摘要：數據庫連接池的基本原理是在內部對象池中維護一定數量的數據庫連接，并對外暴露數據庫連接獲取和返回方法。統一的連接管理，避免數據庫連接泄漏在較為完備的數據庫連接池實現中，可根據預先的連接占用超時設定，強制收回被占用連接。

對于一個簡單的數據庫應用，由于對于數據庫的訪問不是很頻繁。這時可以簡單地在需要訪問數據庫時，就新創建一個連接，用完后就關閉它，這樣做也不會帶來什么明顯的性能上的開銷。但是對于一個復雜的數據庫應用，情況就完全不同了。頻繁的建立、關閉連接，會極大的減低系統的性能，因為對于連接的使用成了系統性能的瓶頸。
連接復用。通過建立一個數據庫連接池以及一套連接使用管理策略，使得一個數據庫連接可以得到高效、安全的復用，避免了數據庫連接頻繁建立、關閉的開銷。
對于共享資源，有一個很著名的設計模式：資源池。該模式正是為了解決資源頻繁分配、釋放所造成的問題的。把該模式應用到數據庫連接管理領域，就是建立一個數據庫連接池，提供一套高效的連接分配、使用策略，最終目標是實現連接的高效、安全的復用。

數據庫連接池的基本原理是在內部對象池中維護一定數量的數據庫連接，并對外暴露數據庫連接獲取和返回方法。如：

外部使用者可通過getConnection 方法獲取連接，使用完畢后再通過releaseConnection 方法將連接返回，注意此時連接并沒有關閉，而是由連接池管理器回收，并為下一次使用做好準備。

1． 資源重用
由于數據庫連接得到重用，避免了頻繁創建、釋放連接引起的大量性能開銷。在減少系統消耗的基礎上，另一方面也增進了系統運行環境的平穩性（減少內存碎片以及數據庫臨時進程/線程的數量）。
2． 更快的系統響應速度
數據庫連接池在初始化過程中，往往已經創建了若干數據庫連接置于池中備用。此時連接的初始化工作均已完成。對于業務請求處理而言，直接利用現有可用連接，避免了數據庫連接初始化和釋放過程的時間開銷，從而縮減了系統整體響應時間。
3． 新的資源分配手段
對于多應用共享同一數據庫的系統而言，可在應用層通過數據庫連接的配置，實現數據庫連接池技術，幾年錢也許還是個新鮮話題，對于目前的業務系統而言，如果設計中還沒有考慮到連接池的應用，那么…….快在設計文檔中加上這部分的內容吧。某一應用最大可用數據庫連接數的限制，避免某一應用獨占所有數據庫資源。
4． 統一的連接管理，避免數據庫連接泄漏
在較為完備的數據庫連接池實現中，可根據預先的連接占用超時設定，強制收回被占用連接。從而避免了常規數據庫連接操作中可能出現的資源泄漏。

數據庫應用，在許多軟件系統中經常用到，是開發中大型系統不可缺少的輔助。但如果對數據庫資源沒有很好地管理(如：沒有及時回收數據庫的游標(ResultSet)、Statement、連接 (Connection)等資源)，往往會直接導致系統的穩定。這類不穩定因素，不單單由數據庫或者系統本身一方引起，只有系統正式使用后，隨著流量、用戶的增加，才會逐步顯露。
在基于Java開發的系統中，JDBC是程序員和數據庫打交道的主要途徑，提供了完備的數據庫操作方法接口。但考慮到規范的適用性，JDBC只提供了最直接的數據庫操作規范，對數據庫資源管理，如：對物理連接的管理及緩沖，期望第三方應用服務器(Application Server)的提供。
本文，以JDBC規范為基礎，介紹相關的數據庫連接池機制，并就如果以簡單的方式，實現有效地管理數據庫資源介紹相關實現技術。

JDBC是一個規范，遵循JDBC接口規范，各個數據庫廠家各自實現自己的驅動程序(Driver)，如下圖所示:

