2、数据库密码加密。直接把数据库密码写在配置文件中,这是不好的行为,容易导致安全问题。DruidDruiver和DruidDataSource都支持PasswordCallback。
3、SQL执行日志,Druid提供了不同的LogFilter,能够支持Common-Logging、Log4j和JdkLog,你可以按需要选择相应的LogFilter,监控你应用的数据库访问情况。
4、扩展JDBC,如果你要对JDBC层有编程的需求,可以通过Druid提供的Filter机制,很方便编写JDBC层的扩展插件。
现在常用的开源数据库连接池主要有c3p0、dbcp、proxool三种,其中:Spring 推荐使用dbcp;
Hibernate 推荐使用c3p0和proxool;
1、 DBCP:apache
DBCP(DataBase connection pool)数据库连接池。是apache上的一个 java连接池项目,也是 tomcat使用的连接池组件。单独使用dbcp需要3个包:common-dbcp.jar,common-pool.jar,common-collections.jar由于建立数据库连接是一个非常耗时耗资源的行为,所以通过连接池预先同数据库建立一些连接,放在内存中,应用程序需要建立数据库连接时直接到连接池中申请一个就行,用完后再放回去。dbcp没有自动的去回收空闲连接的功能。
2、 C3P0:
C3P0是一个开源的jdbc连接池,它实现了数据源和jndi绑定,支持jdbc3规范和jdbc2的标准扩展。c3p0是异步 *** 作的,缓慢的jdbc *** 作通过帮助进程完成。扩展这些 *** 作可以有效的提升性能。目前使用它的开源项目有Hibernate,Spring等。c3p0有自动回收空闲连接功能。
3、 Proxool:Sourceforge
Proxool是一种Java数据库连接池技术。是sourceforge下的一个开源项目,这个项目提供一个健壮、易用的连接池,最为关键的是这个连接池提供监控的功能,方便易用,便于发现连接泄漏的情况。
对比:
1>相同时间内同等量的线程数和循环次数下:通过对三个连接池的三个标志性性能测试参数(Average,median,90%Line)进行比较发现:性能dbcp<=c3p0<proxool;
2>不同情况下的同一数据库连接池测试:通过观察 Average,median,90%Line三个参数发
现三个连接池的稳定性(三种连接池的三个测试参数的变化情况)依次:稳定性dbcp>=c3p0>proxool。
结论:
通过对三种数据库连接池的性能测试发现,proxool和 c3p0能够更好的支持高并发,但是在稳定性方面略逊于 dpcp;
HiKariCP是数据库连接池的一个后起之秀,号称性能最好,可以完美地PK掉其他连接池。为何要使用HiKariCP?这要先从BoneCP说起:
什么?不是有C3P0/DBCP这些成熟的数据库连接池吗?一直用的好好的,为什么又搞出一个BoneCP来?因为,传说中BoneCP在快速这个特点上做到了极致,官方数据是C3P0等的25倍左右。不相信?其实我也不怎么信。可是,有图有真相啊(图片来自BoneCP官网:http://jolbox.com/benchmarks.html):
而且,网上对于BoneCP是好评如潮啊,推荐的文章一搜一大堆。
然而,上Maven Repository网站(http://mvnrepository.com/artifact/com.jolbox/bonecp)查找有没有最新版本的时候,你会发现最新的是2013年10月份的(这么久没新版本出来了?)。于是,再去BoneCP的Githut(https://github.com/wwadge/bonecp)上看看最近有没有提交代码。却发现,BoneCP的作者对于这个项目貌似已经心灰意冷,说是要让步给HikariCP了(有图有真相):
……什么?又来一个CP?……什么是Hikari?
