八：数据库连接池

1. 传统连接数据库的模式

在使用开发基于数据库的web程序时，传统的模式基本是按以下步骤：

• 在主程序（如servlet、bea，ns）中建立数据库连接
• 进行sql操作
• 断开数据库连接

传统的模式存在的问题：

• 1.数据库的连接资源并没有得到很好的重复利用。 若同时有几百人甚至几千人在线，频繁的进行数据库连接操作将占用很多的系统资源，严重的甚至会造成服务器的崩溃。
• 2.对于每一次数据库连接，使用完后都得断开。 如果程序出现异常而未能关闭，将会导致数据库系统中的内存泄漏，最终将导致重启数据库。
• 3.不能控制被创建的连接对象数，系统资源会被毫无顾及的分配出去，如连接过多，也可能导致内存泄漏，服务器崩溃。

2. 数据库连接池技术介绍

• 为解决传统开发中的数据库连接问题，可以采用数据库连接池技术。
• 数据库连接池的基本思想：就是为数据库连接建立一个“缓冲池”。预先在缓冲池中放入一定数量的连接，当需要建立数据库连接时，只需从“缓冲池”中取出一个，使用完毕之后再放回去。
  

连接池工作原理

连接池优点
1. 资源重用

数据库连接得到重用，减少创建次数，降低了大量性能开销。增加了系统运行环境的平稳性。

2. 更快的系统反应速度

数据库连接池在初始化过程中，根据配置文件已创建若干数据库连接放在连接池中，当业务请求处理时，可直接使用现有的连接，极大降低了连接的创建与释放频率与时间开销。提高了业务系统的效率。

3. 新的资源分配手段

对于多应用共享同一数据库的系统而言，通过应用层通过数据库连接池的配置，可限制某一应用最大/最小数据库连接，或限制数据库连接使用的资源数。避免某一应用独占所有资源。

4. 统一的连接管理，避免数据库连接泄漏

在较为完善的数据库连接池实现中，可预先设定占用超时等参数，对被占用的数据库连接进行强制回收，从而避免资源泄露问题的出现。

3. 开源的数据库连接池

• JDBC 的数据库连接池使用 javax.sql.DataSource 来表示，DataSource 只是一个接口，该接口通常由服务器(Weblogic, WebSphere, Tomcat)提供实现，也有一些开源组织提供实现：
  • DBCP 是Apache提供的数据库连接池。tomcat 服务器自带dbcp数据库连接池。速度相对c3p0较快，但因自身存在BUG，Hibernate3已不再提供支持。
  • C3P0 是一个开源组织提供的一个数据库连接池，**速度相对较慢，稳定性还可以。hibernate官方推荐使用
  • Proxool 是sourceforge下的一个开源项目数据库连接池，有监控连接池状态的功能，稳定性较c3p0差一点
  • BoneCP 是一个开源组织提供的数据库连接池，速度快
  • Druid 是阿里提供的数据库连接池，据说是集DBCP 、C3P0 、Proxool 优点于一身的数据库连接池，但是速度不确定是否有BoneCP快
• DataSource 通常被称为数据源，它包含连接池和连接池管理两个部分，习惯上也经常把 DataSource 称为连接池
• DataSource用来取代DriverManager来获取Connection，获取速度快，同时可以大幅度提高数据库访问速度。
• 特别注意：
  • 数据源（池）和数据库连接不同，数据源无需创建多个，它是产生数据库连接的工厂，因此整个应用只需要一个数据源（池）即可。
  • 当数据库访问结束后，程序还是像以前一样关闭数据库连接：conn.close(); 但conn.close()并没有关闭数据库的物理连接，它仅仅把数据库连接释放，归还给了数据库连接池。

