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）: 

rootRA9_Cyanjdbc:mysql://localhost:3306/jdbc_excom.mysql.cj.jdbc.Driver20105505233100031051000Testtrue

                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SQLPreparedStatement 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-----------------------------------------------------------------------------"); 

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