數據庫連接池的實現及原理
應用在獲取數據庫連接時，需要以URL的方式指定是那種類型的Driver，在獲得特定的連接后，可按照固定的接口操作不同類型的數據庫，如: 分別獲取Statement、執行SQL獲得ResultSet等，如下面的例子 :

import java.sql.*;
…
DriverManager.registerDriver(new oracle.jdbc.driver.OracleDriver());
Connection dbConn = DriverManager.getConnection("jdbc:oracle:thin:@127.0.0.1:1521:oracle","username","password");
Statement st = dbConn.createStatement();
ResultSet rs = st.executeQuery("select * from demo_table");

…some data source operation in here

rs.close();
st.close();
dbConn.close();

在完成數據操作后，還一定要關閉所有涉及到的數據庫資源。這雖然對應用程序的邏輯沒有任何影響，但是關鍵的操作。上面是個簡單的例子，如果攙和眾多的if-else、exception，資源的管理也難免百密一疏。如同C中的內存泄漏問題，Java系統也同樣會面臨崩潰的惡運。所以數據庫資源的管理依賴于應用系統本身，是不安全、不穩定的一種隱患。

在標準JDBC對應用的接口中，并沒有提供資源的管理方法。所以，缺省的資源管理由應用自己負責。雖然在JDBC規范中，多次提及資源的關閉/回收及其他的合理運用。但最穩妥的方式，還是為應用提供有效的管理手段。所以，JDBC為第三方應用服務器（Application Server）提供了一個由數據庫廠家實現的管理標準接口：連接緩沖(connection pooling)。引入了連接池( Connection Pool )的概念 ，也就是以緩沖池的機制管理數據庫的資源。

JDBC最常用的資源有三類:
— Connection: 數據庫連接。
— Statement: 會話聲明。
— ResultSet: 結果集游標。

分別存在以下的關系 ：

數據庫連接池的實現及原理
這是一種“爺—父—子”的關系，對Connection的管理，就是對數據庫資源的管理。舉個例子: 如果想確定某個數據庫連接(Connection)是否超時，則需要確定其（所有的）子Statement是否超時，同樣，需要確定所有相關的 ResultSet是否超時；在關閉Connection前，需要關閉所有相關的Statement和ResultSet。
因此，連接池(Connection Pool)所起到的作用，不僅僅簡單地管理Connection，還涉及到 Statement和ResultSet。

ConnectionPool以緩沖池的機制，在一定數量上限范圍內，控制管理Connection，Statement和ResultSet。任何數據庫的資源是有限的，如果被耗盡，則無法獲得更多的數據服務。
在大多數情況下，資源的耗盡不是由于應用的正常負載過高，而是程序原因。
在實際工作中，數據資源往往是瓶頸資源，不同的應用都會訪問同一數據源。其中某個應用耗盡了數據庫資源后，意味其他的應用也無法正常運行。因此，ConnectionPool的第一個任務是限制：每個應用或系統可以擁有的最大資源。也就是確定連接池的大小(PoolSize)。
ConnectionPool的第二個任務：在連接池的大小(PoolSize)范圍內，最大限度地使用資源，縮短數據庫訪問的使用周期。許多數據庫中，連接（Connection）并不是資源的最小單元，控制Statement資源比Connection更重要。以Oracle為例：
每申請一個連接（Connection）會在物理網絡（如 TCP/IP網絡）上建立一個用于通訊的連接，在此連接上還可以申請一定數量的Statement。同一連接可提供的活躍Statement數量可以達到幾百。在節約網絡資源的同時，縮短了每次會話周期（物理連接的建立是個費時的操作）。但在一般的應用中，多數按照2.1范例操作，這樣有10個程序調用，則會產生10次物理連接，每個Statement多帶帶占用一個物理連接，這是極大的資源浪費。 ConnectionPool可以解決這個問題，讓幾十、幾百個Statement只占用同一個物理連接， 發揮數據庫原有的優點。
通過ConnectionPool對資源的有效管理，應用可以獲得的Statement總數到達 ：

