JDBC 连接池 详解（通俗易懂）
目录
一、前言
二、传统连接方式的弊端分析
1.局限性 :
2.几个弊端 :
三、数据库连接池
1.基本介绍 :
2.示意图如下 :
3.连接池种类 :
四、C3P0连接池
0.准备工作 :
1.方式一 —— 程序中指定相关参数 :
2.方式二 —— 通过配置文件 :
五、Druid（德鲁伊连接池）
0.准备工作 :
1.应用实例 :
2.工具类 :
六、总结
一、前言
- 第五节内容，up打算和大家分享一下JDBC——连接池相关的内容。
- 注意事项——①代码中的注释也很重要；②不要眼高手低；③点击文章的侧边栏目录或者文章开头的目录可以进行跳转。
- 良工不示人以朴，所有文章都会适时补充完善。大家如果有问题都可以在评论区进行交流或者私信up。 感谢阅读！
二、传统连接方式的弊端分析
1.局限性 :
我们知道，JDBC连接MySQL本质上还是走了Socket连接，即网络通讯；当Java程序在同一时间间隔内要与数据库建立较多连接时，会消耗较长的时间，网络开销大。
而且，Java程序通过JDBC连接数据库的最大连接数是有限制的，如果同一时间间隔内Java程序要建立很多与数据库的连接，甚至有多个Java程序都要与数据库建立连接，很可能会把数据库给干爆，导致数据库瘫痪，跑不起来；此时Java程序会抛出"Too many connections"异常。
2.几个弊端 :
1° 传统的JDBC连接方式是通过DriverManager类的getConnection方法来获取连接的；每次与数据库建立连接，都需要将获取到的Connection对象加载到内存中，再验证IP地址，用户名和密码等信息（通常消耗0.05~1s 时间，取决于此时计算机的网络卡顿情况和此时的并发线程数）。因此，频繁的建立与数据库的连接会占用很多的系统资源，容易造成服务器崩溃。
2° 每一次建立与数据库的连接后，使用完毕都必须断开连接；否则，如果程序出现异常而未能正常关闭，将导致数据库内存泄漏，最终将导致重启数据库。
3° 传统获取连接的方式，无法控制实际建立连接的数量，若连接过多，也可能导致内存泄漏，MySQL崩溃。
三、数据库连接池
1.基本介绍 :
数据库连接池是指，在Java程序未和数据库建立连接时，就提前创建好一定数量的连接并放入缓冲池中；当Java程序请求建立数据库连接时，就可以直接从缓冲池中“拿出”建立好的连接来用，用完后取消Java程序对该连接的引用即可，连接本身不会中断，只是“放回”了连接池（动态绑定机制）。
数据库连接池负责分配，管理和释放数据库连接，它允许用户程序重复使用一个现有的数据库连接，而不是重新建立一个。（即连接池中的连接是公共的，谁都能用，你用完我可以接着用）
当应用程序向连接池请求的连接数超过最大连接数量时，这些请求将被加入到等待队列中。
2.示意图如下 :
3.连接池种类 :
1° JDBC的数据库连接池使用javax.sql.DataSource来表示，DataSource只是一个接口，该接口通常由第三方来实现。
2° C3P0数据库连接池，速度相对较慢（只是慢一丢丢），但是稳定性很好，Hibernate,Spring底层用的就是C3P0。
3° DBCP数据库连接池，速度比C3P0快，但是稳定性差。
4° Proxool数据库连接池，有监控连接池状态的功能，但稳定性仍然比C3P0差一些。
5° BoneCP数据库连接池，速度较快。
6° Druid数据库连接池（德鲁伊连接池），由阿里提供，集DBCP，Proxool，C3P0连接池的优点于一身，是日常项目开发中使用频率最高的数据库连接池。
四、C3P0连接池
0.准备工作 :
去谷歌搜索JDBC C3P0，下载C3P0连接池的jar包，如下图所示 :
解压后，在lib目录下可以找到两个jar包，如下图所示 :
同之前导入mysql的jar包类似，将C3P0的这两个jar包拷贝到IDEA中存放jar包的目录下，如下图所示 :
右键jar包，选择“Add as Library...”将jar加入到项目。 加入成功后可以看到jar包下的子目录，如下图所示 :
1.方式一 —— 程序中指定相关参数 :
需要用到com.mchange.v2.c3p0包下的ComboPooledDataSource类来创建数据源对象，这个数据源对象可以理解为连接池的管理者，负责管理池内的连接。
创建数据源对象后，通过setXxx方法来设置参数。
我们来测试一下使用C3P0连接池后，对连接效率的提升大不大。up先用传统方式连接MySQL5000次，统计执行时间；然后再使用C3P0连接池方式，连接MySQL5000次，对比两者的执行时间。
先来看看传统方法，TraditionalWay类代码如下 :
package connection_pool.c3p0;
import utils.JDBCUtils;
import java.sql.Connection;
public class TraditionalWay {
public static void main(String[] args) {
long start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 5000; i++) {
Connection connection = JDBCUtils.getConnection();
JDBCUtils.close(null, null, connection);
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("传统方式下，连接MySQL5000次需要用时" + (end - start) + "ms");
}
}
运行结果 :
足足20多秒，来看看使用C3P0连接池后连接MySQL 5000次需要多次时间，up以C3P0_Demo1类为演示类，代码如下 :
package connection_pool.c3p0;
