Druid MySQL连接池本地实践

FunTester

发布于 2024-04-03 12:35:34

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本来不打算写这个题目的，因为 Druid 大多都是在 Spring 中使用的，它很多功能非常强大，但是对于 MySQL 性能测试中并不实用。但是由于特殊原因，还是得把这个拾起来。

在以前的性能测试的过程当中，我通常会采用 线程绑定连接 的方式进行测试，毕竟也用不到很多线程，再不济我就用 common-pool2 自己写一个。但是考虑到稳定性测试当中，持续时间非常久，自定义的功能缺少自愈能力，最终还是选择了使用已有成熟的 MySQL 连接池工具，经过几番对比，最后选择了 Druid 。

Druid简介

Druid连接池是阿里巴巴开源的数据库连接池项目，为监控而生，内置强大的监控功能，且监控特性不影响性能。Druid连接池功能强大，性能优越，使用占比高，是一款优秀的数据库连接池。

Druid连接池的主要特点包括：

高性能： Druid连接池采用了一系列性能优化策略，包括预先创建连接、连接池复用、有效的连接验证等，以提供高效的数据库连接获取和释放操作。
可靠性： Druid连接池提供了多种故障处理机制，可以有效地应对各种异常情况，确保数据库连接的可靠性。
可管理性： Druid连接池提供了丰富的监控和统计功能，可以实时监控连接池的状态、活动连接数、请求频率、SQL执行情况等，方便用户进行管理和优化。
安全性： Druid连接池内置了防火墙功能，可以有效地防止SQL注入攻击，并提供审计功能，可以帮助用户追踪数据库操作行为。
扩展性： Druid连接池支持多种数据库类型，并可以方便地扩展支持新的数据库类型。

Druid连接池的使用非常简单，只需几行代码即可配置和使用，是Java应用开发中不可多得的利器。

一个例子

static void main(String[] args) {  
    // 创建 Druid 数据源  
    DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource()  
    // 配置数据库连接信息  
    dataSource.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/funtester")  
    dataSource.setUsername("root")  
    dataSource.setPassword("funtester")  
    // 获取数据库连接  
    Connection connection = dataSource.getConnection()  
    // 执行 SQL 语句  
    Statement statement = connection.createStatement()  
    def query = statement.executeQuery("select id, uid, create_time  from record order by id desc limit 10;")  
    while (query.next()) {  
        println("id: ${query.getInt(1)}, uid: ${query.getInt(2)}, create_time: ${query.getTimestamp(3)}")  
    }  
    query.close()  
    // 关闭数据库连接  
    statement.close()  
    connection.close()  
}

控制台打印信息就不再展示了。

Druid配置项

上面例子中我们采取先创建 com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource 对象，然后进行配置项设置。我们还有一种语法，如下：

// 配置Druid连接池属性  
Properties properties = new Properties()  
properties.put("driverClassName", "com.mysql.cj.jdbc.Driver")  
properties.put("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/funtester")  
properties.put("username", "root")  
properties.put("password", "funtester")  
properties.put("maxActive", "2")
  
// 创建Druid连接池  
dataSource = (DruidDataSource) DruidDataSourceFactory.createDataSource(properties)

Druid连接池提供了非常丰富的配置参数,可以根据实际需求进行定制化配置,下面列出了一些常用的配置项:

基本配置:
- driverClassName: 数据库驱动类名
- url: 数据库URL连接字符串
- username: 数据库用户名
- password: 数据库密码
初始化配置:
- initialSize: 初始化连接池时创建的连接数量,默认0
- maxActive: 连接池中可同时连接的最大的活动的连接数,默认8
- maxIdle: 连接池中最大的空闲的连接数,太大may会使系统稍慢,若有批量执行查询请增大该值,默认8
超时时间配置:
- maxWait: 获取连接时最大等待时间(毫秒),超过则抛出异常,小于0则无限等待,默认无限
- timeBetweenEvictionRunsMillis: 对象被过期前的休息时间,用于检测连接是否被占用,避免因其他原因长时间占用而不能被检测并从而移除废弃连接。默认1分钟
- minEvictableIdleTimeMillis: 连接在池中最小生存的时间,单位是毫秒,默认30分钟
测试配置:
- testWhileIdle: 是否在从连接池取连接时检测连接有效性,默认false,非常耗时
- testOnBorrow: 是否在连接池中取出连接前进行检测连接有效性,默认true,建议设置为false,性能更好
- testOnReturn: 是否在连接池中归还连接时检测连接有效性,默认false
空闲连接回收配置:
- removeAbandoned: 是否允许连接池中连接被回收,默认false
- removeAbandonedTimeout: 应该回收过期连接的时间,单位为秒,默认300
- logAbandoned: 是否按指定时间输出连接回收的记录,默认false
其他配置:
- filters: 配置一些扩展插件,常用的有stat(计算一些统计数据)、log4j(使用log4j记录连接池日志)、wall(用于防止SQL注入)等
- validationQuery: 用来检测连接是否有效的sql,这个会在应用程序每次申请连接时执行,类似select 1
- accessToUnderlyingConnectionAllowed: 是否允许访问底层连接,true则允许用户获取到物理连接,默认false

