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() }
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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)
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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()) } }
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控制台输出：
16:31:55:819 pool-2-thread-3 {dataSource-1} inited16:31:57:353 pool-2-thread-1 活跃连接数: 216:31:57:353 pool-2-thread-2 活跃连接数: 216:31:57:354 pool-2-thread-1 空闲连接数: 016:31:57:354 pool-2-thread-2 空闲连接数: 016:31:58:365 pool-2-thread-3 活跃连接数: 216:31:58:365 pool-2-thread-4 活跃连接数: 216:31:58:365 pool-2-thread-3 空闲连接数: 016:31:58:366 pool-2-thread-4 空闲连接数: 016:31:58:369 main 活跃连接数: 016:31:58:370 main 空闲连接数: 2
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如果你在设置中增加了 com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceFactory#PROP_MAXIDLE = "maxIdle";的话，控制台会提示：
main maxIdle is deprecated
该配置已经过期了。
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