import com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource;
import java.beans.PropertyVetoException;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;
import java.util.Properties;
/**
* @author : Cyan_RA9
* @version : 21.0
*/
public class C3P0_Demo1 {
public static void main(String[] args) throws IOException, PropertyVetoException, SQLException {
//创建数据源对象
ComboPooledDataSource comboPooledDataSource = new ComboPooledDataSource();
//从properties配置文件中获取相关信息
Properties properties = new Properties();
properties.load(new FileInputStream("src/api/connection/mysql.properties"));
String driver = properties.getProperty("driver");
String url = properties.getProperty("url");
String user = properties.getProperty("user");
String password = properties.getProperty("password");
//通过ComboPooledDataSource类的setXxx方法来设置信息
comboPooledDataSource.setDriverClass(driver);
comboPooledDataSource.setJdbcUrl(url);
comboPooledDataSource.setUser(user);
comboPooledDataSource.setPassword(password);
//设置连接池初始连接数
comboPooledDataSource.setInitialPoolSize(10);
//设置连接池最大连接数
comboPooledDataSource.setMaxPoolSize(50);
/**
* 初始连接数指连接池被创建后初始化连接的数量；
* 最大连接数指连接池内的连接最多50个；
* 当50个连接全部被使用时，新的连接请求就会进入等待队列。
*/
long start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 5000; ++i) {
//获取连接
Connection connection = comboPooledDataSource.getConnection();
//释放资源（仅仅是取消了对连接池内连接的引用，连接本身不受影响。
connection.close();
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("使用C3P0连接池后，连接MySQL5000次需要" + (end - start) + "ms");
}
}
运行结果 :
只用了不到1s，性能的提升显而易见。
2.方式二 —— 通过配置文件 :
C3P0连接池提供了一个配置文件c3p0-config.xml（名称格式固定），包含了连接数据库的常用信息。大家可以去官网下载模板自己写，也可以直接Google找一个现成的。
up的c3p0-config.xml文件内容如下 （需要更改）:
root
RA9_Cyan
jdbc:mysql://localhost:3306/jdbc_ex
com.mysql.cj.jdbc.Driver
20
10
5
50
5
2
3
3
1000
3
10
5
1000
Test
true
然后将c3p0-config.xml配置文件复制到当前的src目录下即可。注意，如果你使用up提供的c3p0-config.xml，一定要修改的是数据库的URL，更改为你要连的数据库的名称；以及你要登录的用户名和密码。如下图所示 :
有了c3p0-config.xml配置文件后，我们只需要在创建ComboPooledDataSource对象时，传入数据源名称即可。
以C3P0_Demo2类为演示类，仍然测试一下连接MySQL5000次所需要的时间。
代码如下 :
package connection_pool.c3p0;
import com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource;
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;
public class C3P0_Demo2 {
public static void main(String[] args) throws SQLException {
ComboPooledDataSource comboPooledDataSource = new ComboPooledDataSource("Cyan");
long start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 5000; i++) {
Connection connection = comboPooledDataSource.getConnection();
connection.close();
