Druid介绍

Druid介绍

   Druid首先是一个数据库连接池，并且是目前最好的数据库连接池，在功能、性能、扩展性方面，都超过其他数据库连接池，包括DBCP、C3P0、BoneCP、Proxool、JBoss DataSource。但它不仅仅是一个数据库连接池，它还包含一个ProxyDriver，一系列内置的JDBC组件库，一个SQL Parser。

   Druid支持所有JDBC兼容的数据库，包括Oracle、MySQL、Derby、Postgresql、SQL Server、H2等等，并且Druid针对Oracle和MySql做了特别优化，比如Oracle的PS Cache内存占用优化，MySql的ping检测优化。

   通过Druid提供的监控功能，监控SQL的执行时间、ResultSet持有时间、返回行数、更新行数、错误次数、错误堆栈信息，可以清楚知道连接池和SQL的工作情况，能够详细统计SQL的执行性能，这对于线上分析数据库访问性能有帮助。

Druid配置

<dependency>  
  <groupId>com.alibaba</groupId>  
  <artifactId>druid</artifactId>  
  <version>1.0.20</version>  
</dependency>

   数据源的配置：

 <!-- 引入配置文件 -->    
 <bean id="mybatisPropertyConfigurer"    
 class="org.springframework.beans.factory.config.PropertyPlaceholderConfigurer">    
 <property name="order" value="1" />    
 <property name="ignoreUnresolvablePlaceholders" value="true" />  
 <property name="locations">  
 <list>   
 <value>classpath:druid.properties</value>  
 </list>  
 </property>    
 </bean>    
      
 <!-- druid连接池配置 -->  
 <bean id="dataSource" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" init-method="init" destroy-method="close">    
 <property name="url" value="${url}" />    
 <property name="username" value="${username}" />    
 <property name="password" value="${password}" />    
 <property name="filters" value="${filters}" />    
 <property name="maxActive" value="${maxActive}" />     
 <property name="initialSize" value="${initialSize}" />    
 <property name="maxWait" value="${maxWait}" />    
 <property name="timeBetweenEvictionRunsMillis" value="${timeBetweenEvictionRunsMillis}" />  
 <property name="minEvictableIdleTimeMillis" value="${minEvictableIdleTimeMillis}" />  
 <property name="validationQuery" value="${validationQuery}" />    
 <property name="testWhileIdle" value="${testWhileIdle}" />    
 <property name="testOnBorrow" value="${testOnBorrow}" />    
 <property name="testOnReturn" value="${testOnReturn}" />    
 <property name="poolPreparedStatements" value="${poolPreparedStatements}" />    
 <property name="maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize" value="${maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize}" />  
</bean>

 druid.properties的内容：

 url=jdbc:mysql://localhost:3306/era  
 username=root  
 password=123456  
 #初始化时建立物理连接的个数。初始化发生在显示调用init方法，或者第一次getConnection时   
 initialSize =1  
 #定义最大连接池数量    
 maxActive=20  
 #获取连接时最大等待时间，单位毫秒。配置了maxWait之后，缺省启用公平锁，并发效率会有所下降，如果需要可以通过配置useUnfairLock属性为true使用非公平锁。  
 maxWait=60000  
 #是否缓存preparedStatement，也就是PSCache。PSCache对支持游标的数据库性能提升巨大，比如说oracle。  
 #在mysql5.5以下的版本中没有PSCache功能，建议关闭掉。5.5及以上版本有PSCache，建议开启。   
 poolPreparedStatements=false  
 #要启用PSCache，必须配置大于0，当大于0时，poolPreparedStatements自动触发修改为true。  
 #在Druid中，不会存在Oracle下PSCache占用内存过多的问题，可以把这个数值配置大一些，比如说100  
 maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize=100  
 #用来检测连接是否有效的sql，要求是一个查询语句。如果validationQuery为null，testOnBorrow、testOnReturn、testWhileIdle都不会其作用。   
 validationQuery=SELECT 'x'  
 #申请连接时执行validationQuery检测连接是否有效，做了这个配置会降低性能。   
 testOnBorrow=false  
 #归还连接时执行validationQuery检测连接是否有效，做了这个配置会降低性能。  
 testOnReturn=false  
 #建议配置为true，不影响性能，并且保证安全性。申请连接的时候检测，如果空闲时间大于timeBetweenEvictionRunsMillis，执行validationQuery检测连接是否有效。   
 testWhileIdle=true  
 #属性类型是字符串，通过别名的方式配置扩展插件，常用的插件有：监控统计用的filter:stat;日志用的filter:log4j;防御sql注入的filter:wall   
 filters=stat,wall  
 #有两个含义：1) Destroy线程会检测连接的间隔时间;2) testWhileIdle的判断依据，详细看testWhileIdle属性的说明   
 timeBetweenEvictionRunsMillis=3000  
 #配置一个连接在池中最小生存的时间，单位是毫秒  
 minEvictableIdleTimeMillis=300000

 如果要使用Druid的内置监控功能，需要配置数据源时加上<property name="filters" value="stat" />，上面已经有了。


   还需要在web.xml中加上：

 <!-- 启用Web监控统计功能需要在Web应用的web.xml中加入这个Servlet声明 -->  
 <servlet>  
 <servlet-name>DruidStatView</servlet-name>  
 <servlet-class>com.alibaba.druid.support.http.StatViewServlet</servlet-class>  
 <init-param>    
 <!-- 是否允许清空统计数据，不写时默认true -->  
 <param-name>resetEnable</param-name>    
 <param-value>true</param-value>    
 </init-param>    
 <init-param>    
 <!-- 用户名，用户名和密码可以不写，不写时不需要输入，直接登录 -->  
 <param-name>loginUsername</param-name>    
 <param-value>druid</param-value>    
 </init-param>    
 <init-param>    
 <!-- 密码 -->  
 <param-name>loginPassword</param-name>    
 <param-value>123456</param-value>    
 </init-param>    
 </servlet>  
 <servlet-mapping>  
 <servlet-name>DruidStatView</servlet-name>  
 <url-pattern>/druid/*</url-pattern>  
 </servlet-mapping>

