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资源池(Resource Pool)是一种设计模式,预先构建好N个资源,需要的时候直接从池子里面拿,用完再放回去。
预先构建好资源,节省了构建资源的时间,可以提升应用程序的响应速度。
资源使用完毕后放回池子里,让其他线程可以复用资源,避免了资源反复创建和销毁的开销。
基于这种设计模式,于是就有了:线程池,连接池,内存池,对象池等池技术。
线程的创建和销毁开销是很大的,如果每执行一个异步任务都开启一个线程,那么很可能线程开启和销毁的开销比任务执行本身的开销都大,这样就显得得不偿失。
和线程池类似,如果每次执行SQL都去开启一个MySQL连接,执行完SQL再关闭连接,那么很可能连接的时间比SQL执行本身的开销都大。
因此,在实际项目中,几乎都会使用数据库连接池,而不是每次操作DB都开启新连接。
在Spring Boot项目中,默认的DataSource为com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
,如果不进行任何配置,那么Spring Boot将采用HikariDataSource连接池。
我一般用阿里的DruidDataSource
,性能比较高,而且功能丰富,支持SQL语句执行监控,可以快速定位到项目中的慢查询,然后针对慢查询SQL进行优化。
Debug跟了一下MyBatis获取MySQL连接的流程,大致如下:
为了便于更好的理解数据库连接池的思想,于是决定自己手写实现一下。
MyBatis获取连接,就是通过DataSourceUtils来获取的,内部就是调用了dataSource.getConnection()
。
因此,我们只需要DataSource接口,重写getConnection()
方法即可。
需要注意的是:仅实现DataSource接口是不够的,还需要重写Connection的close()逻辑,默认逻辑是关闭连接,但是连接池的close()逻辑应该是将连接归还到池子。
重写Connection的close()逻辑方式有很多种,可以创建一个Connection的包装类,但是需要重写的方法太多了,比较麻烦,于是我这里使用JDK的动态代理来实现。
public class MyDataSourcePool implements DataSource { //连接池容量 private static final int POOL_SIZE = 10; //连接队列 private final LinkedBlockingQueue<Connection> connectionQueue; public MyDataSourcePool() throws SQLException { //创建连接,备用 connectionQueue = new LinkedBlockingQueue<>(POOL_SIZE); for (int i = 0; i < POOL_SIZE; i++) { Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test", "root", "root"); connectionQueue.add(new ConnectionProxy(connection, this).getProxy()); } } @Override public Connection getConnection() throws SQLException { try { //10s拿不到连接,就超时 return connectionQueue.poll(10, TimeUnit.SECONDS); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); throw new RuntimeException(e); } } //释放连接到连接池 public void release(Connection connection){ this.connectionQueue.add(connection); } }
public class ConnectionProxy implements InvocationHandler { private Connection connection; private MyDataSourcePool myDataSourcePool; private Connection proxy; public ConnectionProxy(Connection connection,MyDataSourcePool myDataSourcePool) { this.connection = connection; this.myDataSourcePool = myDataSourcePool; } public Connection getProxy() { proxy = (Connection) Proxy.newProxyInstance(connection.getClass().getClassLoader(), connection.getClass().getInterfaces(), this); return proxy; } @Override public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable { Object result = null; if ("close".equals(method.getName())) { //修改close()的逻辑 myDataSourcePool.release(this.proxy); }else { //其他方法不动 result = method.invoke(connection, args); } return result; } }
server:
port: 8001
spring:
datasource:
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test
username: root
password: root
type: com.xw.pool.MyDataSourcePool
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
每次要执行SQL前,都会通过DataSourceUtils.fetchConnection()
获取连接,SQL执行完毕后,会调用DataSourceUtils.doCloseConnection()
来关闭连接。
连接池所要做的,就是实现DataSource.getConnection()
和Connection.close()
逻辑。
手写的数据库连接池功能相对简单,所以基本不会有额外的开销影响性能。
笔者和阿里的DruidDataSource
进行了简单的性能比较。
连接池默认10个连接,JMeter开启50个线程进行压测30秒,结果如下:
DruidDataSource
自己手写的
性能差别不大,笔记本环境比较复杂,不是专门的服务器测试,小波动可以忽略不计。
DruidDataSource
的峰值在10000,自己写的在11000左右,因为DruidDataSource
还做了一些例如:防止SQL攻击,SQL耗时统计等其他工作,最终结果意料之中。
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