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("通过配置文件设置参数后，C3P0连接池连接5000次MySQL耗时" + (end - start) + "ms");
}
}
运行结果 :
可以看到，相比第一种方式时间略微增长，但两者都是一个数量级别，仍然可以说明使用连接池提高了连接效率。
五、Druid（德鲁伊连接池）
0.准备工作 :
谷歌直接搜Druid.jar下载，有很多教程里都有官方网址，网址如下 :
https://repo1.maven.org/maven2/com/alibaba/druid/1.2.9/，一直往下拉下载最新版jar包即可（注意是jar包，别下错了）。
然后，还是老规矩，把下好的jar包复制到IDEA中的存放jar包的目录一份，如下图所示 :
接着，导入jar包，导入后效果如下 :
同C3P0类似，我们也需要导入Druid连接池的配置文件，配置文件如下 :
# 驱动名称（连接MySQL）
driverClassName=com.mysql.cj.jdbc.Driver
# 参数?rewriteBatchedStatements=true表示支持批处理机制
url=jdbc:mysql://localhost:3306/jdbc_ex?rewriteBatchedStatements=true
# 用户名，注意这里是按“username”来读取的
username=root
# 用户密码（自己改）
password=RA9_Cyan
# 初始化连接数量
initialSize=10
# 最小连接数量
minIdle = 5
# 最大连接数量
maxActive=50
# 超时时间5000ms（在等待队列中的最长等待时间，若超过，放弃此次请求）
maxWait=5000
注意，登录用户的信息，以及url一定要自行按需更改！
同样地，将配置文件复制到当前项目的src目录下，如下图所示 :
1.应用实例 :
有了配置文件后，我们可以通过jar包中提供的DruidDataSourceFactory类——中的createDataSource(properties)方法，来创建一个指定参数的数据库连接池对象。其实就和之前的C3P0流程差不多，只不过C3P0创建数据源对象时，是传入了数据源的名称。
以Druid_Demo1类为演示类，代码如下 :
package connection_pool.druid;
import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceFactory;
import javax.sql.DataSource;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.IOException;
import java.sql.Connection;
import java.util.Properties;
public class Druid_Demo1 {
public static void main(String[] args) throws Exception {
//加载配置文件
Properties properties = new Properties();
properties.load(new FileInputStream("src\\druid.properties"));
//创建一个指定参数的数据库连接池
DataSource dataSource = DruidDataSourceFactory.createDataSource(properties);
long start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 5000; ++i) {
Connection connection = dataSource.getConnection();
connection.close();
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("德鲁伊连接池，连接MySQL5000次耗时" + (end - start) + "ms");
}
}
运行结果 :
可以看到，563相比C3P0的849，确实快了那么一丢丢。
这时候可能就要有p小将（Personable小将，指风度翩翩的人）出来挑刺儿问了：前面把德鲁伊吹得那么神，结果还是和C3P0一个数量级捏，up不会是阿孝子吧？
p哥误会了，up是华孝子（bushi）。 其实，之所以两者的差别不大，是因为我们给的连接数太小了，5000个连接咋一看还挺多，但对于一个项目来说就是杯水车薪。
于是乎，我们接下来把C3P0和德鲁伊的测试连接数都改为50个w，如下图所示 :
C3P0的执行结果如下 :
哎呀我趣，15s多，low！
再来看看我伟大的德鲁伊！
Druid的执行结果如下 :
碾压局！德鲁伊，yyds。
2.工具类 :
还记得我们在JDBC 第三节讲到的JDBCUtils工具类吗？
当然我们将JDBC核心四部曲中的“获取连接”和“释放资源”的操作封装到了JDBCUtils工具类中，为我们提供了不少便利。但是，再便利也只是传统方式，时代变了！我们有必要对工具类进行升级——将其改造为"德鲁伊工具类"。
up以JDBCUtilsDruid类为例，代码如下 :
package connection_pool.druid;
import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceFactory;
import javax.sql.DataSource;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.sql.Connection;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
import java.util.Properties;