4. C3P0数据库连接池

DBCP 是Apache提供的数据库连接池。应在系统中增加c3p0.jar文件：

import java.beans.PropertyVetoException;
import java.sql.Connection;                           
import java.sql.SQLException;

import org.junit.Test;

import com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource;
import com.mchange.v2.c3p0.DataSources;

public class C3P0Test {
	//方式一：不推荐
	@Test
	public void testGetConnection() throws Exception {
		//获取C3P0数据库连接池
		ComboPooledDataSource cpds = new ComboPooledDataSource();
		cpds.setDriverClass( "com.mysql.jdbc.Driver" ); //loads the jdbc driver            
		cpds.setJdbcUrl( "jdbc:mysql://localhost:3306/test" );
		cpds.setUser("root");                                  
		cpds.setPassword("123456");   
		
		//通过设置相关参数，对数据库连接池进行管理
		//设置初始时数据库连接池中的连接数
		cpds.setInitialPoolSize(10);
		
		Connection conn = cpds.getConnection();
		System.out.println(conn);
		
		//销毁C3P0数据库连接池（一般不用）
		DataSources.destroy(cpds);
		
	}
	
	//方式二:使用配置文件(12: c3p0-config.xml )
	@Test
	public void testGetConnection1() throws Exception {
		ComboPooledDataSource cpds = new ComboPooledDataSource("helloc3p0");  //参数要与配置文件中named-config的name一致
		Connection conn = cpds.getConnection();
		System.out.println(conn);
	}
}

c3p0-config.xml（位于项目的src下）

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<c3p0-config>
  <named-config name="helloc3p0">        
  	<!-- 获取连接的4个基本信息(name参数的大小写不要错了) -->
  	<property name="driverClass">com.mysql.jdbc.Driver</property>
    <property name="jdbcUrl">jdbc:mysql:///test</property>
    <property name="user">root</property>
    <property name="password">123456</property>
  
  
  	<!-- 进行数据库连接池管理的基本信息 -->
  	<!-- 当数据库连接池不够时，c3p0一次性向数据库服务器申请的连接数 -->
    <property name="acquireIncrement">50</property>
    <!-- 连接池初始化时的连接数 -->
    <property name="initialPoolSize">100</property>
    <!-- 连接池维护的最少连接数 -->
    <property name="minPoolSize">50</property>
    <!-- 连接池维护的最大连接数 -->
    <property name="maxPoolSize">1000</property>
    <!-- 连接池最多维护的Statement个数 -->
    <property name="maxStatements">0</property> 
    <!-- 每个连接最多使用的Statement个数 -->
    <property name="maxStatementsPerConnection">5</property>
  </named-config>
</c3p0-config>

5. DBCP数据库连接池

DBCP 是 Apache 软件基金组织下的开源连接池实现，该连接池依赖该组织下的另一个开源系统：Common-pool。如需使用该连接池实现，应在系统中增加如下两个 jar 文件：

• Commons-dbcp.jar：连接池的实现
• Commons-pool.jar：连接池实现的依赖库
• Tomcat 的连接池正是采用该连接池来实现的。 该数据库连接池既可以与应用服务器整合使用，也可由应用程序独立使用
• 配置属性说明

属性	默认值	说明
initialSize	0	连接池启动时创建的初始化连接数量
maxActive	8	连接池中可同时连接的最大的连接数
maxIdle	8	连接池中最大的空闲的连接数，超过的空闲连接将被释放，如果设置为负数表示不限制
minIdle	0	连接池中最小的空闲的连接数，低于这个数量会被创建新的连接。该参数越接近maxIdle，性能越好，因为连接的创建和销毁，都是需要消耗资源的；但是不能太大。
maxWait	无限制	最大等待时间，当没有可用连接时，连接池等待连接释放的最大时间，超过该时间限制会抛出异常，如果设置-1表示无限等待
poolPreparedStatements	false	开启池的Statement是否prepared
maxOpenPreparedStatements	无限制	开启池的prepared 后的同时最大连接数
minEvictableIdleTimeMillis		连接池中连接，在时间段内一直空闲， 被逐出连接池的时间
removeAbandonedTimeout	300	超过时间限制，回收没有用(废弃)的连接
removeAbandoned	false	超过removeAbandonedTimeout时间后，是否进 行没用连接（废弃）的回收

