再有人问你数据库连接池 Druid 的原理,这篇文章甩给他!

2023年 12月 11日 54.0k 0

SpringBoot项目中,数据库连接池已经成为标配,然而,我曾经遇到过不少连接池异常导致业务错误的事故。很多经验丰富的工程师也可能不小心在这方面出现问题。

在这篇文章中,我们将探讨数据库连接池,深入解析其实现机制,以便更好地理解和规避潜在的风险。

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1 为什么需要连接池

假如没有连接池,我们操作数据库的流程如下:

  • 应用程序使用数据库驱动建立和数据库的 TCP 连接 ;
  • 用户进行身份验证 ;
  • 身份验证通过,应用进行读写数据库操作 ;
  • 操作结束后,关闭 TCP 连接 。
  • 创建数据库连接是一个比较昂贵的操作,若同时有几百人甚至几千人在线,频繁地进行连接操作将占用更多的系统资源,但数据库支持的连接数是有限的,创建大量的连接可能会导致数据库僵死。

    当我们有了连接池,应用程序启动时就预先建立多个数据库连接对象,然后将连接对象保存到连接池中。当客户请求到来时,从池中取出一个连接对象为客户服务。当请求完成时,客户程序调用关闭方法,将连接对象放回池中。

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    相比之下,连接池的优点显而易见:

    1、资源重用:

    因为数据库连接可以重用,避免了频繁创建,释放连接引起的大量性能开销,同时也增加了系统运行环境的平稳性。

    2、提高性能

    当业务请求时,因为数据库连接在初始化时已经被创建,可以立即使用,而不需要等待连接的建立,减少了响应时间。

    3、优化资源分配

    对于多应用共享同一数据库的系统而言,可在应用层通过数据库连接池的配置,实现某一应用最大可用数据库连接数的限制,避免某一应用独占所有的数据库资源。

    4、连接管理

    数据库连接池实现中,可根据预先的占用超时设定,强制回收被占用连接,从而避免了常规数据库连接操作中可能出现的资源泄露。

    2 JDBC 连接池

    下面的代码展示了 JDBC 操作数据库的流程 :

    //1. 连接到数据库
    Connection connection = DriverManager.getConnection(jdbcUrl, username, password);
    //2. 执行SQL查询
    String sqlQuery = "SELECT * FROM mytable WHERE column1 = ?";
    PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement(sqlQuery);
    preparedStatement.setString(1, "somevalue");
    resultSet = preparedStatement.executeQuery();
    //3. 处理查询结果
    while (resultSet.next()) {
        int column1Value = resultSet.getInt("column1");
        String column2Value = resultSet.getString("column2");
        System.out.println("Column1: " + column1Value + ", Column2: " + column2Value);
    }
    //4. 关闭资源
    resultSet.close();
    preparedStatement.close();
    connection.close();

    上面的方式会频繁的创建数据库连接,在比较久远的 JSP 页面中会偶尔使用,现在普遍使用 JDBC 连接池。

    JDBC 连接池有一个标准的数据源接口javax.sql.DataSource,这个类位于 Java 标准库中。

    public interface DataSource  extends CommonDataSource, Wrapper {
    
      Connection getConnection() throws SQLException;
    
      Connection getConnection(String username, String password) throws SQLException;
    }

    常用的 JDBC 连接池有:

    • HikariCP
    • C3P0
    • Druid

    Druid(阿里巴巴数据库连接池)是一个开源的数据库连接池库,它提供了强大的数据库连接池管理和监控功能。

    1)配置Druid数据源

    DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
    dataSource.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase");
    dataSource.setUsername("yourusername");
    dataSource.setPassword("yourpassword");
    dataSource.setInitialSize(5); // 初始连接池大小
    dataSource.setMinIdle(5); // 最小空闲连接数
    dataSource.setMaxActive(20); // 最大活动连接数
    dataSource.setValidationQuery("select 1 from dual");  // 心跳的 Query
    dataSource.setMaxWait(60000); // 最大等待时间
    dataSource.setTestOnBorrow(true); // 验证连接是否有效

    2)使用数据库连接

    Connection connection = dataSource.getConnection();
    //使用连接执行数据库操作
    // TODO 业务操作
    // 使用后关闭连接连接
    connection.close();

    3)关闭数据源

    dataSource.close();

    3 连接池 Druid 实现原理

    我们学习数据源的实现,可以从如下五个核心角度分析:

