行关闭连接，对于连接池来讲，就是归还连接，也就是将连接放回连接池。
下图展示了 DruidPooledConnection 的 close 方法 ：
图片
在关闭方法中，我们重点关注 recycle 回收连接方法。
图片
我们可以简单的理解：将连接放到 connections 数组的 poolingCount 位置，并将其自增，然后通过 Condition 对象 notEmpty 唤醒等待获取连接的一个应用程序。
DruidDataSource 连接的销毁 DestroyConnectionThread 线程完成 :
图片
从定时任务(死循环)每隔 timeBetweenEvictionRunsMillis 执行一次，我们重点关注destroyTask的run方法。
图片
destroyTask的run方法 会调用DruidDataSource#shrink方法来根据设定的条件来判断出需要销毁和保活的连接。
图片
核心流程：
1）遍历连接池数组 connections：
内部分别判断这些连接是需要销毁还是需要保活 ，并分别加入到对应的容器数组里。
2）销毁场景：
3）保活场景：
4）销毁连接：
遍历数组 evictConnections 所有的连接，并逐一销毁 。
5）保活连接：
遍历数组 keepAliveConnections 所有的连接，对连接进行验证 ，验证失败，则关闭连接，否则加锁，重新加入到连接池中。
本节，我们讲解如何合理的配置参数保证数据库连接有效。
很多同学都会遇到一个问题：“长时间不进行数据库读写操作之后，第一次请求数据库，数据库会报错，但第二次就正常了。"
那是因为数据库为了节省资源，会关闭掉长期没有读写的连接。
笔者第一次使用 Druid 时就遇到过这样的问题，有兴趣的同学可以看看笔者这篇文章：
https://www.javayong.cn/codelife/runningforcode.html
下图展示了 Druid 数据源配置样例：
图片
我们简单梳理下 Druid 的保证连接有效有哪些策略：
1、销毁连接线程定时检测所有的连接，关闭空闲时间过大的连接 ，假如配置了保活参数，那么会继续维护待保活的连接；
2、应用每次从数据源中获取连接时候，会根据testOnBorrow、testWhileIdle参数检测连接的有效性。
因此，我们需要重点配置如下的参数：
A、timeBetweenEvictionRunsMillis 参数：间隔多久检测一次空闲连接是否有效。
B、testWhileIdle 参数：启空闲连接的检测，强烈建议设置为 true 。
C、minEvictableIdleTimeMillis 参数：连接池中连接最大空闲时间（毫秒），连接数 > minIdle && 空闲时间 > minEvictableIdleTimeMillis 。
D、maxEvictableIdleTimeMillis 参数：连接池中连接最大空闲时间，空闲时间 > maxEvictableIdleTimeMillis，不管连接池中的连接数是否小于最小连接数 。
E、testOnBorrow 参数：开启连接的检测，获取连接时检测是否有效，假如设置为 true ，可以最大程度的保证连接的可靠性，但性能会变很差 。
笔者建议在配置这些参数时，和 DBA、架构师做好提前沟通，每个公司的数据库配置策略并不相同，假如数据库配置连接存活时间很短，那么就需要适当减少空闲连接检测间隔，并调低最大和最小空闲时间。
这篇文章，笔者整理了数据库连接池的知识点。
1）连接池的优点：资源重用、提高性能、优化资源分配、连接管理；
2）JDBC 连接池：实现数据源接口javax.sql.DataSource，这个类位于 Java 标准库；
3）连接池 Druid 实现原理：
4）连接池保活策略
配置连接池参数时，和 DBA、架构师做好提前沟通，每个公司的数据库配置策略并不相同，假如数据库配置连接存活时间很短，那么就需要适当减少空闲连接检测间隔，并调低最大和最小空闲时间。
最后，数据库连接池、线程池都是对象池的思想。对象池是一种设计模式，用于管理可重复使用的对象，以减少对象的创建和销毁开销。
笔者会在接下来的文章里为大家详解，敬请期待：
参考文章：
https://segmentfault.com/a/1190000043208041
https://blog.csdn.net/weixin_43790613/article/details/133940617
https://blog.csdn.net/yaomingyang/article/details/123145662
京公网安备 11010802035086号