阿里阿里，阿里里，Druid 数据库连接池的简单使用。
最是乡愁，无处别离，思归。
简单记录一下Druid 数据库连接池的使用，不是前片一律的复制，亲身实验哦。
不多BI BI，先来看一下Druid 的maven配置。
<dependency> <groupId>com.alibabagroupId> <artifactId>druidartifactId> <version>1.1.9version> dependency>
首先准备一个配置文件，jdbc.properties，文件内容如下
用druid 来管理phoenix 的jdbc 连接：
## phoenix 连接池，phoenix连接信息
#phoenix url
phoenix.jdbcUrl=jdbc:phoenix:host_replace:2181
#phoenix driver 名字
phoenix.driverClassName=org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver
#当连接池启动时，初始化连接的个数，必须在minPoolSize~maxPoolSize之间，默认为3
phoenix.initialSize=25
#任何时间连接池中保存的最小连接数，默认3
phoenix.minIdle=5
#在任何时间连接池中所能拥有的最大连接数，默认15
phoenix.maxActive=30
#超过多长时间连接自动销毁，默认为0，即永远不会自动销毁，单位秒
phoenix.timeBetweenEvictionRunsMillis=60000
#获取连接的时候等待超时的时间
phoenix.maxWait=10000
#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
phoenix.useUnfairLock=true然后，看具体的数据库连接池的可以设置的属性，仅供参考，一般只需要用到以上的jdbc.properties 中的一些属性
配置 缺省值 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)
jdbcUrl 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/%E4%BD%BF%E7%94%A8ConfigFilter
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 最后，别biu biu 了，上代码。
package com.hzgc.service.staticrepo;
import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
import com.hzgc.util.common.FileUtil;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.datanucleus.store.rdbms.identifier.IdentifierFactory;
import java.beans.PropertyVetoException;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.sql.*;
import java.util.Properties;
public class PhoenixJDBCHelper {
private Logger LOG = Logger.getLogger(PhoenixJDBCHelper.class);
private static volatile PhoenixJDBCHelper instance;
// druid 数据库连接池
private volatile static DruidDataSource druidDataSource;
private PhoenixJDBCHelper() {
if (druidDataSource == null) {
initDruidDataSource();
}
}
public DruidDataSource getDruidDataSource() {
return PhoenixJDBCHelper.druidDataSource;
}
public static PhoenixJDBCHelper getInstance() {
if (instance == null) {
synchronized (PhoenixJDBCHelper.class) {
instance = new PhoenixJDBCHelper();
}
}
return instance;
}
private static void initDruidDataSource() {
File file = FileUtil.loadResourceFile("jdbc.properties");
Properties jdbcProp = new Properties();
try {
jdbcProp.load(new FileInputStream(file));
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
// phoenix url
String jdbcUrl = jdbcProp.getProperty("phoenix.jdbcUrl");
// phoenix driver 名字
String driverClassName = jdbcProp.getProperty("phoenix.driverClassName");
// 当连接池启动时，初始化连接的个数，minIdle~maxActive，默认为3
String initialSize = jdbcProp.getProperty("phoenix.initialSize");
// 任何时间连接池中保存的最小连接数，默认3
String minIdle = jdbcProp.getProperty("phoenix.minIdle");
// 在任何时间连接池中所能拥有的最大连接数，默认15
String maxActive = jdbcProp.getProperty("phoenix.maxActive");
// 超过多长时间连接自动销毁，默认为0，即永远不会自动销毁
String timeBetweenEvictionRunsMillis = jdbcProp.getProperty("phoenix.timeBetweenEvictionRunsMillis");
// 获取连接等待超时的时间
String maxWait = jdbcProp.getProperty("phoenix.maxWait");
// 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
String useUnfairLock = jdbcProp.getProperty("phoenix.useUnfairLock");
druidDataSource = new DruidDataSource();
if (jdbcUrl == null || driverClassName == null) {
return;
}
druidDataSource.setUrl(jdbcUrl);
druidDataSource.setDriverClassName(driverClassName);
if (minIdle != null) {
druidDataSource.setMinIdle(Integer.parseInt(minIdle));
}
if (initialSize != null) {
druidDataSource.setInitialSize(Integer.parseInt(initialSize));
}
if (maxActive != null) {
druidDataSource.setMaxActive(Integer.parseInt(maxActive));
}
if (maxWait != null) {
druidDataSource.setMaxWait(Long.parseLong(maxWait));
}
if (timeBetweenEvictionRunsMillis != null) {
druidDataSource.setTimeBetweenConnectErrorMillis(Long.parseLong(timeBetweenEvictionRunsMillis));
}
if (useUnfairLock != null) {
druidDataSource.setUseUnfairLock(Boolean.parseBoolean(useUnfairLock));
}
}
public static void closeConnection(Connection conn, Statement pstm) {
closeConnection(conn, pstm, null);
}
public static void closeConnection(Connection conn, Statement pstm, ResultSet resultSet) {
try {
if (resultSet != null) {
resultSet.close();
}
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
try {
if (pstm != null) {
pstm.close();
}
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
try {
if (conn != null) {
conn.close();
}
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
}