（并發物理連接數）×（每個連接可提供的Statement數量）

例如某種數據庫可同時建立的物理連接數為 200個，每個連接可同時提供250個Statement，那么ConnectionPool最終為應用提供的并發Statement總數為: 200 × 250 = 50,000個。這是個并發數字，很少有系統會突破這個量級。所以在本節的開始，指出資源的耗盡與應用程序直接管理有關。
對資源的優化管理，很大程度上依靠數據庫自身的JDBC Driver是否具備。有些數據庫的JDBC Driver并不支持Connection與Statement之間的邏輯連接功能，如SQLServer，我們只能等待她自身的更新版本了。
對資源的申請、釋放、回收、共享和同步，這些管理是復雜精密的。所以，ConnectionPool另一個功能就是，封裝這些操作，為應用提供簡單的，甚至是不改變應用風格的調用接口。

根據第二章中原理機制，Snap-ConnectionPool（一種簡單快速的連接池工具，可在www.snapbug.net下載）按照部分的JDBC規范，實現了連接池所具備的對數據庫資源有效管理功能。

在JDBC規范中，應用通過驅動接口（Driver Interface）直接方法數據庫的資源。為了有效、合理地管理資源，在應用與JDBC Driver之間，增加了連接池: Snap-ConnectionPool。并且通過面向對象的機制，使連接池的大部分操作是透明的。參見下圖，Snap-ConnectionPool的體系：

數據庫連接池的實現及原理
圖中所示，通過實現JDBC的部分資源對象接口( Connection, Statement, ResultSet )，在 Snap-ConnectionPool內部分別產生三種邏輯資源對象: PooledConnection, PooledStatement和 PooledResultSet。它們也是連接池主要的管理操作對象，并且繼承了JDBC中相應的從屬關系。這樣的體系有以下幾個特點：

— 透明性。在不改變應用原有的使用JDBC驅動接口的前提下，提供資源管理的服務。應用系統，如同原有的 JDBC，使用連接池提供的邏輯對象資源。簡化了應用程序的連接池改造。
— 資源封裝。復雜的資源管理被封裝在 Snap-ConnectionPool內部，不需要應用系統過多的干涉。管理操作的可靠性、安全性由連接池保證。應用的干涉（如：主動關閉資源），只起到優化系統性能的作用，遺漏操作不會帶來負面影響。
— 資源合理應用。按照JDBC中資源的從屬關系，Snap-ConnectionPool不僅對Connection進行緩沖處理，對Statement也有相應的機制處理。在2.3已描述，合理運用Connection和Statement之間的關系，可以更大限度地使用資源。所以，Snap- ConnectionPool封裝了Connection資源，通過內部管理PooledConnection，為應用系統提供更多的Statement 資源。
— 資源連鎖管理。Snap-ConnectionPool包含的三種邏輯對象，繼承了JDBC中相應對象之間的從屬關系。在內部管理中，也依照從屬關系進行連鎖管理。例如：判斷一個Connection是否超時，需要根據所包含的Statement是否活躍；判斷Statement也要根據 ResultSet的活躍程度。

ConnectionPool是Snap-ConnectionPool的連接池對象。在Snap-ConnectionPool內部，可以指定多個不同的連接池(ConnectionPool)為應用服務。ConnectionManager管理所有的連接池，每個連接池以不同的名稱區別。通過配置文件適應不同的數據庫種類。如下圖所示：

數據庫連接池的實現及原理
　　通過ConnectionManager，可以同時管理多個不同的連接池，提供通一的管理界面。在應用系統中通過 ConnectionManager和相關的配置文件，可以將凌亂散落在各自應用程序中的數據庫配置信息（包括：數據庫名、用戶、密碼等信息），集中在一個文件中。便于系統的維護工作。

　　對2.1的標準JDBC的使用范例，改為使用連接池，結果如下：

import java.sql.*;
import net.snapbug.util.dbtool.*;
//…
ConnectionPool dbConn = ConnectionManager
.getConnectionPool("testOracle" );
Statement st = dbConn.createStatement();
ResultSet rs = st.executeQuery(
"select * from demo_table" );
//…
some data source operation
in herers.close();st.close();

　　在例子中，Snap-ConnectionPool封裝了應用對Connection的管理。只要改變JDBC獲取Connection的方法，為獲取連接池(ConnectionPool)(粗體部分)，其他的數據操作都可以不做修改。按照這樣的方式，Snap- ConnectionPool可幫助應用有效地管理數據庫資源。如果應用忽視了最后資源的釋放: rs.close() 和 st.close()，連接池會通過超時(time-out)機制，自動回收。