import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.InputStream;
import java.sql.Connection;     
import java.sql.SQLException;
import java.util.Properties;

import javax.sql.DataSource;

import org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource;
import org.apache.commons.dbcp.BasicDataSourceFactory;
import org.junit.Test;

public class DBCPTest {
	//方式一：不推荐
	@Test
	//测试DBCP的数据库连接池技术
	public void testGetConnection() throws Exception {
		//创建DBCP的数据库连接池
		BasicDataSource source = new BasicDataSource();
		//设置基本信息
		source.setDriverClassName("com.mysql.jdbc.Driver");
		source.setUrl("jdbc:mysql:///test");
		source.setUsername("root");
		source.setPassword("123456");
		
		//配置数据池管理的相关属性
		source.setInitialSize(10);
		source.setMaxWait(20);
		
		Connection conn = source.getConnection();
		System.out.println(conn);
	}
	
	//方式二：使用配置文件
	@Test
	public void testGetConnection1() throws Exception {
		Properties pros = new Properties();
		//方式一：
		//InputStream is = ClassLoader.getSystemClassLoader().getResourceAsStream("dbcp.properties");
		//方式二：
		FileInputStream is = new FileInputStream(new File("src/dbcp.properties"));
		pros.load(is);
		DataSource source = BasicDataSourceFactory.createDataSource(pros);
		
		Connection conn = source.getConnection();
		System.out.println(conn);
	}
}

dbcp.properties（位于项目的src下）

username=root
password=123456
url=jdbc:mysql:///test
driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver

initialSize=10

6. Druid（德鲁伊）数据库连接池

• Druid是阿里巴巴开源平台上一个数据库连接池实现，它结合了C3P0、DBCP、Proxool等DB数据库连接池的优点，同时加入了日志监控，可以很好的监控DB池连接和SQL的执行情况，可以说是目前最好的连接池之一。
• 详细配置参数：

配置	缺省	说明
name		配置这个属性的意义在于，如果存在多个数据源，监控的时候可以通过名字来区分开来。 如果没有配置，将会生成一个名字，格式是：”DataSource-” + System.identityHashCode(this)
url		连接数据库的url，不同数据库不一样。例如：mysql : jdbc:mysql://10.20.153.104:3306/druid2 oracle : jdbc:oracle:thin:@10.20.149.85:1521:ocnauto
username		连接数据库的用户名
password		连接数据库的密码。如果你不希望密码直接写在配置文件中，可以使用ConfigFilter。详细看这里：https://github.com/alibaba/druid/wiki/使用ConfigFilter
driverClassName		根据url自动识别 这一项可配可不配，如果不配置druid会根据url自动识别dbType，然后选择相应的driverClassName(建议配置下)
initialSize	0	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
maxActive	8	最大连接池数量
maxIdle	8	已经不再使用，配置了也没效果
minIdle		最小连接池数量
maxWait		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。
poolPreparedStatements	false	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mysql下建议关闭。
maxOpenPreparedStatements	-1	要启用PSCache，必须配置大于0，当大于0时，poolPreparedStatements自动触发修改为true。在Druid中，不会存在Oracle下PSCache占用内存过多的问题，可以把这个数值配置大一些，比如说100
validationQuery		用来检测连接是否有效的sql，要求是一个查询语句。如果validationQuery为null，testOnBorrow、testOnReturn、testWhileIdle都不会其作用。
testOnBorrow	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。
testOnReturn	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
testWhileIdle	false	建议配置为true，不影响性能，并且保证安全性。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。
timeBetweenEvictionRunsMillis		有两个含义： 1)Destroy线程会检测连接的间隔时间2)testWhileIdle的判断依据，详细看testWhileIdle属性的说明
numTestsPerEvictionRun		不再使用，一个DruidDataSource只支持一个EvictionRun
minEvictableIdleTimeMillis
connectionInitSqls		物理连接初始化的时候执行的sql
exceptionSorter		根据dbType自动识别 当数据库抛出一些不可恢复的异常时，抛弃连接
filters		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
proxyFilters		类型是List，如果同时配置了filters和proxyFilters，是组合关系，并非替换关系

