前言
日常开发中，数据库连接池是个必不可少的配置，使用优秀的数据库连接池，可以有效的提高数据库访问效率，降低连接异常等，本篇就来学习一下Spirngboot自带连接池和阿里Druid两个最常见的连接池。
什么是HikariCP
HikariCP是由日本程序员开源的一个数据库连接池组件，代码非常轻量，并且速度非常的快。根据官方提供的数据，在i7,开启32个线程32个连接的情况下，进行随机数据库读写操作，HikariCP的速度是现在常用的C3P0数据库连接池的数百倍。在SpringBoot2.0中，官方默认也是使用的HikariCP作为数据库连接池，可见HikariCP连接池的目的就是为了极致的数据库连接性能体验，下面附上一张HikariCP和其他连接池的比较图:
HikariCP连接池性能图
从图中的结果可以看出来，HikariCP从性能来说的确一骑绝尘，那么HikariCP是如何做到这么极致的性能呢？主要依托于HikariCP自身所做的优化机制。
HikariCP优化机制
字节码精简
HikariCP优化了代码，尽量减少了生成的字节码，使得cpu可以加载更多程序代码。
优化了拦截和代理机制
HikariCP对拦截器机制和代理机制进行了代码优化处理，例如Statement proxy只有100行代码，大大减少了代码量，只有其他连接池例如BoneCP的十分之一。
自定义数组
HikariCP针对数组操作进行了自定义数组--FastStatementList，用来替代jdk的ArrayList，优化了get、remove等方法，避免了每次调用get的时候进行范围检查，也避免了每次remove操作的时候会将数据从头到尾进行扫描的性能问题。
自定义集合
同样的，针对jdk自带的集合类，HikariCP专门封装了无锁的集合类型 ，用来提高在使用中的读写并发的效率，减少并发造成的资源竞争问题。
CPU时间片算法优化
HikariCP也对cpu时间片分配算法进行了优化，尽可能使得一个时间片内完成相关的操作。
使用HikariCP
了解了HikariCP以后，我们开始使用吧，首先找到HikariCP的坐标:
<code> com.zaxxer HikariCP 2.7.6/<code>
然后配置HikariCP对应的配置文件，用来读取/加载连接池配置：
<code>/** * HikariCP连接池配置 */ @Configuration public class DataSourceConfig { @Value("${spring.datasource.url}") private String dataSourceUrl; @Value("${spring.datasource.username}") private String user; @Value("${spring.datasource.password}") private String password; @Bean public DataSource primaryDataSource() { HikariConfig config = new HikariConfig(); config.setJdbcUrl(dataSourceUrl); //数据源url config.setUsername(user); //用户名 config.setPassword(password); //密码 config.addDataSourceProperty("cachePrepStmts", "true"); //是否自定义配置，为true时下面两个参数才生效 config.addDataSourceProperty("prepStmtCacheSize", "250"); //连接池大小默认25，官方推荐250-500 config.addDataSourceProperty("prepStmtCacheSqlLimit", "2048"); //单条语句最大长度默认256，官方推荐2048 config.addDataSourceProperty("useServerPrepStmts", "true"); //新版本MySQL支持服务器端准备，开启能够得到显著性能提升 config.addDataSourceProperty("useLocalSessionState", "true"); config.addDataSourceProperty("useLocalTransactionState", "true"); config.addDataSourceProperty("rewriteBatchedStatements", "true"); config.addDataSourceProperty("cacheResultSetMetadata", "true"); config.addDataSourceProperty("cacheServerConfiguration", "true"); config.addDataSourceProperty("elideSetAutoCommits", "true"); config.addDataSourceProperty("maintainTimeStats", "false"); HikariDataSource ds = new HikariDataSource(config); return ds; } }/<code>
接着我们在SpringBoot的application.properties 文件中进行配置：
<code>server.port=8090 spring.datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull spring.datasource.username=root spring.datasource.password=123456 spring.datasource.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver spring.datasource.max-idle=10 spring.datasource.max-active=15 spring.datasource.max-lifetime=86430000 spring.datasource.log-abandoned=truespring.datasource.remove-abandoned=truespring.datasource.remove-abandoned-timeout=60 spring.datasource.initialize=falsespring.datasource.sqlScriptEncoding=UTF-8/<code>
配置完毕，此时我们启动工程，即可看到控制台已经将我们配置的HikariCP数据库连接池信息打印出来了。
阿里巴巴Druid
提到大名鼎鼎的Druid连接池，相信很多人都不陌生，因为该连接池是阿里开源的优秀的连接池，几乎已经成为现在使用最多的连接池之一。我们先打开Druid的官方github:
<code>https://github.com/alibaba/druid/<code>
可以看到此项目已经有19.4k的star数，并且是2019最受欢迎的开源之一，经历过真实线上双十一的考验，可以说是个很成熟的开源连接池，而Druid连接池专为监控而生，内置强大的监控功能，监控特性不影响性能。功能强大，能防SQL注入，内置Logging能诊断Hack应用行为等。
