背景

连接池是一种常用的技术，为什么需要连接池呢？这个需要从TCP说起。假如我们的服务器跟数据库没有部署在同一台机器，那么，服务器每次查询数据库都要先建立连接，一般都是TCP链接，建立连接就需要3次握手了，假设后台服务跟数据库的单程的访问时间需要10ms，那么光是建立连接就花了30ms，并且TCP还有慢启动的机制，实际上一次查询可能还不止1次TCP来回，查询效率就会大大降低。

为了解决上述问题，我们就需要维护一些长链接，这样就不用每次都去建立连接，毕竟建立连接除了占用时间，还需要一些其他的系统资源。另外的好处，连接池让我们更加容易地管理，一方面是可以避免数据库资源被某几个API占据，另一方面也可以避免资源泄露。

本文对现有的数据库连接池做调研对比，综合性能，可靠性，稳定性，扩展性等因素推荐出最优的数据库连接池 。

测试结论

1：性能方面 hikariCP>druid>tomcat-jdbc>dbcp>c3p0 。hikariCP的高性能得益于最大限度地避免锁竞争。

2：druid功能最为全面，sql拦截等功能，统计数据较为全面，具有良好的扩展性。

3：综合性能，扩展性等方面，可考虑使用druid或者hikariCP连接池。

4：druid可开启prepareStatement缓存，对性能会有大概20%的提升。

功能对比

性能测试

环境配置：

1：获取关闭连接性能测试结果

测试说明：

• 初始连接和最小连接均为5，最大连接为20。在borrow和return均不心跳检测
• 其中打开关闭次数为: 100w次
• 测试用例和mysql在同一台机器上面，尽量避免io的影响

测试结果：

• 性能表现：hikariCP>druid>tomcat-jdbc>dbcp>c3p0。
• hikariCP 的性能极其优异。hikariCP号称java平台最快的数据库连接池。
• hikariCP在并发较高的情况下，性能基本上没有下降。
• c3p0连接池的性能很差，不建议使用该数据库连接池。

hikariCP性能分析：

• hikariCP通过优化(concurrentBag，fastStatementList )集合来提高并发的读写效率。
• hikariCP使用threadlocal缓存连接及大量使用CAS的机制，最大限度地避免lock。但可能带来cpu使用率的上升。
• 从字节码的维度优化代码。 (default inline threshold for a JVM running the server Hotspot compiler is 35 bytecodes ）让方法尽量在35个字节码一下，来提升jvm的处理效率。

2：查询一条语句性能测试

测试说明：

• 初始连接和最小连接均为8，最大连接为8。

• 在borrow和return均不心跳检测(即 testOnBorrow 参数设置为false，如果该参数为true，应用向连接池申请连接时，连接池会判断这条连接是否是可用的； testOnReturn参数设置为false，如果该参数为true， 当应用使用完连接，连接池回收连接的时候会判断该连接是否还可用，生产环境这两个参数一般都设置为false)

• 查询的次数为10w次，查询的语句为 1：打开连接 2：执行 ：select 1 3：关闭连接

• 测试用例和mysql在同一台机器上面，尽量避免io的影响

测试数据 (单位:ms)：

测试结果：

• 在并发比较少的情况下，每个连接池的响应时间差不多。是由于并发少，基本上没有资源竞争。
• 在并发较高的情况下，随着并发的升高，hikariCP响应时间基本上没有变动。
• c3p0随着并发的提高，性能急剧下降。

Tags：druid参数配置