Hikari来自日文,是“光”(阳光的光,不是光秃秃的光)的意思。作者估计是为了借助这个词来暗示这个CP速度飞快。不知作者是不是日本人,不过日本也有很多优秀的码农,听说比特币据说日本人搞出来的。。。
这个产品的口号是“快速、简单、可靠”。实际情况跟这个口号真的匹配吗?又是有图有真相(Benchmarks又来了):
这个图,也间接地、再一次地证明了boneCP比c3p0强大很多,当然,跟“光”比起来,又弱了不少啊。
那么,这么好的P是怎么做到的呢?官网详细地说明了HikariCP所做的一些优化,总结如下:
字节码精简:优化代码,直到编译后的字节码最少,这样,CPU缓存可以加载更多的程序代码;
优化代理和拦截器:减少代码,例如HikariCP的Statement proxy只有100行代码,只有BoneCP的十分之一;
自定义数组类型(FastStatementList)代替ArrayList:避免每次get()调用都要进行range check,避免调用remove()时的从头到尾的扫描;
自定义集合类型(ConcurrentBag):提高并发读写的效率;
其他针对BoneCP缺陷的优化,比如对于耗时超过一个CPU时间片的方法调用的研究(但没说具体怎么优化)。
很多优化的对比都是针对BoneCP的……哈哈。
(参考文章:https://github.com/brettwooldridge/HikariCP/wiki/Down-the-Rabbit-Hole)
几个连接池的代码量对比(代码量越少,一般意味着执行效率越高、发生bug的可能性越低):
可是,“黄婆卖瓜,自催自擂”这个俗语日本人也是懂得,于是,用户的好评如潮也是有图有真相:
还有第三方关于速度的测试:
也许你会说,速度高,如果不稳定也是硬伤啊。于是,关于稳定性的图也来了:
另外,关于可靠性方面,也是有实验和数据支持的。对于数据库连接中断的情况,通过测试getConnection(),各种CP的不相同处理方法如下:
(所有CP都配置了跟connectionTimeout类似的参数为5秒钟)
HikariCP:等待5秒钟后,如果连接还是没有恢复,则抛出一个SQLExceptions 异常;后续的getConnection()也是一样处理;
C3P0:完全没有反应,没有提示,也不会在“CheckoutTimeout”配置的时长超时后有任何通知给调用者;然后等待2分钟后终于醒来了,返回一个error;
Tomcat:返回一个connection,然后……调用者如果利用这个无效的connection执行SQL语句……结果可想而知;大约55秒之后终于醒来了,这时候的getConnection()终于可以返回一个error,但没有等待参数配置的5秒钟,而是立即返回error;
BoneCP:跟Tomcat的处理方法一样;也是大约55秒之后才醒来,有了正常的反应,并且终于会等待5秒钟之后返回error了;
可见,HikariCP的处理方式是最合理的。根据这个测试结果,对于各个CP处理数据库中断的情况,评分如下:
参考文章:https://github.com/brettwooldridge/HikariCP/wiki/Bad-Behavior:-Handling-Database-Down
说得这么好,用起来会不会很麻烦啊,会不会有很多参数要配置才能有这样的效果啊?答案是:不会。
如果之前用的是BoneCP配置的数据源,那么,就简单了,只需要把dataSource换一下,稍微调整一下参数就行了:
BoneCP的数据源配置:
<!--BoneCpDatasource-->
<beanid="dataSourceBoneCp"class="com.jolbox.bonecp.BoneCPDataSource"destroy-method="close">
<propertyname="driverClass"value="${db.driverClass}"/>
<propertyname="jdbcUrl"value="${db.url}"/>
<propertyname="username"value="${db.username}"/>
<propertyname="password"value="${db.password}"/>
<propertyname="idleConnectionTestPeriodInMinutes"value="2"/>
<propertyname="idleMaxAgeInMinutes"value="2"/>
<propertyname="maxConnectionsPerPartition"value="2"/>
<propertyname="minConnectionsPerPartition"value="0"/>
<propertyname="partitionCount"value="2"/>
<propertyname="acquireIncrement"value="1"/>
<propertyname="statementsCacheSize"value="100"/>
<propertyname="lazyInit"value="true"/>
<propertyname="maxConnectionAgeInSeconds"value="20"/>
<propertyname="defaultReadOnly"value="true"/>
</bean>
HiKariCP的数据源配置:
<!--HikariDatasource-->
<beanid="dataSourceHikari"class="com.zaxxer.hikari.HikariDataSource"destroy-method="shutdown">
<!--<propertyname="driverClassName"value="${db.driverClass}"/>--><!--无需指定,除非系统无法自动识别-->
<propertyname="jdbcUrl"value="jdbc:mysql://localhost:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8"/>
<propertyname="username"value="${db.username}"/>
<propertyname="password"value="${db.password}"/>
<!--连接只读数据库时配置为true,保证安全-->
<propertyname="readOnly"value="false"/>
<!--等待连接池分配连接的最大时长(毫秒),超过这个时长还没可用的连接则发生SQLException,缺省:30秒-->
<propertyname="connectionTimeout"value="30000"/>
<!--一个连接idle状态的最大时长(毫秒),超时则被释放(retired),缺省:10分钟-->
<propertyname="idleTimeout"value="600000"/>
<!--一个连接的生命时长(毫秒),超时而且没被使用则被释放(retired),缺省:30分钟,建议设置比数据库超时时长少30秒,参考MySQLwait_timeout参数(showvariableslike'%timeout%')-->
<propertyname="maxLifetime"value="1800000"/>
<!--连接池中允许的最大连接数。缺省值:10;推荐的公式:((core_count*2)+effective_spindle_count)-->
<propertyname="maximumPoolSize"value="15"/>
</bean>
其中,很多配置都使用缺省值就行了,除了maxLifetime和maximumPoolSize要注意自己计算一下。
其他的配置(sqlSessionFactory、MyBatis MapperScannerConfigurer、transactionManager等)统统不用变。
其他关于Datasource配置参数的建议:
Configure your HikariCPidleTimeoutandmaxLifeTimesettings to be one minute less than thewait_timeoutof MySQL.
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