快速使用
Druid 0.1.18 之后版本都发布到maven中央仓库中，所以你只需要在项目的pom.xml中加上dependency就可以了，中央仓库坐标如下:
<code> com.alibaba druid ${druid-version}/<code>
这里我们使用了springBoot，由于默认支持的数据连接池只有四种：dbcp,dbcp2, tomcat, hikariCP，并不包含druid，所以我们这里也可以选择直接使用阿里官方编写的druid-spring-boot-starter，并且我们添加对应的mybatis和pageHelper的依赖:
<code> mysql mysql-connector-java org.mybatis.spring.boot mybatis-spring-boot-starter 1.3.0 com.github.pagehelper pagehelper-spring-boot-starter 1.1.1 com.alibaba druid-spring-boot-starter 1.1.1/<code>
在application.properties中 进行数据源配置:
<code># 数据库访问配置# 主数据源，默认的spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/testspring.datasource.username=root spring.datasource.password=123456# 下面为连接池的补充设置，应用到上面所有数据源中# 初始化大小，最小，最大spring.datasource.initialSize=5 spring.datasource.minIdle=5 spring.datasource.maxActive=20# 配置获取连接等待超时的时间spring.datasource.maxWait=60000# 配置间隔多久才进行一次检测，检测需要关闭的空闲连接，单位是毫秒spring.datasource.timeBetweenEvictionRunsMillis=60000# 配置一个连接在池中最小生存的时间，单位是毫秒 spring.datasource.minEvictableIdleTimeMillis=300000 spring.datasource.validationQuery=SELECT 1 FROM DUAL spring.datasource.testWhileIdle=truespring.datasource.testOnBorrow=falsespring.datasource.testOnReturn=false# 打开PSCache，并且指定每个连接上PSCache的大小 spring.datasource.poolPreparedStatements=truespring.datasource.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize=20# 配置监控统计拦截的filters，去掉后监控界面sql无法统计，'wall'用于防火墙spring.datasource.filters=stat,wall,log4j# 通过connectProperties属性来打开mergeSql功能；慢SQL记录spring.datasource.connectionProperties=druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000# 合并多个DruidDataSource的监控数据#spring.datasource.useGlobalDataSourceStat=true/<code>
配置完毕以后，由于这里我们使用了mybatis，所以我们还要在application.properties中配置一下mybatis相关:
<code>#mybatis#entity扫描的包名mybatis.type-aliases-package=com.xiaolyuh.domain.model#Mapper.xml所在的位置mybatis.mapper-locations=classpath*:/mybaits/*Mapper.xml#开启MyBatis的二级缓存mybatis.configuration.cache-enabled=true#pagehelperpagehelper.helperDialect=mysql pagehelper.reasonable=truepagehelper.supportMethodsArguments=truepagehelper.params=count=countSql/<code>
准备就绪后，我们来编写一个测试类:
<code>@RunWith(SpringRunner.class)@SpringBootTestpublic class DataSourceTests { @Autowired ApplicationContext applicationContext; @Test public voidtestDataSource() throws Exception { // 获取配置的数据源 DataSource dataSource = applicationContext.getBean(DataSource.class); System.out.println(dataSource.getClass().getName()); } }/<code>
将测试方法运行起来，即可在控制台中看到对应的数据源的输出信息。
Druid开启监控统计功能
druid最强大的功能就是自身提供了对sql的数据监控功能，并且内置了很多详细的拦截器，可以实现多个角度的拦截处理，那么如何开启监控？在Druid中内置提供了一个StatViewServlet用于展示Druid的统计信息，这个StatViewServlet的用途包括：
提供监控信息展示的html页面提供监控信息的JSON API如果是ssm工程，则可以在web.xml中配置StatViewServlet，如下:
<code> DruidStatView com.alibaba.druid.support.http.StatViewServlet DruidStatView /druid/* /<code>
配置完毕以后，启动工程则可以按照配置的监控地址访问监控信息，默认为：
http://ip:port/project-name/druid/index.html
同样的，在StatViewServlet中我们可以添加访问密码的设置，只需要配置Servlet的 loginUsername 和 loginPassword这两个初始参数 即可，例如:
<code> DruidStatView com.alibaba.druid.support.http.StatViewServlet resetEnable true loginUsername druid loginPassword druid DruidStatView /druid/* /<code>
此时访问监控页面的时候就需要输入我们设置的用户名和密码了，如果还想针对用户有敏感信息配置和访问权限控制，我们还可以配置allow和deny参数，例如:
