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本篇文章为大家展示了如何理解高性能数据库连接池，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
为什么要有连接池
先看一下连接池所处的位置：
应用框架的业务实现一般都会访问数据库，缓存或者 HTTP 服务。为什么要在访问的地方加上一个连接池呢?
下面以访问 MySQL 为例，执行一个 SQL 命令，如果不使用连接池，需要经过哪些流程。
1：TCP 建立连接的三次握手
2：MySQL 认证的三次握手
3：真正的 SQL 执行
4：MySQL 的关闭
5：TCP 的四次握手关闭
可以看到，为了执行一条 SQL，却多了非常多我们不关心的网络交互。
优点：实现简单。
缺点：
1：网络 IO 较多
2：数据库的负载较高
3：响应时间较长及 QPS 较低
4：应用频繁的创建连接和关闭连接，导致临时对象较多，GC 频繁
5：在关闭连接后，会出现大量 TIME_WAIT 的 TCP 状态(在 2 个 MSL 之后关闭)
使用连接池流程
第一次访问的时候，需要建立连接。但是之后的访问，均会复用之前创建的连接。
优点：
1：较少了网络开销
2：系统的性能会有一个实质的提升
3：没了麻烦的 TIME_WAIT 状态
当然，现实往往是残酷的，当我们解决了一个问题的时候，同时伴随着另外一个问题的产生。
使用连接池面临的 *** 挑战：连接池的性能
连接数和线程数性能优化
分库 DB 部署结构：
假设有 128 个分库：32 个服务器，每个服务器有 4 个 schema。按照 128 个分库的设计，便会新建 128 个独立数据库连接池。
数据库连接池的模型
特点：
1：128 个连接池完全独立，不同的 schema 也对应不同的连接池
2：先通过拆库，读写等策略选择对应的连接池，再从连接池获取一个连接进行操作
3：操作完后，再将连接归还到对应的连接池中。
优点：
结构简单，分散竞争
面临的问题：
1：线程数过多
先看一下新建一个连接池，需要新建的线程数的个数。
连接池
线程数
描述
128 个分库需要的线程数
C3P0
4
3 个 helperThread (pollerThread)，1 个定时任务 AdminTaskTimer(DeadlockDetector)
4*128=512
DBCP
1
负责心跳，最小连接数维持，*** 空闲时间和防连接泄露
1*128=128
Druid
2
一个异步创建连接。一个异步关闭连接。
2*128=256
可以看到随着分库的增加，不管选用哪个连接池，线程的个数均会线性增长。线程数过多将会导致内存占用较大: 默认 1 个线程会占用 1M 的空间，如果是 512 个线程，则会占用 1M*512=512M 上下文切换开销。
Tips：由于 stack 和 heap 申请为虚地址空间，但是一旦使用就不会释放。(线程也不一定会占用 1M 的空间)
2：连接数过多
数据库的连接资源比较重，并且随着连接的增加，数据库的性能会有明显的下降。DBA 一般会限制每个 DB 建立连接的个数，比如限制为 3K 。假设数据库单台限制 3K，32 台则容量为 3K*32=96K。如果应用 ***，最小连接数均为 10，则每个应用总计需要 128*10=1.28K 个连接。那么数据库理论上支持的应用个数为 96K/1.28K= 80 台
3：不能连接复用
同一个物理机下面不同的 schema 完全独立，连接不能复用
优化后的数据库连接池模型
特点：
1：只有一个连接池, 所有节点共享线程 (解决了线程数过多的问题)
2：每个物理机对应一个 host, host 里面维护多个 schema，schema 存放连接。
3：同一个 host 下面的不同 schema 可以进行连接复用(解决连接数过多的问题)
获取连接流程：
1：获取连接需要带上 ip,port 和 schema 信息：比如获取的是 host31 的 schema1
2：先到 host31 的 schema1 中获取空闲连接，但是 schema1 无空闲连接，便会从 schema2 中获取空闲连接。
