MySQL与Redis数据库连接池介绍（图示+源码+代码演示）

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。

简单的说：创建数据库连接是一个很耗时的 *** 作，也容易对数据库造成安全隐患。所以，在程序初始化的时候，集中创建多个数据库连接，并把他们集中管理，供程序使用，可以保证较快的数据库读写速度，还更加安全可靠。

不使用数据库连接池

如果不使用数据库连接池，对于每一次SQL *** 作，都要走一遍下面完整的流程：

1.TCP建立连接的三次握手（客户端与 MySQL服务器的连接基于TCP协议）

2.MySQL认证的三次我收

3.真正的SQL执行

4.MySQL的关闭

5.TCP的四次握手关闭

可以看出来，为了执行一条SQL，需要进行大量的初始化与关闭 *** 作

使用数据库连接池

如果使用数据库连接池，那么会 事先申请（初始化）好 相关的数据库连接，然后在之后的SQL *** 作中会复用这些数据库连接， *** 作结束之后数据库也不会断开连接，而是将数据库对象放回到数据库连接池中

资源重用：由于数据库连接得到重用，避免了频繁的创建、释放连接引起的性能开销，在减少系统消耗的基础上，另一方面也增进了系统运行环境的平稳性（减少内存碎片以及数据库临时进程/线程的数量）。

更快的系统响应速度：数据库连接池在初始化过程中，往往已经创建了若干数据库连接置于池中备用。 此时连接的初始化工作均已完成。对于业务请求处理而言，直接利用现有可用连接，避免了从数据库连接初始化和释放过程的开销，从而缩减了系统整体响应时间。

统一的连接管理，避免数据库连接泄露：在较为完备的数据库连接池实现中，可根据预先的连接占用超时设定，强制收回被占用连接。从而避免了常规数据库连接 *** 作中可能出现的资源泄露。

如果说你的服务器CPU是4核i7的，连接池大小应该为((4*2)+1)=9

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源码下载

下载方式：https://github.com/dongyusheng/csdn-code/tree/master/db_pool（Github中下载）

db_pool目录下有两个目录，mysql_pool目录为MySQL连接池代码，redis_pool为redis连接池代码

下面介绍mysql_pool

CDBConn解析

概念： 代表一个数据连接对象实例

相关成员：

m_pDBPool：该数据库连接对象所属的数据库连接池

构造函数： 绑定自己所属于哪个数据库连接池

Init()函数： 创建数据库连接句柄

CDBPool解析

概念：代表一个数据库连接池

相关成员：

Init()函数：常见指定数量的数据库实例句柄，然后添加到m_free_list中，供后面使用

GetDBConn()函数： 用于从空闲队列中返回可以使用的数据库连接句柄

RelDBConn()函数： 程序使用完该数据库句柄之后，将句柄放回到空闲队列中

测试之前，将代码中的数据库地址、端口、账号密码等改为自己的（代码中有好几处）

进入MySQL， 创建mysql_pool_test数据库

进入到mysql_pool目录下， 创建一个build目录并进入 ：

然后输入如下的命令进行编译

之后就会在目录下生成如下的可执行文件

输入如下两条命令进行测试： 可以看到不使用数据库连接池，整个 *** 作耗时4秒左右；使用连接池之后，整个 *** 作耗时2秒左右，提升了一倍

源码下载

下面介绍redis_pool

测试

进入到redis_pool目录下， 创建一个build目录并进入 ：

然后输入如下的命令进行编译

之后就会在目录下生成如下的可执行文件

输入如下的命令进行测试： 可以看到不使用数据库连接池，整个 *** 作耗时182ms；使用连接池之后，整个 *** 作耗时21ms，提升了很多

进入redis，可以看到我们新建的key：

前言

上篇文章简单介绍canal概念，本文结合常见的缓存业务去讲解canal使用。在实际开发过程中，通常都会把数据往redis缓存中保存一份，做下简单的查询优化。如果这时候数据库数据发生变更 *** 作，就不得不在业务代码中写一段同步更新redis的代码，但是这种 数据同步的代码和业务代码糅合在一起 看起来不是很优雅，而且还会出现数据不一致问题。那能不能把这部分同步代码从中抽离出来，形成独立模块呢？答案是肯定的，下面通过canal结合Kafka来实现mysql与redis之间的数据同步。

架构设计

通过上述结构设计图可以很清晰的知道用到的组件：MySQL、Canal、Kafka、ZooKeeper、Redis。

Kafka&Zookeeper搭建

首先在 官网 下载Kafka：

下载后解压文件夹，可以看到以下几个文件：

Kafka内部自带了zookeeper，所以暂不需要去下载搭建zookeeper集群，本文就使用Kafka自带zookeeper来实现。

通过上述zookeeper启动命令以及Kafka启动命令把服务启动，可以通过以下简单实现下是否成功：

Canal搭建

canal搭建具体可以参考上文，这里只讲解具体的参数配置：

找到/conf目录下的canal.properties配置文件：

然后配置instance，找到/conf/example/instance.properties配置文件：

经过上述配置后，就可以启动canal了。

测试

环境搭建完成后，就可以编写代码进行测试。

1、引入pom依赖

2、封装Redis工具类

在application.yml文件增加以下配置：

封装一个 *** 作Redis的工具类：

3、创建MQ消费者进行同步

创建一个CanalBean对象进行接收：

最后就可以创建一个消费者CanalConsumer进行消费：

测试Mysql与Redis同步

mysql对应的表结构如下：

启动项目后，新增一条数据：

可以在控制台看到以下输出：

如果更新呢？试一下Update语句：

同样可以在控制台看到以下输出：

经过测试完全么有问题。

总结

既然canal这么强大，难道就没缺点嘛？答案当然是存在的啦，比如：canal只能同步增量数据、不是实时同步而是准实时同步、MQ顺序问题等； 尽管有一些缺点，毕竟没有一样技术或者产品是完美的，最重要是合适。比如公司目前有个视图服务提供宽表搜索查询功能就是通过 同步Mysql数据到Es采用Canal+Kafka的方式来实现的。

能。《mysql》软件在客户端进行执行写策略时，只需要写入redis就可以了直接访问redis，redis即远程字典服务，是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型。

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