<code> DruidStatView com.alibaba.druid.support.http.StatViewServlet allow 128.242.127.1/24,128.242.128.1 deny 128.242.127.4 /<code>
这里的访问规则为:
deny配置优先于allow，即deny为优先拒绝，即使在allow中配置了白名单，但是只要存在于deny中，一样也会被拒绝访问如果allow没有配置，或者配置为空，默认为全部都可以访问，不进行白名单限制使用SpringBoot配置监控
由于我们这里使用的是SpringBoot，所以我们仅需要在application.properties 添加配置统计拦截的filters:
<code># 配置监控统计拦截的filters，去掉后监控界面sql无法统计，'wall'用于防火墙 spring.datasource.druid.filters=stat,wall,log4j/<code>
这里的配置是通过别名方式配置扩展支持的插件，如下:
监控统计用的filter:stat日志用的filter:log4j防御sql注入的filter:wall接着我们需要在application.properties继续添加WebStatFilter和StatViewServlet的配置项:
<code># WebStatFilter配置，说明请参考Druid Wiki，配置_配置WebStatFilter#启动项目后访问 http://127.0.0.1:8080/druid#是否启用StatFilter默认值true # WebStatFilter配置，说明请参考Druid Wiki，配置_配置WebStatFilter #启动项目后访问 http://127.0.0.1:8080/druid #是否启用StatFilter默认值true spring.datasource.druid.web-stat-filter.enabled=true spring.datasource.druid.web-stat-filter.url-pattern=/* spring.datasource.druid.web-stat-filter.exclusions=*.js ,*.gif,*.jpg,*.bmp,*.png,*.css,*.ico,/druid/* #缺省sessionStatMaxCount是1000个 spring.datasource.druid.web-stat-filter.session-stat-max-count=1000 #关闭session统计功能 spring.datasource.druid.web-stat-filter.session-stat-enable=false #配置principalSessionName，使得druid能够知道当前的session的用户是谁 #如果你session中保存的是非string类型的对象，需要重载toString方法 spring.datasource.druid.web-stat-filter.principalSessionName=xxx.user #如果user信息保存在cookie中，你可以配置principalCookieName，使得druid知道当前的user是谁 spring.datasource.druid.web-stat-filter.principalCookieName=xxx.user #druid 0.2.7版本开始支持profile，配置profileEnable能够监控单个url调用的sql列表。 spring.datasource.druid.web-stat-filter.profile-enable=false # StatViewServlet配置，说明请参考Druid Wiki，配置_StatViewServlet配置 #启动项目后访问 http://127.0.0.1:8080/druid #是否启用StatViewServlet默认值true spring.datasource.druid.stat-view-servlet.enabled=true spring.datasource.druid.stat-view-servlet.urlPattern=/druid/* #禁用HTML页面上的“Reset All”功能 spring.datasource.druid.stat-view-servlet.resetEnable=false #用户名 spring.datasource.druid.stat-view-servlet.loginUsername=admin #密码 spring.datasource.druid.stat-view-servlet.loginPassword=admin #IP白名单(没有配置或者为空，则允许所有访问) spring.datasource.druid.stat-view-servlet.allow=127.0.0.1,192.168.163.1 #IP黑名单 (存在共同时，deny优先于allow) spring.datasource.druid.stat-view-servlet.deny=192.168.1.73/<code>
接着我们启动工程，访问http://localhost/druid ，输入配置的用户名:admin以及密码:admin,即可看到druid的监控页面:
druid监控页面
慢sql日志打印
在开发过程中，往往会遇到sql时间过长问题，为了定位慢sql，我们往往会定义固定时长作为慢sql的时长，而Druid支持慢sql查询，在Druid中内置提供了一个StatFilter，用于统计监控信息 ，我们可以利用这个StatFilter来统计慢sql：
<code>StatFilter的别名是stat，这个别名映射配置信息保存在druid-xxx.jar!/META-INF/druid-filter.properties/<code>
我们需要在Spring中加入以下配置:
<code> /<code>
当然如果需要我们可以同时开启多个Filter进行组合使用，中间用,隔开即可，如下:
<code> /<code>
而如果开启慢sql的记录，我们需要先定义slowSqlMillis 来配置sql慢查询的标准，如下:
<code> /<code>
配置完毕以后，所有的超过10s的sql都会在监控页面的慢sql模块记录，可以查看具体的sql以及执行时间等，快速定位开发过程中的慢sql。
DruidDataSource配置
如果我们根据业务的不同，需要更改不同的配置，这个时候我们就需要参考DriudDataSource的配置，通用的配置项如下:
ruid常见配置与问题
除了我们已经了解的druid常见知识以外，开发中经常还会遇到很多其他常见需求，如开启druid的防sql注入功能、记录每次执行的sql、数据库加密、log输出执行的sql等常见需求，这个时候我们就可以在官方的github的文档中查找，官方已经给我们整理好了一些开发常见的问题，地址如下:
<code>https://github.com/alibaba/druid/wiki/常见问题/<code>
总结
在实际开发过程中，我们往往会根据自身需求或者项目本身来选择最适合的连接池，这里我们将常见的数据连接池从可扩展性、可靠稳定性、性能、可运维性以及自身功能几个方向进行了比较，可供参考:
连接池比较图