import java.io.InputStream;
import java.sql.Connection;         
import java.util.Properties;

import javax.sql.DataSource;

import org.junit.Test;

import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceFactory;

public class DruidTest {
	@Test
	public void testGetConnection() throws Exception {
		Properties pros = new Properties();
		InputStream is = 
		ClassLoader.getSystemClassLoader().getResourceAsStream("druid.properties");
		pros.load(is);
		
		DataSource source = DruidDataSourceFactory.createDataSource(pros);
		Connection conn = source.getConnection();
		
		System.out.println(conn);
		
	}

}

druid.properties（位于项目的src下）

username=root
password=123456
url=jdbc:mysql:///test
driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver

initialSize=10
maxActive=10

7.数据库连接池优化工具类

import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.sql.Connection;                           
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
import java.util.Properties;

import javax.sql.DataSource;

import org.apache.commons.dbcp.BasicDataSourceFactory;
import org.apache.commons.dbutils.DbUtils;

import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceFactory;
import com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource;

//使用连接池技术对之前的连接进行优化
public class JDBCUtils {
	/*
	 * 使用C3P0的数据库连接池技术
	 */
	//数据库连接池一个即可
	private static ComboPooledDataSource cpds = new ComboPooledDataSource("helloc3p0");  //参数要与配置文件中named-config的name一致
	public static Connection getConnection() throws Exception {
		Connection conn = cpds.getConnection();
		return conn;
	}
	
	/*
	 * 使用DBCP的数据库连接池技术
	 */
	//创建一个DBCP数据库连接池
	private static DataSource source;
	static{//静态代码块
		try {
			Properties pros = new Properties();
			FileInputStream is = new FileInputStream(new File("src/dbcp.properties"));
			pros.load(is);
			source = BasicDataSourceFactory.createDataSource(pros);
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}
	}
	//调用DBCP数据库连接池
	public static Connection getConnection1() throws Exception {
		Connection conn = source.getConnection();
		return conn;
	}
	
	/*
	 * 使用德鲁伊数据库连接池
	 */
	 //创建一个德鲁伊数据库连接池
	private static DataSource source1;
	static{//静态代码块
		try {
			Properties pros = new Properties();
			InputStream is = ClassLoader.getSystemClassLoader().getResourceAsStream("druid.properties");
			pros.load(is);
			source1 = DruidDataSourceFactory.createDataSource(pros);
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}

	}
	//调用德鲁伊数据库连接池
	public static Connection getConnection2() throws Exception {
				Connection conn = source1.getConnection();
		return conn;
	}
	
	
	//关闭连接与Statement资源的操作
	public static void closeResource(Connection conn,Statement ps) {
		try {
			if(ps != null) {
				ps.close();
			}
		} catch (SQLException e) {
			e.printStackTrace();
		}
		
		try {
		if(conn != null) {
			conn.close();
		}
		} catch(Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}
	}
	
	public static void closeResource(Connection conn,Statement ps,ResultSet rs) {
		try {
			if(ps != null) {
				ps.close();
			}
		} catch (SQLException e) {
			e.printStackTrace();
		}
		
		try {
		if(conn != null) {
			conn.close();
		}
		} catch(Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}
		
		try {
		if(rs != null) {
			rs.close();
			}
			} catch (Exception e) {
				e.printStackTrace();
			}
	}
}

其中可能会出现不少的小问题，请多多包含
感谢大家的支持，关注，评论，点赞！
参考资料：尚硅谷_宋红康_JDBC核心技术