C3P0连接池自诞生以来在Java Web领域反响甚好,业已成为hibenate框架推荐的连接池。谁知人红是非多,C3P0在大型应用场合中暴露了越来越多的局限性,包括但不限于下列几点:
1、C3P0管理池内连接时没有采取LRU排队规则(最久未使用算法),意味着C3P0未能将数据库性能调到最优。
2、在处理大批量数据的时候,C3P0对耗时操作过于容忍,致使容易出现线程死锁的状况。
3、C3P0不支持监控功能,外界难以实时跟踪连接池的运行情况,不利于按需分配和调度系统资源。
就上面几点问题的看法因人而异,对老外来说,他们国家人口不多,一百年都难得遇上这种严苛的条件,考虑超大规模的数据处理纯属杞人忧天。但对国人来说,数据库里的业务记录动辄以千万计,亿级以上的海量数据也不罕见,此时一点一滴的性能差距汇总起来就可能出大问题。然而C3P0源自国外,人家才懒得搭理这茬事;再说,此等关键要害岂能由外人扼住咽喉?当然要自己掌握核心技术才让人放心,于是阿里巴巴公司推出了国产的开源连接池Druid,该连接池立足于本国国情,在诸多方面加以调整和优化,比C3P0更适用于国内的业务系统。
Druid的用法近似于C3P0,它拥有自己的连接池工具DruidDataSource,该工具的常见方法列举如下:
setDriverClassName:设置连接池的数据库驱动。
setUrl:设置数据库的连接地址。
setUsername:设置数据库的用户名。
setPassword:设置数据库的密码。
setInitialSize:设置连接池的初始大小。
setMinIdle:设置连接池大小的下限。
setMaxActive:设置连接池大小的上限。
setRemoveAbandoned:设置是否抛弃已超时的连接。
setRemoveAbandonedTimeout:设置超时的时间间隔,单位秒。如果某连接超过该时间仍未释放,则会被自动回收。
setMaxWait:设置获取连接所允许的等待时间,单位毫秒。超过该时间将不再获取连接。
setTimeBetweenEvictionRunsMillis:设置间隔多久才进行一次检测,检测需要关闭的空闲连接,单位毫秒。
setValidationQuery:设置检测连接是否有效的SQL语句。
setTestWhileIdle:当空闲时是否需要进行有效性测试。建议设置为true,保证安全性。
setTestOnBorrow:设置为true,表示申请连接时将调用validationQuery方法来检测连接是否有效。
getDbType:获取数据库的名称。
getActiveCount:获取活跃连接的数量。
getConnectCount:获取已连上连接的数量。
getPoolingCount:获取空闲连接的数量。
getConnection:从连接池中获取一个连接,连接类型为DruidPooledConnection。
close:关闭连接池。

至于Druid的编码过程,则依然分成两个步骤:初始化连接池、从连接池中取出一个连接处理,分别说明如下:
1、初始化连接池
该步骤首先创建Druid连接池的对象,再依次调用相关方法设置详细的参数信息,包括数据库驱动、连接地址、用户名、密码,以及与连接池有关的规格参数。下面是初始化Druid连接池的代码例子:

	private static DruidDataSource dataSource; // 声明Druid连接池的对象
// 初始化连接池
private static void initDataSource() {
dataSource = new DruidDataSource(); // 创建Druid连接池
dataSource.setDriverClassName(driver_class); // 设置连接池的数据库驱动
dataSource.setUrl(dbUrl); // 设置数据库的连接地址
dataSource.setUsername(dbUserName); // 设置数据库的用户名
dataSource.setPassword(dbPassword); // 设置数据库的密码
dataSource.setInitialSize(1); // 设置连接池的初始大小
dataSource.setMinIdle(1); // 设置连接池大小的下限
dataSource.setMaxActive(20); // 设置连接池大小的上限
}

  

2、从连接池中取出一个连接处理
注意该步骤的getConnection方法拿到的是DruidPooledConnection类型的连接对象,再根据该连接创建对应的报告,并开展后续的数据库操作。为方便观察连接池的运行情况,可在其中添加几个连接池的检测方法,例如getActiveCount、getConnectCount、getPoolingCount等等。修改后的数据库操作代码示例如下:

	// 显示性别分组
private static void showRecordGroupBySex() {
String sql = "select sex,count(1) count from teacher group by sex order by sex asc";
// 从连接池中获取连接、创建连接的报告、命令报告执行指定的SQL语句
try (DruidPooledConnection conn = dataSource.getConnection();
Statement stmt = conn.createStatement();
ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql)) {
while (rs.next()) { // 循环遍历结果集里面的所有记录
int sex = rs.getInt("sex"); // 获取指定字段的整型值
int count = rs.getInt("count"); // 获取指定字段的整型值
String desc = String.format("%s老师有%d位;", sex==0 ? "男" : "女", count);
System.out.print(desc);
}
System.out.println("\ngetActiveCount="+dataSource.getActiveCount()); // 获取活跃连接的数量
System.out.println("getConnectCount="+dataSource.getConnectCount()); // 获取已连上连接的数量
System.out.println("getPoolingCount="+dataSource.getPoolingCount()); // 获取空闲连接的数量
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}

然后由外部反复调用以上的showRecordGroupBySex方法,假设准备测试连续的三次数据库操作,则外部的调用代码如下所示:

		for (int i=0; i<3; i++) { // 多次操作数据库
showRecordGroupBySex(); // 显示性别分组
}

运行包含上面代码的测试程序,观察到下面的输出日志:

男老师有2位;女老师有3位;
getActiveCount=1
getConnectCount=1
getPoolingCount=0
男老师有2位;女老师有3位;
getActiveCount=1
getConnectCount=2
getPoolingCount=0
男老师有2位;女老师有3位;
getActiveCount=1
getConnectCount=3
getPoolingCount=0

由日志可见,getActiveCount方法返回了当前正在使用的连接数量,getConnectCount方法返回了曾经连上与已经连上的连接总数,getPoolingCount返回了连接池中剩余的连接数量。


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