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。

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

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，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

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

看到这里别忘记点个小小的赞喔~ 更多往期文章我已整合成PDF放在了我的社区，也整理了一些Java学习的zl，需要的小伙伴点击传送门