　　無論是Snap-ConnectionPool還是其他的數據庫連接池，都應當具備一下基本功能：

　　-對源數據庫資源的保護

　　-充分利用發揮數據庫的有效資源

　　-簡化應用的數據庫接口，封閉資源管理。

　　-對應用遺留資源的自動回收和整理，提高資源的再次利用率。

　　在這個前提下，應用程序才能投入更多的精力于各自的業務邏輯中。數據庫資源也不再成為系統的瓶頸。

   com.alibaba
   druid-spring-boot-starter
   1.1.10

spring:
  application:
    name: springboot-test-exam1
  datasource:
    # 使用阿里的Druid連接池
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
    # 填寫你數據庫的url、登錄名、密碼和數據庫名
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/databaseName?useSSL=false&characterEncoding=utf8
    username: root
    password: root
    druid:
      # 連接池的配置信息
      # 初始化大小，最小，最大
      initial-size: 5
      min-idle: 5
      maxActive: 20
      # 配置獲取連接等待超時的時間
      maxWait: 60000
      # 配置間隔多久才進行一次檢測，檢測需要關閉的空閑連接，單位是毫秒
      timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000
      # 配置一個連接在池中最小生存的時間，單位是毫秒
      minEvictableIdleTimeMillis: 300000
      validationQuery: SELECT 1 FROM DUAL
      testWhileIdle: true
      testOnBorrow: false
      testOnReturn: false
      # 打開PSCache，并且指定每個連接上PSCache的大小
      poolPreparedStatements: true
      maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize: 20
      # 配置監控統計攔截的filters，去掉后監控界面sql無法統計，"wall"用于防火墻
      filters: stat,wall,log4j
      # 通過connectProperties屬性來打開mergeSql功能；慢SQL記錄
      connectionProperties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000
      # 配置DruidStatFilter
      web-stat-filter:
        enabled: true
        url-pattern: "/*"
        exclusions: "*.js,*.gif,*.jpg,*.bmp,*.png,*.css,*.ico,/druid/*"
      # 配置DruidStatViewServlet
      stat-view-servlet:
        url-pattern: "/druid/*"
        # IP白名單(沒有配置或者為空，則允許所有訪問)
        allow: 127.0.0.1,192.168.163.1
        # IP黑名單 (存在共同時，deny優先于allow)
        deny: 192.168.1.73
        #  禁用HTML頁面上的“Reset All”功能
        reset-enable: false
        # 登錄名
        login-username: admin
        # 登錄密碼
        login-password: 123456

為了方便使用application.properties的讀者，使用下面的配置和上面相同

server.port=8080
 
spring.application.name=springboot-test-exam1
 
spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/databaseName?useSSL=false&characterEncoding=utf8
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=root
spring.datasource.druid.initial-size=5
spring.datasource.druid.min-idle=5
spring.datasource.druid.maxActive=20
spring.datasource.druid.maxWait=60000
spring.datasource.druid.timeBetweenEvictionRunsMillis=60000
spring.datasource.druid.minEvictableIdleTimeMillis=300000
spring.datasource.druid.validationQuery=SELECT 1 FROM DUAL
spring.datasource.druid.testWhileIdle=true
spring.datasource.druid.testOnBorrow=false
spring.datasource.druid.testOnReturn=false
spring.datasource.druid.poolPreparedStatements=true
spring.datasource.druid.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize=20
spring.datasource.druid.filters=stat,wall,log4j
spring.datasource.druid.connectionProperties=druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000
spring.datasource.druid.web-stat-filter.enabled=true
spring.datasource.druid.web-stat-filter.url-pattern=/*
spring.datasource.druid.web-stat-filter.exclusions=*.js,*.gif,*.jpg,*.bmp,*.png,*.css,*.ico,/druid/*
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.url-pattern=/druid/*
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.allow=127.0.0.1,192.168.163.1
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.deny=192.168.1.73
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.reset-enable=false
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.login-username=admin
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.login-password=123456

運行結果
訪問：http://localhost:8080/druid/，登錄名：admin，密碼123456

https://blog.csdn.net/weixin_...
https://www.cnblogs.com/wym78...