自定义数据结构设计JDBC连接池提高性能

骑猪看日落 2022-04-22 01:32 206阅读 0赞

// 后面贴上源码

之前写一个小工具，发现了一个问题，发现部署到云计算上面，由于需要操作其他环境的数据库，发现获取66   175环境的获取连接非常缓慢。

通过打印日志，然后部署到服务器，发现获取175环境的数据库连接池居然要6s?? 获取66环境需要3s 显然不合理？  
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![89961259e0954230dbea_1272x458.png_900-0-90-f.png][]

![0e741259e07c8d0342f9_1905x751.png_900-0-90-f.png][]  
一个查询居然要5-6秒，具体原因我真的不懂，为啥175连的那么困难？ 是不是物理机隔得太远了？还是啥。。 反正想着既然这样，

本来想用业界成熟的c3p0，或者本平台已经在使用的阿里巴巴druid连接池，但是好像不太符合我们的需求。因为我们需要保存很多个不同环境的连接，数据结构不能是List单纯保存连接，需要一个map映射。

最后自己写一个自定义连接池吧。。。 把获取到的连接保存到集合里，不需要就放回去，需要在拿回来，这是最简单的思路，就开始编码了，看看能不能解决问题。

思路大概这样吧：

![0f85f259e685df607afb_1337x735.png_900-0-90-f.png][]

![84eea259e657b3fcf31b_898x717.png_900-0-90-f.png][]

注意要给释放连接和获取连接加上重入锁，保证多线程的可靠性。

最后从新部署测试。

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![aeb3b259e661525333e6_797x119.png_900-0-90-f.png][]

\----------遗留问题，一直不明白为什么jdbc建立connection连接 对于66环境和175环境需要3-5s， 而其他环境建立连接就算不用连接池只需要几ms。

最后附上代码

package com.huawei.solution.utils;
    
    import java.sql.Connection;
    import java.sql.DriverManager;
    import java.sql.SQLException;
    import java.util.*;
    import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
    import java.util.concurrent.locks.Condition;
    import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
    
    import static com.huawei.solution.constants.CommonConstants.PASS_WORD;
    import static com.huawei.solution.constants.CommonConstants.USER_NAME;
    import static com.huawei.solution.constants.CommonConstants.DRIVER_CLASS_NAME;
    
    /**
     * @ClassNme DataSourcePoolNew
     * @Author x84104122
     * @Date 2018/10/29 17:45
     * @Description  自定义简单数据库映射连接池
     */
    public class DataSourcePoolNew {
        /**
         * 最大连接数
         */
        private static final int COUNT = 10;
        /**
         * 存放数据库
         * key 为环境 value 为数据库
         */
        public static final Map<Integer, LinkedList<Connection>> connections = new ConcurrentHashMap<>();
        /**
         * 创建锁
         */
        private static final ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
        private static final Condition notEmpty = lock.newCondition();
        private static final Condition notFull = lock.newCondition();
        /**
         * 数据库连接
         */
        private static String URL;
    
    
        public DataSourcePoolNew() {
        }
    
        /**
         * 初始化信息
         */
        public DataSourcePoolNew(Integer key,String url) {
            final ReentrantLock reentrantLock = lock;
            reentrantLock.lock();
            try {
                //加载驱动
                URL = url;
                Class.forName(DRIVER_CLASS_NAME);
                LinkedList<Connection> connectionList = new LinkedList<>();
                for (int i = 0; i < COUNT; i++) {
                    Connection connection = DriverManager.getConnection(URL, USER_NAME, PASS_WORD);
                    connectionList.add(connection);
                }
                connections.put(key, connectionList);
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                reentrantLock.unlock();
            }
        }
    
    
        /**
         * 获取Connection
         */
        public Connection getConnection(Integer key) {
            if (!connections.containsKey(key)){
                return null;
            }
            final ReentrantLock reentrantLock = lock;
            reentrantLock.lock();
            try {
                //如果没有连接了，则等待着新放入的连接
                if (connections.get(key).isEmpty()) {
                    notEmpty.await();
                }
                Connection connection = connections.get(key).removeFirst();
                notFull.signalAll();
                return connection;
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                reentrantLock.unlock();
            }
            return null;
        }
    
        /**
         * 释放连接
         *
         * @param connection
         */
        public static void release(Integer key, Connection connection) {
            if (!connections.containsKey(key)){
                return ;
            }
            final ReentrantLock reentrantLock = lock;
            reentrantLock.lock();
            try {
                if (connections.get(key).size() == COUNT) {
                    notFull.await();
                }
                if (connection == null || connection.isClosed()) {
                    connections.get(key).add(DriverManager.getConnection(URL, USER_NAME, PASS_WORD));
                    notEmpty.signalAll();
                    return;
                }
                //恢复默认值
                if (connection.getAutoCommit() == false) {
                    connection.setAutoCommit(true);
                }
                connections.get(key).add(connection);
                notEmpty.signalAll();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                reentrantLock.unlock();
            }
        }
    }

使用Demo

获取连接

if (DataSourcePoolNew.connections.containsKey(environment) && !DataSourcePoolNew.connections.get(environment).isEmpty()) {
        con = DataSourcePoolNew.connections.get(environment).removeFirst();
    } else {
        con = new DataSourcePoolNew(environment, url).getConnection(environment);
    }

释放连接

放回集合了

DataSourcePoolNew.release(environment, con);

本文主要给大家提供一个思路,深入理解连接池。大家可以自己自定义自己想要的数据结构模型，去获取相应的数据库连接池。代码是活的，思路是死的。

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[89961259e0954230dbea_1272x458.png_900-0-90-f.png]: http://image.huawei.com/tiny-lts/v1/images/89961259e0954230dbea_1272x458.png@900-0-90-f.png
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[0f85f259e685df607afb_1337x735.png_900-0-90-f.png]: http://image.huawei.com/tiny-lts/v1/images/0f85f259e685df607afb_1337x735.png@900-0-90-f.png
[84eea259e657b3fcf31b_898x717.png_900-0-90-f.png]: http://image.huawei.com/tiny-lts/v1/images/84eea259e657b3fcf31b_898x717.png@900-0-90-f.png
[c366b259e65f6e18018a_509x345.png_900-0-90-f.png]: http://image.huawei.com/tiny-lts/v1/images/c366b259e65f6e18018a_509x345.png@900-0-90-f.png
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