    • 初始化
    • 创建连接
    • 回收连接
    • 归还连接
    • 销毁连接

    3.1 初始化

    首先我们查看数据源实现「获取连接」的接口,初始化可以主动和被动两种方式。

    主从是指显示的调用 init 方法,而被动是指获取连接时完成初始化。

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    调用getConnection方法时,返回的对象是连接接口的封装类 DruidConnectionHolder 。

    在初始化方法内,数据源创建三个连接池数组 ,他们分别是:

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    • connections:用于存放能获取的连接对象。
    • evictConnections:用于存放需要丢弃的连接对象。
    • keepAliveConnections:用于存放需要保活的连接对象。

    初始化阶段,需要进行连接池的「预热」:也就是需要按照配置首先创建一定数量的连接,并放入到池子里,这样应用在需要获取连接的候,可以直接从池子里获取。

    数据源「预热」分为同步和异步两种方式  ,见下图:

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    从上图,我们可以看到同步创建连接时,是原生 JDBC 创建连接后,直接放入到 connections 数组对象里。

    异步创建线程需要初始化 createScheduler , 但默认并没有配置。

    数据源预热之后,启动了两个任务线程:创建连接线程和销毁连接线程。

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    3.2 创建连接

    这一节,我们重点学习 Druid 数据源如何创建连接。

    CreateConnectionThread 本质是一个单线程在死循环中通过 condition 等待,被其他线程唤醒 ,并实现创建数据库连接逻辑。

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    笔者将 run 方法做了适当简化,当满足了条件之后,才创建数据库连接 :

    • 必须存在线程等待,才创建连接 。
    • 防止创建超过最大连接数 maxAcitve 。

    创建完连接对象 PhysicalConnectionInfo 之后,需要保存到 Connections 数组里,并唤醒到其他的线程,这样就可以从池子里获取连接。

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    3.3 获取连接

    我们详细解析了创建连接的过程,接下来就是应用如何获取连接的过程。

    DruidDataSource#getConnection 方法会调用到 DruidDataSource#getConnectionDirect 方法来获取连接,实现如下所示。

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    核心流程是

    1)在 for 循环内,首先调用 getConnectionDirect内,调用getConnectionInternal 从池子里获取连接对象;

    2)获取连接后,需要根据 testOnBorrow 、testWhileIdle 参数配置判断是否需要检测连接的有效性;

    3)最后假如需要判断连接是否有泄露,则配置 removeAbandoned 来关闭长时间不适用的连接,该功能不建议再生产环境中使用,仅用于连接泄露检测诊断。

    接下来进入获取连接的重点:getConnectionInternal 方法如何从池子里获取连接。

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    getConnectionInternal()方法中拿到连接的方式有三种:

    • 直接创建连接(默认配置不会执行)需要配置定时线程池 createScheduler,当连接池已经没有可用连接,且当前借出的连接数未达到允许的最大连接数,且当前没有其它线程在创建连接 ;
    • pollLast 方法:从池中拿连接,并最多等待 maxWait 的时间,需要设置了maxWait;

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    pollLast 方法的核心是:死循环内部,通过 Condition 对象 notEmpty 的 awaitNanos 方法执行等待,若池子中有连接,将最后一个连接取出,并将最后一个数组元素置为空。

    takeLast 方法:从池中拿连接,并一直等待直到拿到连接。

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    和 pollLast 方法不同,首先方法体内部并没有死循环,通过 Condition 对象 notEmpty 的 await 方法等待,直到池子中有连接,将最后一个连接取出,并将最后一个数组元素置为空。

    3.4 归还连接

    DruidDataSource 连接池中,每一个物理连接都会被包装成DruidConnectionHolder,在提供给应用线程前,还会将 DruidConnectionHolder 包装成 DruidPooledConnection。

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    原生的 JDBC 操作, 每次执行完业务操作之后,会执行关闭连接,对于连接池来讲,就是归还连接,也就是将连接放回连接池。

    下图展示了 DruidPooledConnection 的 close 方法 :

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    在关闭方法中,我们重点关注 recycle 回收连接方法。

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    我们可以简单的理解:将连接放到 connections 数组的 poolingCount 位置,并将其自增,然后通过 Condition 对象 notEmpty 唤醒等待获取连接的一个应用程序。

    3.5 销毁连接

    DruidDataSource 连接的销毁 DestroyConnectionThread 线程完成 :

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    从定时任务(死循环)每隔 timeBetweenEvictionRunsMillis 执行一次,我们重点关注destroyTask的run方法。

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    destroyTask的run方法 会调用DruidDataSource#shrink方法来根据设定的条件来判断出需要销毁和保活的连接。

