数据库连接池技术与 Druid 连接工具类实现
目录
1. 数据库连接池简介
1.1. 什么是数据库连接池
1.2. 不使用数据库连接池可能存在的问题
1.3. JDBC数据库连接池的必要性
1.4. 数据库连接池的优点
1.5. 常用的数据库连接池
2. Druid连接池
2.1. Druid简介
2.2. Druid使用步骤
2.2.1. 第一步的步骤详解：
2.2.2. 第二步的步骤详解：
2.2.3. druid配置信息
2.3. 通过数据库连接池获取连接
2.3.1. 获取读取druid配置的字节输入流
2.3.2. 创建Properties对象
2.3.3. 加载配置文件
2.3.4. 获取连接池对象
2.3.5. 获取连接
3. 基于Druid连接池获取数据库连接工具类
4. 总结
本文来讲解数据库地址池和Druid的配置使用以及使用JDBC来实现地址池
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1. 数据库连接池简介
1.1. 什么是数据库连接池
数据库连接池（Connection pooling）是程序启动时建立足够的数据库连接，并将这些连接组成一个连接池，由程序动态地对池中的连接进行申请，使用，释放
它允许应用程序重复使用一个现有的数据库连接，而不是再重新建立一个
当数据库连接空闲时间太长，超过了规定的最长空闲时长，就把这个连接释放掉
这样做是为了防止连接一直占着却没人用 ，要是不释放，就会出现连接浪费，也就是数据库连接遗漏的问题。通过这种方式，能大大提升对数据库操作的速度和效率
1.2. 不使用数据库连接池可能存在的问题
- 连接建立耗时：用 DriverManager 获取连接，会加载 Connection、验证信息等过程耗时
- 资源利用低效：按需建连、用完断开，连接无法复用，高并发时大量占用系统资源，可致服务器崩溃
- 易引发内存泄漏：连接使用后若未断开，程序异常时会造成数据库内存泄漏，甚至需重启数据库
1.3. JDBC数据库连接池的必要性
- 数据库连接池的基本思想：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
- 数据库连接池负责分配、管理和释放数据库连接，它允许应用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
- 数据库连接池初始化按最小连接数创建连接并维持，最大连接数限制连接总量，超量请求排队等待
简单来说就是
数据库连接池就像个连接 “仓库”。程序启动时，在池里备好一定数量的连接。要用连接的时候从池里拿，用完后再放回去。它能够做连接的分配、管理和释放的工作，还通过设定最小、最大连接数来保障连接数量合理
1.4. 数据库连接池的优点
- 资源重用（连接复用，减少创建开销）
-
更快的系统反应速度（现成的连接，响应耗时短）
-
新的资源分配手段（按需要的多少分配，控连接数量）
-
统一的连接管理（集中管控，规范连接操作）
1.5. 常用的数据库连接池
这里介绍三款数据库连接池
- c3p0：是一个开源组织提供的数据库连接池，速度相对较慢，稳定性还可以
- DBCP：是Apache提供的数据库连接池。速度相对c3p0较快，但自身存在bug
- Druid：是阿里提供的数据库连接池，据说是集DBCP、c3p0优点于一身的数据库连接池，目前经常使用
所以接下来使用Druid连接池来实现功能
2. Druid连接池
2.1. Druid简介
Druid是阿里提供的数据库连接池，它结合了C3P0、DBCP等DB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
2.2. Druid使用步骤
- 导入druid-1.2.8.jar包到lib目录下，并引入到项目中
- 在src下创建一个druid.properties类型的文件，并写入
url=jdbc:mysql://localhost:3306/mytest?useSSL=false driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver username=root password=root initialSize=10 maxActive=20
这个url要配置自己的数据库名称
如果不知道怎么配置，我之前写过一篇文章，里面讲过
传送门：数据库连接 (*￣︶￣)
2.2.1. 第一步的步骤详解：
本文最前面有druid-1.2.8.jar的压缩包可以免费下载😊，下载后解压即可
再复制这个压缩到，回到idea，单击lib目录 ---> Ctrl + v 复制
确定即可
2.2.2. 第二步的步骤详解：
新建 ---> 文件 ---> 输入：druid.properties ---> 里面再写入要写入的数据即可
2.2.3. druid配置信息
druid配置信息的参数，也就是刚刚要在druid.properties中写的配置项
| 配置项 | 说明 |
|---|---|
| name | 用于区分多个数据源，未配置则自动生成特定格式名字 |
| url | 连接数据库的地址 |
| username | 连接数据库的用户名 |
| password | 连接数据库的密码 |
| driverClassName | 可自行配置，也可由 druid 根据 url 自动识别驱动类型，建议配置 |
| initialSize | 初始化时创建的物理连接数量 |
| maxActive | 连接池允许的最大连接数量 |
| minIdle | 连接池保持的最小连接数量 |
| maxWait | 获取连接时的最大等待时间（毫秒），配置后默认启用公平锁，可配非公平锁 |
| poolPreparedStatements | 是否缓存 preparedStatement，对部分数据库性能提升大，mysql 下建议关闭 |
| maxOpenPreparedStatements | 启用 PSCache 需配置大于 0，此时 poolPreparedStatements 自动为 true，Druid 中可配较大值 |
| validationQuery | 检测连接有效性的 sql 查询语句，为 null 时相关检测失效 |
| testOnBorrow | 申请连接时检测连接有效性，会降低性能 |
| testOnReturn | 归还连接时检测连接有效性，会降低性能 |
| testWhileIdle | 建议配置为 true，不影响性能且保证安全性，空闲超一定时间检测 |
| timeBetweenEvictionRunsMillis | 检测连接的间隔时间，也是 testWhileIdle 判断依据 |
| numTestsPerEvictionRun | 不再使用 |
