java数据库连接池新手入门一篇就够了,太简单了!

1、什么是数据库连接池

就是一个容器持有多个数据库连接,当程序需要操作数据库的时候直接从池中取出连接,使用完之后再还回去,和线程池一个道理。

2、为什么需要连接池,好处是什么?

1、节省资源,如果每次访问数据库都创建新的连接,创建和销毁都浪费系统资源

2、响应性更好,省去了创建的时间,响应性更好。

3、统一管理数据库连接,避免因为业务的膨胀导致数据库连接的无限增多。

4、便于监控。

3、都有哪些连接池方案

数据库连接池的方案有不少,我接触过的连接池方案有:

1、C3p0

这个连接池我很久之前看到过,但是当时自己还很弱小,并没有很好的理解,现在用的也很少了,爷爷级的连接池,可以忽略

2、DBCP (Database Connection Pool)

这个名字很直白,数据库连接池,从Tomcat 5.5开始,Tomcat 内置了DBCP的数据源实现,所以可以非常方便地配置DBCP数据源。

3、Druid

阿里开源的数据源,这个也是前公司使用的数据源,Druid能够提供强大的监控和扩展功能,强项在于监控。

4、HiKariCP

号称最快的数据库连接池,springboot2.0 也已经把默认的数据源改为了HikariCP,强于性能。

4、连接池需要关注的参数

看下Druid 的数据库连接池的配置














SELECT 1


true

1、driverClassName 使用的JDBC驱动的完整有效的Java类名,如连接 mysql com.mysql.cj.jdbc.Driver

2、jdbcUrl 数据库的连接。如 jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/mydatabase

3、username 你懂的,数据库的用户名,如 root

4、password 太直白了 ,数据库的用户密码,如 p123456

5、initialSize 连接池创建的时候,自动创建的数据库连接数量,建议 10-50足够

6、maxIdle 最大空闲连接:连接池中允许保持空闲状态的最大连接数量,超过的空闲连接将被释放,如果设置为负数表示不限制,建议设置和 与initialSize相同,减少释放和创建的性能损耗。

7、minIdle 最小空闲连接:连接池中容许保持空闲状态的最小连接数量,低于这个数量将创建新的连接,如果设置为0则不创建

8、maxActive 最大同时激活的连接数量。

9、maxWait 如果连接池中没有可用的连接,最大的等待时间,超时则没有可用连接,单位毫秒,设置-1时表示无限等待,建议设置为100毫秒

10、testxxx 在对连接进行操作时,是否检测连接的有效性,如 testOnBorrow 在申请连接的时候会先检测连接的有效性,执行validationQuery ,建议线上的把此配置设置为false,因为会影响性能。

11、validationQuery 检查池中的连接是否仍可用的 SQL 语句,drui会连接到数据库执行该SQL, 如果正常返回,则表示连接可用,否则表示连接不可用,建议 select 1 from dual

5、怎么创建连接池,show me the code

5.1 pom.xml 加入依赖


     com.alibaba
     druid
     1.2.6
   

5.2 配置文件


    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
        
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    


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5.3 调用

public static void main(String[] args) {
       ApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
       UserDao userDao = (UserDao) context.getBean("userDao");
       User user = new User();
       user.setUsername("香菜");
       user.setPassowrd("root");
       userDao.saveUser(user);
  }

6、总结

连接池和线程池的道理是一样的,池化资源,降低生成和销毁的损耗,提高系统的响应。

今天的重点还是要理解线程池的原理,并且记住大部分的配置参数,各个线程池虽然实现的细节不同,但是道理是相通的,掌握一个就掌握了所有,举一反三。

希望大家多多关注脚本之家的其他内容!

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