Druid连接池的⽤法
C3P0连接池⾃诞⽣以来在Java Web领域反响甚好，业已成为hibenate框架推荐的连接池。谁知⼈红是⾮多，C3P0在⼤型应⽤场合中暴露了越来越多的局限性，包括但不限于下列⼏点：
1、C3P0管理池内连接时没有采取LRU排队规则（最久未使⽤算法），意味着C3P0未能将数据库性能调到最优。
2、在处理⼤批量数据的时候，C3P0对耗时操作过于容忍，致使容易出现线程死锁的状况。
3、C3P0不⽀持监控功能，外界难以实时跟踪连接池的运⾏情况，不利于按需分配和调度系统资源。
就上⾯⼏点问题的看法因⼈⽽异，对⽼外来说，他们国家⼈⼝不多，⼀百年都难得遇上这种严苛的条件，考虑超⼤规模的数据处理纯属杞⼈忧天。但对国⼈来说，数据库⾥的业务记录动辄以千万计，亿级以上的海量数据也不罕见，此时⼀点⼀滴的性能差距汇总起来就可能出⼤问题。然⽽
C3P0源⾃国外，⼈家才懒得搭理这茬事；再说，此等关键要害岂能由外⼈扼住咽喉？当然要⾃⼰掌握核⼼技术才让⼈放⼼，于是阿⾥巴巴公司推出了国产的开源连接池Druid，该连接池⽴⾜于本国国情，在诸多⽅⾯加以调整和优化，⽐C3P0更适⽤于国内的业务系统。
Druid的⽤法近似于C3P0，它拥有⾃⼰的连接池⼯具DruidDataSource，该⼯具的常见⽅法列举如下：
setDriverClassName：设置连接池的数据库驱动。
setUrl：设置数据库的连接地址。
setUsername：设置数据库的⽤户名。
setPassword：设置数据库的密码。
setInitialSize：设置连接池的初始⼤⼩。
setMinIdle：设置连接池⼤⼩的下限。
setMaxActive：设置连接池⼤⼩的上限。
setRemoveAbandoned：设置是否抛弃已超时的连接。
setRemoveAbandonedTimeout：设置超时的时间间隔，单位秒。如果某连接超过该时间仍未释放，则会被⾃动回收。
setMaxWait：设置获取连接所允许的等待时间，单位毫秒。超过该时间将不再获取连接。
setTimeBetweenEvictionRunsMillis：设置间隔多久才进⾏⼀次检测，检测需要关闭的空闲连接，单位毫秒。
setValidationQuery：设置检测连接是否有效的SQL语句。
setTestWhileIdle：当空闲时是否需要进⾏有效性测试。建议设置为true，保证安全性。
setTestOnBorrow：设置为true，表⽰申请连接时将调⽤validationQuery⽅法来检测连接是否有效。
getDbType：获取数据库的名称。
getActiveCount：获取活跃连接的数量。
getConnectCount：获取已连上连接的数量。
getPoolingCount：获取空闲连接的数量。
getConnection：从连接池中获取⼀个连接，连接类型为DruidPooledConnection。
close：关闭连接池。
⾄于Druid的编码过程，则依然分成两个步骤：初始化连接池、从连接池中取出⼀个连接处理，分别说明如下
1、初始化连接池
该步骤⾸先创建Druid连接池的对象，再依次调⽤相关⽅法设置详细的参数信息，包括数据库驱动、连接地址、⽤户名、密码，以及与连接池有关的规格参数。下⾯是初始化Druid连接池的代码例⼦：
private static DruidDataSource dataSource; // 声明Druid连接池的对象
// 初始化连接池
private static void initDataSource() {
dataSource = new DruidDataSource(); // 创建Druid连接池
dataSource.setDriverClassName(driver_class); // 设置连接池的数据库驱动
dataSource.setUrl(dbUrl); // 设置数据库的连接地址
dataSource.setUsername(dbUserName); // 设置数据库的⽤户名
dataSource.setPassword(dbPassword); // 设置数据库的密码
dataSource.setInitialSize(1); // 设置连接池的初始⼤⼩
dataSource.setMinIdle(1); // 设置连接池⼤⼩的下限
dataSource.setMaxActive(20); // 设置连接池⼤⼩的上限
}
2、从连接池中取出⼀个连接处理
注意该步骤的getConnection⽅法拿到的是DruidPooledConnection类型的连接对象，再根据该连接创建对应的报告，并开展后续的数据库操作。为⽅便观察连接池的运⾏情况，可在其中添加⼏个连接池的检测⽅法，例如getActiveCount、getConnectCount、getPoolingCount等等。修改后的数据库操作代码⽰例如下：
// 显⽰性别分组
private static void showRecordGroupBySex() {
String sql = "select sex,count(1) count from teacher group by sex order by sex asc";
// 从连接池中获取连接、创建连接的报告、命令报告执⾏指定的SQL语句
try (DruidPooledConnection conn = Connection();
Statement stmt = ateStatement();
ResultSet rs = uteQuery(sql)) {
while (rs.next()) { // 循环遍历结果集⾥⾯的所有记录
int sex = rs.getInt("sex"); // 获取指定字段的整型值
int count = rs.getInt("count"); // 获取指定字段的整型值
String desc = String.format("%s⽼师有%d位；", sex==0 ? "男" : "⼥", count);
System.out.print(desc);
}
druid连接池配置详解System.out.println("\ngetActiveCount="+ActiveCount()); // 获取活跃连接的数量
System.out.println("getConnectCount="+ConnectCount()); // 获取已连上连接的数量
System.out.println("getPoolingCount="+PoolingCount()); // 获取空闲连接的数量
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
然后由外部反复调⽤以上的showRecordGroupBySex⽅法，假设准备测试连续的三次数据库操作，则外部的调⽤代码如下所⽰：for (int i=0; i<3; i++) { // 多次操作数据库
showRecordGroupBySex(); // 显⽰性别分组
}
运⾏包含上⾯代码的测试程序，观察到下⾯的输出⽇志：
男⽼师有2位；⼥⽼师有3位；
getActiveCount=1
getConnectCount=1
getPoolingCount=0
男⽼师有2位；⼥⽼师有3位；
getActiveCount=1
getConnectCount=2
getPoolingCount=0
男⽼师有2位；⼥⽼师有3位；
getActiveCount=1
getConnectCount=3
getPoolingCount=0
由⽇志可见，getActiveCount⽅法返回了当前正在使⽤的连接数量，getConnectCount⽅法返回了曾经连上与已经连上的连接总数，getPoolingCount返回了连接池中剩余的连接数量。

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