/**
* @author : Cyan_RA9
* @version : 21.0
*/
public class JDBCUtilsDruid {
private static DataSource dataSource;
static {
Properties properties = new Properties();
try {
properties.load(new FileInputStream("src\\druid.properties"));
dataSource = DruidDataSourceFactory.createDataSource(properties);
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
//获取连接
public static Connection getConnection() throws SQLException {
return dataSource.getConnection();
}
//释放资源
/**
* 1.使用了数据库连接池技术后，close并不是真正地关闭与数据库的连接，
* 而只是取消了对连接池中连接的引用，将所用完的Connection对象放回了连接池。
* 2.简单地说，由于Connection本身是个接口，因此根据动态绑定机制，实际中调用
* 的close方法可以来自不同的实现类，底层处理机制也自然不尽相同。
*/
public static void close(ResultSet resultSet, Statement statement, Connection connection) {
try {
if (resultSet != null) {
resultSet.close();
}
if (statement != null) {
statement.close();
}
if (connection != null) {
connection.close();
}
} catch (SQLException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
}
那我们就趁热打铁，来用用这个工具类。
up以DruidUtils_Test类为演示类，代码如下 :
package connection_pool.druid;
import java.sql.Connection;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
public class DruidUtils_Test {
public static void main(String[] args) throws ClassNotFoundException {
//核心四部曲
//1.注册驱动（会根据配置文件中的driverClassName信息自动注册）
//Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
//2.获取连接
Connection connection = null;
//3.执行SQL
PreparedStatement preparedStatement = null;
ResultSet resultSet = null;
String sql = "SELECT * " +
"FROM fruit ";
try {
connection = JDBCUtilsDruid.getConnection();
System.out.println(connection.getClass());
System.out.println("---------------------------------");
preparedStatement = connection.prepareStatement(sql);
resultSet = preparedStatement.executeQuery();
while (resultSet.next()) {
int id = resultSet.getInt("id");
String name = resultSet.getString("name");
int sweetness = resultSet.getInt("sweetness");
System.out.println(String.format("%d\t%s\t%d\t", id,name,sweetness));
}
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException(e);
} finally {
//4.释放资源
JDBCUtilsDruid.close(resultSet, preparedStatement, connection);
}
}
}
运行结果 :
测试成功了。而且可以看到，此时Connection的运行类型是DruidPooledConnection类。
六、总结
- ，以上就是JDBC系列博文第五节的全部内容了。
- 总结一下，我们先分析了传统连接方式的弊端——传统连接方式网络开销大，连接数受限制；于是我们引入了数据库连接池的概念——提前创建好一定数量的连接并放入缓冲池中；接着，我们又着重学习了C3P0（老牌连接池）和Druid（阿里巴巴）的导入和使用；最后，我们又将德鲁伊与工具类相结合，打造了的德鲁伊连接池。大家至少要掌握C3P0和德鲁伊连接池的具体使用流程。
- 下一节内容——JDBC ApacheDBUtils，我们不见不散。感谢阅读！
System.out.println("END-----------------------------------------------------------------------------");