3：从 schema2 中获取的连接执行 useschema1，该连接便切换到 schema1 上面。
4：执行对应的 SQL 操作，执行完成后，归还连接到 schema1 的池子里面。
优点：
1：连接复用：有效减少连接数。
2：提升性能：避免频繁的新建连接。新建连接的开销比较大，而使用 use schema 开销非常小
3：有效减少线程数。按现有方案大概只需要 4 个线程即可。而优化前需要 512 个线程
缺点：
1：管理较为复杂
2：不符合 JDBC 接口规范。DataSource 只有简单的 getConnection()接口，没有针对获取对应 schema 的连接的接口。需要继承 DataSouce，实现特定接口。
事务语句性能优化
优化前执行事务的模型
从连接池里面获取到连接，默认是自动提交。为了开启事务，需要执行 setautocommit=false 操作，然后再执行具体的 SQL，归还连接的时候，还需要将连接设置为自动提交(需要执行 set autocommit=true) 。可以看到开启事务，需要额外执行两条事务的语句。
优化后执行事务的模型
每个 schema 里面所有的连接会按照 autocommit 进行分组。分为自动提交(autocommit=true) 和非自动提交(autocommit=false)。获取连接时优先获取相同 autocommit 的分组里的连接，如果没有可用连接则从另外一个分组中获取连接，业务操作执行完后，再归还到对应的分组里面。该种机制避免了开启事务多执行的两条事务语句。
锁性能优化
连接池的通用功能：
连接池主要包含五部分：获取连接，归还连接，定时任务，维护组件及资源池
获取连接：
1：获取超时：如果超过规定时间未获取到连接，则会抛出异常
2：有效性检查：当从资源池里面获取到资源，需要检查该资源的有效性，如果失效，再次获取连接。避免执行业务的时候报错。
3：创建连接：可以同步创建，也可以异步创建。
归还连接：
1：归还连接：比如需要检查 *** 空闲数，确定是物理关闭还是归还到连接池
2：销毁连接: 可同步销毁也可异步销毁
定时任务：
1：空闲检查：主要是检查空闲连接，连接空闲超过一定时间，则会关闭连接。
2：最小连接数控制：一般会设置最小连接数。保证当前系统里面最小的连接数。如果不够，则会新建连接。
组件维护：
1：连接状态控制：空闲，使用，删除等状态控制
2：异常处理：对 JDBC 访问的异常统一处理，如果异常与连接相关，则会将该连接销毁掉。
3：缓存：避免对 SQL 重复解析，PrepareStatement 机制下，会对 SQL 解析的对象进行缓存。
4：JDBC 封装：对 JDBC 进行了实现，真正的实现是底层的 driver, 比如 MySQL-connector-java。
资源池：
1：资源池是存放连接的地方，也是连接池最核心的地方。
2：所有的组件基本上都与资源池进行交互，对连接资源的竞争非常激烈。该处的性能将决定了整个连接池的性能。
3：一般资源池的实现是使用 JDK 提供的 BlockingQueue。那么是否有方案可以进行无锁的设计，来避免竞争。
资源池无锁设计
获取连接大概流程：
1：从 ThreadLocal 里面获取连接，如果没有空闲连接，则从全局连接池 (CopyOnWriteArrayList) 中获取。
2：如果全局连接池中没有空闲连接，则会异步新建连接。
3：判定超时时间是否大于阈值，如果小于阈值，则进行自旋。否则进行 park 休眠。
4：连接建立成功后，会对 park 的线程进行唤醒
主要从四个方面实现了无锁的设计：ThreadLocal,CopyOnWriteArrayList，异步建立连接及自旋。
ThreadLocal
1：每个线程均有一个连接队列。该队列是全局队列的引用。
2：获取连接时先从 ThreadLocal 里面拿连接，如果连接是空闲状态，则使用。否则移除掉，再拿下一个，直到拿不到连接为止。
3：归还连接时，只需要归还到 Threadlocal 的队列里面，同时设置连接为空闲状态
