JDBC-day06(数据库连接池)

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。
    JDBC-day06(数据库连接池)_第1张图片

连接池工作原理
JDBC-day06(数据库连接池)_第2张图片
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();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 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

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