以上是一些Druid连接池常用的配置参数,在配置时可以根据项目实际情况进行调整。比如对于长时间保持空闲状态的应用可以将maxIdle设置小一些,而对于并发量大的应用则需要将maxActive设置大一些。配置合理的连接池参数有利于提升应用的性能和稳定性。

并发

在性能测试过程中少不了要对连接池并发获取连接、归还连接。下面是演示的例子：

import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource  
import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceFactory  
import com.funtester.frame.SourceCode  
  
import java.sql.Connection  
import java.util.concurrent.CountDownLatch  
import java.util.concurrent.ExecutorService  
import java.util.concurrent.Executors  
  
class DruidConcurrencyDemo extends SourceCode {  
  
    private static DruidDataSource dataSource  
  
    static {  
        try {  
            // 配置Druid连接池属性  
            Properties properties = new Properties()  
         properties.put(DruidDataSourceFactory.PROP_DRIVERCLASSNAME, "com.mysql.cj.jdbc.Driver")
         properties.put(DruidDataSourceFactory.PROP_URL, "jdbc:mysql://localhost:3306/funtester")
         properties.put(DruidDataSourceFactory.PROP_USERNAME, "root")
         properties.put(DruidDataSourceFactory.PROP_PASSWORD, "funtester")
         properties.put(DruidDataSourceFactory.PROP_MAXACTIVE, "10")
         properties.put(DruidDataSourceFactory.PROP_INITIALSIZE, "3")
         properties.put(DruidDataSourceFactory.PROP_MAXWAIT, "5000")

            // 创建Druid连接池  
            dataSource = (DruidDataSource) DruidDataSourceFactory.createDataSource(properties)  
        } catch (Exception e) {  
            e.printStackTrace()  
        }  
    }  
  
    static void main(String[] args) throws InterruptedException {  
        int threadCount = 4 // 模拟4个并发请求  
        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(threadCount)  
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(threadCount)  
  
        // 并发获取连接  
        for (int i = 0; i < threadCount; i++) {  
            executorService.execute(() -> {  
                try {  
                    Connection connection = dataSource.getConnection()  
                    // 模拟一些操作  
                    Thread.sleep(1000) // 模拟1秒的操作时间  
                    output("活跃连接数: " + dataSource.getActiveCount())  
                    output("空闲连接数: " + dataSource.getPoolingCount())  
                    connection.close() // 关闭连接  
                } catch (Exception e) {  
                    e.printStackTrace()  
                } finally {  
                    latch.countDown() // 计数器减一  
                }  
            })  
        }  
  
        latch.await() // 等待所有线程执行完毕  
        executorService.shutdown() // 关闭线程池  
  
        // 获取连接池状态  
        output("活跃连接数: " + dataSource.getActiveCount())  
        output("空闲连接数: " + dataSource.getPoolingCount())  
    }  
}

控制台输出：

16:31:55:819 pool-2-thread-3 {dataSource-1} inited
16:31:57:353 pool-2-thread-1 活跃连接数: 2
16:31:57:353 pool-2-thread-2 活跃连接数: 2
16:31:57:354 pool-2-thread-1 空闲连接数: 0
16:31:57:354 pool-2-thread-2 空闲连接数: 0
16:31:58:365 pool-2-thread-3 活跃连接数: 2
16:31:58:365 pool-2-thread-4 活跃连接数: 2
16:31:58:365 pool-2-thread-3 空闲连接数: 0
16:31:58:366 pool-2-thread-4 空闲连接数: 0
16:31:58:369 main 活跃连接数: 0
16:31:58:370 main 空闲连接数: 2