4：如果使用 BlockQueue, 获取连接时调用 poll, 归还连接时调用 offer，存在两次锁的竞争。优化后通过 CAS 避免了两次锁的开销(获取连接时，使用 CAS 置连接为非空闲状态; 归还时，使用 CAS 置连接为空闲状态)
CopyOnWriteArrayList
1：该队列使用场景是：大量读，少量写的操作，并且存储的数据比较有限。而连接池的场景非常适合采用 CopyOnWriteArrayList。
2：在获取连接或者归还连接时，只会通过 CAS 更改连接的状态，不会对连接池进行添加或者删除的操作。
3：一般连接池连接的个数比较可控，CopyOnWriteArrayList 在写操作时会对所有连接进行拷贝，对内存影响不大。
异步建立连接
获取到连接后，判断一下是否有并发正在等待获取连接，如果有，则异步建立连接。避免下一个连接的等待。如果 CopyOnWriteArrayList 没有空闲连接，则异步建立连接。
自旋
该自旋比较类似于 JDK 对 synchronized 的自旋机制。如果发现超时时间大于设定的阈值(比如 10 微秒)，则会进行线程挂起。如果小于设定的阈值，则重新获取连接，进行自选，避免线程的上下文切换带来的性能开销。。
优化小技巧
方法内联优化
1：每调用一次方法，线程便会新建一个栈帧，新建栈帧开销相对比较大
2：JIT 在运行时会进行内联优化，多个方法使用一个栈帧，避免栈帧新建过多
3：JIT 方法内联优化默认的字节码个数阈值是 35 个字节，低于 35 个字节，才会进行优化。(可通过 -XX:MaxInlineSize=35 进行设置)
通过修改上述代码，编译后字节码修改到 34 个字节，则可以满足内联的条件。
心跳语句选择
PrepareStatement 模式选择
MySQL driver 默认是 client 模式，如果需要开启 server 模式，需要设置 useServerPrepStmts=true 。PrepareStatement 默认的 client 模式和 Statement 对于 DB 端没有区别。大家普遍理解 PrepareStatement 和 Statement 的区别是 PrepareStatement 可以避免 SQL 注入。但是避免 SQL 注入是如何做到的?
使用 PrepareStatement 设置参数的时候，比如调用 setString(int parameterIndex, String x)，本地会对设置的参数进行转义来避免 SQL 注入。
执行 SQL 的时候，会将 SQL 的? 替换成转义后的字符，发送到数据库执行。
PSCache
MySQLdriver 默认不开启，可通过设置 cachePrepStmts = true 进行开启
QueryTimeout
之前也遇到因为开启了 queryTimeout，导致连接泄露的问题。
唯品会自研连接池：Caelus
Caelus 是唯品会自研的高性能的分布式的数据库连接池。
高性能：基于无锁的连接池设计模型来提升连接池性能;
在分库较多的场景下，减少线程数。 假如有 128 个分库，现有连接池模型下则需要使用 128 个独立的连接池，每个连接池都需要线程 (1- 4 个，不同的连接池不同) 处理任务。则总共需要维护 128 到 128* 4 个线程，开销巨大。而 Caelus 连接池会大大减少线程数。
连接复用。对于 一个 MySQL 的 instance 上面有多个 schema 场景下。现有连接池不同的 schema 的连接不可复用。而 Caelus 可以复用不同 schema 的连接，提升性能。
过多的事务指令。如果是事务语句，则从连接池拿到连接后，需要先开启事务(setautocommit=false)，归还时需要再设置(set autocommit=true)。每使用一次连接，均需要额外执行两条事务指令。Caelus 能有效减少事务指令。
配置规范的统一。结合 MySQL 的设置，提供规范统一，合理的配置。
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