| minEvictableIdleTimeMillis | 无明确说明 |
| connectionInitSqls | 物理连接初始化时执行的 sql |
| exceptionSorter | 数据库抛不可恢复异常时，据此抛弃连接 |
| filters | 通过别名配置扩展插件，如监控、日志、防 sql 注入插件 |
| proxyFilters | 与 filters 为组合关系 |
标红是常用的配置项
2.3. 通过数据库连接池获取连接
2.3.1. 获取读取druid配置的字节输入流
InputStream is = DruidTest.class.getClassLoader().getResourceAsStream("druid.properties");2.3.2. 创建Properties对象
Properties pos = new Properties();2.3.3. 加载配置文件
pos.load(is);2.3.4. 获取连接池对象
DataSource ds = DruidDataSourceFactory.createDataSource(pos);2.3.5. 获取连接
Connection connection = ds.getConnection();数据库连接池获取连接完整代码
public class DruidTest {public static void main(String[] args) throws Exception {// 获取读取druid配置的字节输入流InputStream is = DruidTest.class.getClassLoader().getResourceAsStream("druid.properties");// 创建Properties对象Properties pos = new Properties();// 加载配置文件pos.load(is);// 获取连接池对象DataSource ds = DruidDataSourceFactory.createDataSource(pos);// 获取连接Connection connection = ds.getConnection();// 输出测试，是否获取到了connectionSystem.out.println(connection);}
}3. 基于Druid连接池获取数据库连接工具类
在刚开始讲过JDBC的连接工具类
那么连接池也可以抽取一个工具来使用，这样对于后序的操作更方便实现
因为之前讲过JDBC的连接工具类，连接池的也差不多，就直接给出实现代码了
public class JdbcDruidUtil {//数据库连接池对象private static DataSource dataSource;static{try {// 获取读取配置文件的字节输入流对象InputStream is = JdbcDruidUtil.class.getClassLoader().getResourceAsStream("druid.properties");// 创建Properties对象Properties pop = new Properties();// 加载配置文件pop.load(is);// 创建连接池对象dataSource = DruidDataSourceFactory.createDataSource(pop);}catch(Exception e){e.printStackTrace();}}// 获取数据库连接对象public static Connection getConnection(){Connection connection = null;try {connection = dataSource.getConnection();} catch (SQLException throwables) {throwables.printStackTrace();}return connection;}// 关闭连接对象public static void closeConnection(Connection connection){try {connection.close();} catch (SQLException throwables) {throwables.printStackTrace();}}// 提交事务public static void commit(Connection connection){try {connection.commit();} catch (SQLException throwables) {throwables.printStackTrace();}}// 事务回滚（撤销）public static void rollback(Connection connection){try {connection.rollback();} catch (SQLException throwables) {throwables.printStackTrace();}}// 关闭Statement对象public static void closeStatement(Statement statement){try {statement.close();} catch (SQLException throwables) {throwables.printStackTrace();}}// 关闭ResultSetpublic static void closeResultSet(ResultSet resultSet) {try {resultSet.close();} catch (SQLException throwables) {throwables.printStackTrace();}}// DML操作时关闭资源public static void closeResource(Statement statement,Connection connection){//先关闭Statement对象closeStatement(statement);//在关闭Connection对象closeConnection(connection);}// 查询时关闭资源public static void closeResource(ResultSet resultSet,Statement statement,Connection connection){// 先关闭ResultSetcloseResultSet(resultSet);// 在闭Statement对象closeStatement(statement);// 最后关闭Connection对象closeConnection(connection);}
}4. 总结
到现在为止，数据库地址池就讲解完毕了，接下里用一张思维导图来总结一下
希望能够帮助到大家😊