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    核心流程:

    1)遍历连接池数组 connections:

    内部分别判断这些连接是需要销毁还是需要保活 ,并分别加入到对应的容器数组里。

    2)销毁场景:

    • 空闲时间idleMillis  >= 允许的最小空闲时间 minEvictableIdleTimeMillis
    • 空闲时间idleMillis  >= 允许的最大空闲时间 maxEvictableIdleTimeMillis

    3)保活场景:

    • 发生了致命错误(onFatalError == true)且致命错误发生时间(lastFatalErrorTimeMillis)在连接建立时间之后
    • 如果开启了保活机制,且连接空闲时间大于等于了保活间隔时间

    4)销毁连接:

    遍历数组 evictConnections 所有的连接,并逐一销毁 。

    5)保活连接:

    遍历数组 keepAliveConnections 所有的连接,对连接进行验证 ,验证失败,则关闭连接,否则加锁,重新加入到连接池中。

    4 保证连接有效

    本节,我们讲解如何合理的配置参数保证数据库连接有效。

    很多同学都会遇到一个问题:“长时间不进行数据库读写操作之后,第一次请求数据库,数据库会报错,但第二次就正常了。"

    那是因为数据库为了节省资源,会关闭掉长期没有读写的连接。

    笔者第一次使用 Druid 时就遇到过这样的问题,有兴趣的同学可以看看笔者这篇文章:

    https://www.javayong.cn/codelife/runningforcode.html

    下图展示了 Druid 数据源配置样例:

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    我们简单梳理下 Druid 的保证连接有效有哪些策略:

    1、销毁连接线程定时检测所有的连接,关闭空闲时间过大的连接 ,假如配置了保活参数,那么会继续维护待保活的连接;

    2、应用每次从数据源中获取连接时候,会根据testOnBorrow、testWhileIdle参数检测连接的有效性。

    因此,我们需要重点配置如下的参数:

    A、timeBetweenEvictionRunsMillis 参数:间隔多久检测一次空闲连接是否有效。

    B、testWhileIdle 参数:启空闲连接的检测,强烈建议设置为 true 。

    C、minEvictableIdleTimeMillis 参数:连接池中连接最大空闲时间(毫秒),连接数 > minIdle && 空闲时间 > minEvictableIdleTimeMillis 。

    D、maxEvictableIdleTimeMillis 参数:连接池中连接最大空闲时间,空闲时间 > maxEvictableIdleTimeMillis,不管连接池中的连接数是否小于最小连接数 。

    E、testOnBorrow 参数:开启连接的检测,获取连接时检测是否有效,假如设置为 true ,可以最大程度的保证连接的可靠性,但性能会变很差 。

    笔者建议在配置这些参数时,和 DBA、架构师做好提前沟通,每个公司的数据库配置策略并不相同,假如数据库配置连接存活时间很短,那么就需要适当减少空闲连接检测间隔,并调低最大和最小空闲时间。

    5 总结

    这篇文章,笔者整理了数据库连接池的知识点。

    1)连接池的优点:资源重用、提高性能、优化资源分配、连接管理;

    2)JDBC 连接池:实现数据源接口javax.sql.DataSource,这个类位于 Java 标准库;

    3)连接池 Druid 实现原理:

    • 核心方法:初始化、创建连接、获取连接、归还连接、销毁连接。
    • 存储容器:连接池数组、销毁连接数组、保活连接数组。
    • 线程模型:独立的创建连接线程和销毁连接线程。
    • 锁机制:在创建连接、获取连接时,都会加锁,通过两个 Condition 对象 empty 、notEmpty 分别控制创建连接线程和获取连接线程的等待和唤醒。

    4)连接池保活策略

    配置连接池参数时,和 DBA、架构师做好提前沟通,每个公司的数据库配置策略并不相同,假如数据库配置连接存活时间很短,那么就需要适当减少空闲连接检测间隔,并调低最大和最小空闲时间。

    最后,数据库连接池、线程池都是对象池的思想。对象池是一种设计模式,用于管理可重复使用的对象,以减少对象的创建和销毁开销。

    笔者会在接下来的文章里为大家详解,敬请期待:

    • 如何使用池化框架 Commons Pool ;
    • Netty 如何实现简单的连接池。

    参考文章:

    https://segmentfault.com/a/1190000043208041

    https://blog.csdn.net/weixin_43790613/article/details/133940617

    https://blog.csdn.net/yaomingyang/article/details/123145662

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