一、数据库连接池
普通的JDBC数据库连接(Connection对象)使用 DriverManager 来获取,每次向数据库建立连接的时候都要将 Connection 加载到内存中,再验证用户名和密码(得花费0.05s~1s的时间)----> 建立JDBC连接的开销(成本)是很多。需要数据库连接的时候,就向数据库要求一个,执行完成后再断开连接。这样的方式将会消耗大量的资源和时间。数据库的连接资源并没有得到很好的重复利用.若同时有几百人甚至几千人在线,频繁的进行数据库连接操作将占用很多的系统资源,严重的甚至会造成服务器的崩溃。
对于每一次数据库连接,使用完后都得断开。否则,如果程序出现异常而未能关闭,将会导致数据库系统中的内存泄漏,最终将导致重启数据库。
这种开发不能控制被创建的连接对象数,系统资源会被毫无顾及的分配出去,如连接过多,也可能导致内存泄漏,服务器崩溃.
连接池最大的好处: 重复利用了每一个Connection对象,节省了性能开销。
解决方案:把每次操作完的Connection对象,不要直接关闭,而是存储到缓冲区中,以供多次重复使用,下次需要再获取连接池对象,不是从DBMS中获取,而是直接从缓冲区中获取,释放Connection对象,就是归还于缓冲区中。--->数据库连接池
二、连接池概述
在Java中,连接池使用javax.sql.DataSource接口来表示连接池/数据源,注意:DataSource和JDBC一样仅仅只是一个接口,由各大服务器厂商来实现(Tomcat,JBoss等)。
常用的DataSource的实现:
C3P0: Hibernate推荐的,但是该连接池在07年之后就不再更新了,不建议使用:性能太太差了。
DBCP: Apache组织的项目,Spring推荐的. 真心不错。
Druid: 阿里巴巴的项目(德鲁伊),世界上最好连接池。
DataSource(数据源)和连接池(Connection Pool)是同一个。
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使用连接池和不使用连接池的区别在哪里?
获取连接对象:
没有连接池: 通过DriverManager来获取,直接和DBMS连接.
存在连接池: 直接通过连接池来获取连接对象.
Connection conn = DataSource对象.getConnection();
释放连接对象:
没有连接池: conn.close():和数据库服务器(DBMS)断开连接。
存在连接池: conn.close():把Connection对象归还给连接池,并没有和DBMS断开。
三、DBCP连接池
环境准备:
commons-dbcp-1.4.jar
commons-pool-1.5.6.jar
链接:https://pan.baidu.com/s/1pc-i2nUEegx8R_zC48y6kw 密码:stlj
代码演示:
package com.hyxy.util;
import java.io.InputStream;
import java.sql.Connection;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
import java.util.Properties;
import org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource;
public class DBCPUtils {
private static String driver;
private static String url;
private static String username;
private static String password;
//创建连接池对象
private static BasicDataSource bds = new BasicDataSource();
static {
try {
InputStream is = DBCPUtils.class.getClassLoader().getResourceAsStream("db.properties");
//InputStream is = Thread.currentThread().getContextClassLoader().getResourceAsStream("dbcp.properties");
Properties prop = new Properties();
prop.load(is);
driver = prop.getProperty("driver");
url = prop.getProperty("url");
username = prop.getProperty("username");
password = prop.getProperty("password");
//设置连接池参数
bds.setDriverClassName(driver);
bds.setUrl(url);
bds.setUsername(username);
bds.setPassword(password);
//初始化连接池数
bds.setInitialSize(5);
//最大活跃数
bds.setMaxActive(8);
//最大空闲数
bds.setMaxIdle(4);
//最小空闲数
bds.setMinIdle(4);
//最大等待毫秒数
bds.setMaxWait(30);
System.out.println(bds);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static Connection getConn(){
Connection conn = null;
try {
conn = bds.getConnection();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return conn;
}
public static void closeConn(Connection conn){
if(conn!=null){
try {
conn.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
public static void closeAll(Connection conn,Statement stat,ResultSet rs){
try {
if(conn!=null){
conn.close();
}
if(stat!=null){
stat.close();
}
if(rs!=null){
rs.close();
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println(DBCPUtils.getConn());
}
}
代码演示:
package com.hyxy.util;
import java.io.InputStream;
import java.sql.Connection;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
import java.util.Properties;
import javax.sql.DataSource;
import org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource;
import org.apache.commons.dbcp.BasicDataSourceFactory;
import org.apache.commons.dbcp.DataSourceConnectionFactory;
public class DBCPUtils2 {
//创建连接池对象
private static DataSource bds;
static {
try {
InputStream is = DBCPUtils2.class.getClassLoader().getResourceAsStream("dbcp.properties");
//InputStream is = Thread.currentThread().getContextClassLoader().getResourceAsStream("dbcp.properties");
Properties prop = new Properties();
prop.load(is);
bds = BasicDataSourceFactory.createDataSource(prop);
System.out.println(bds);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static Connection getConn(){
Connection conn = null;
try {
conn = bds.getConnection();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return conn;
}
public static void closeAll(Connection conn,PreparedStatement ps,ResultSet rs){
try {
if(conn!=null){
conn.close();
}
if(ps!=null){
ps.close();
}
if(rs!=null){
rs.close();
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println(DBCPUtils2.getConn());
}
}
四、Druid连接池
Druid连接池(德鲁伊),阿里巴巴的连接池,号称世界上最好的连接池,https://github.com/alibaba/druid/wiki
Java语言领域性能最好的数据库连接池,类似于DBCP连接池。
环境准备:druid-1.0.15.jar
链接:https://pan.baidu.com/s/1jWtAjYxtEzFYHgMhE57CFg 密码:u4eh
Druid和DBCP的连接属性是完全相同的,创建连接池的对象不同。
代码演示:
package com.hyxy.util;
import java.io.InputStream;
import java.sql.Connection;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.util.Properties;
import javax.sql.DataSource;
import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceFactory;
public class DruidUtils {
//创建连接池对象
private static DataSource bds;
static {
try {
InputStream is = DruidUtils.class.getClassLoader().getResourceAsStream("druid.properties");
Properties prop = new Properties();
prop.load(is);
//bds = BasicDataSourceFactory.createDataSource(prop);
bds = DruidDataSourceFactory.createDataSource(prop);
System.out.println(bds);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static Connection getConn(){
Connection conn = null;
try {
conn = bds.getConnection();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return conn;
}
public static void closeAll(Connection conn,PreparedStatement ps,ResultSet rs){
try {
if(conn!=null){
conn.close();
}
if(ps!=null){
ps.close();
}
if(rs!=null){
rs.close();
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println(DruidUtils.getConn());
}
}
代码结果:
Druid参数列表