启动项目后在浏览器输入：

http://ip:port/项目名/druid/或http://ip:port/项目名/druid/index.html即可访问。

问题描述

程序部署在生产环境（数据库是oracle），大概半个小时不用，再次使用的时候就出现查询数据库卡主，停顿大概15分钟左右，15分钟之后程序抛出异常，然后再使用就可以了，多刷新几次，跳过当前有问题的那个数据库连接也能正常使用，最后解决的方法是添加了一个参数，参数名字是：keepAlive
github druid的上对这个参数的说明

https://github.com/alibaba/druid/wiki/KeepAlive_cn

问题解决办法：

      第一步：

druidDataSource.setConnectionProperties("oracle.net.CONNECT_TIMEOUT=2000;oracle.jdbc.ReadTimeout=30000");

//后面的ReadTimeout单位也是毫秒，不要设置的太短，否则有些sql执行时间本来就长，报错会影响正常使用。mysql可以这样写：

druidDataSource.setConnectionProperties("connectTimeout=2000;socketTimeout=30000);

sqlserver或postgresql可以这写：

druidDataSource.setConnectionProperties("loginTimeout=2000;socketTimeout=30000);

         第二步：

druidDataSource.setMinEvictableIdleTimeMillis(180000);

//配置一个连接在池中最小生存的时间，单位是毫秒，这里配置为3分钟180000
druidDataSource.setKeepAlive(true);

//打开druid.keepAlive之后，当连接池空闲时，池中的minIdle数量以内的连接，空闲时间超过minEvictableIdleTimeMillis，则会执行keepAlive操作，即执行druid.validationQuery指定的查询SQL，一般为select 1 from dual，其他数据库一般为select 1,只要minEvictableIdleTimeMillis设置的小于防火墙切断连接时间，就可以保证当连接空闲时自动做保活检测，不会被防火墙切断
 

数据源的初始化

了解下DruidDataSource这个类

这里先来介绍下DruidDataSource这个类：

DruidDataSource的UML图

图中我只列出了几个重要的属性，这几个属性没有理解好，后面的源码很难看得进去。

概括下初始化的过程

DruidDataSource的初始化时机是可选的，当我们设置init=true时，在createDataSource时就会调用DataSource.init()方法进行初始化，否则，只会在getConnection时再进行初始化。数据源初始化主要逻辑在DataSource.init()这个方法，可以概括为以下步骤：

  1. 加锁
  2. 初始化initStackTrace、id、xxIdSeed、dbTyp、driver、dataSourceStat、connections、evictConnections、keepAliveConnections等属性
  3. 初始化过滤器
  4. 校验maxActive、minIdle、initialSize、timeBetweenLogStatsMillis、useGlobalDataSourceStat、maxEvictableIdleTimeMillis、minEvictableIdleTimeMillis、validationQuery等配置是否合法
  5. 初始化ExceptionSorter、ValidConnectionChecker、JdbcDataSourceStat
  6. 创建initialSize数量的连接
  7. 创建logStatsThread、createConnectionThread和destroyConnectionThread
  8. 等待createConnectionThread和destroyConnectionThread线程run后再继续执行
  9. 注册MBean，用于支持JMX
  10. 如果设置了keepAlive，通知createConnectionThread创建连接对象
  11. 解锁

这个方法差不多200行，考虑篇幅，我删减了部分内容。

加锁和解锁

druid数据源初始化采用的是ReentrantLock，如下：

注意，以下步骤均在这个锁的范围内。

初始化属性

这部分内容主要是初始化一些属性，需要注意的一点就是，这里使用了AtomicLongFieldUpdater来进行原子更新，保证写的安全和读的高效，当然，还是cocurrent包的工具。

初始化过滤器

看到下面的代码会发现，我们还可以通过SPI机制来配置过滤器。

使用SPI配置过滤器时需要注意，对应的类需要加上@AutoLoad注解，另外还需要配置load.spifilter.skip=false，SPI相关内容可参考我的另一篇博客：使用SPI解耦你的实现类。

在这个方法里，主要就是初始化过滤器的一些属性而已。过滤器的部分，本文不会涉及到太多。

校验配置

这里只是简单的校验，不涉及太多复杂的逻辑。

初始化ExceptionSorter、ValidConnectionChecker、JdbcDataSourceStat

这里重点关注ExceptionSorter和ValidConnectionChecker这两个类，这里会根据数据库类型进行选择。其中，ValidConnectionChecker用于对连接进行检测。

创建initialSize数量的连接

这里有两种方式创建连接，一种是异步，一种是同步。但是，根据我们的使用例子，createScheduler为null，所以采用的是同步的方式。

注意，后面的所有代码也是基于createScheduler为null来分析的。

创建logStatsThread、createConnectionThread和destroyConnectionThread

这里会启动三个线程。

等待

这里使用了CountDownLatch，保证当createConnectionThread和destroyConnectionThread开始run时再继续执行。

private final CountDownLatch initedLatch = new CountDownLatch(2);
        // 线程进入等待，等待CreatorThread和DestroyThread执行
        initedLatch.await();

我们进入到
DruidDataSource.CreateConnectionThread.run()，可以看到，一执行run方法就会调用countDown。destroyConnectionThread也是一样，这里就不放进来了。

注册MBean

接下来是注册MBean，会去注册
DruidDataSourceStatManager和DruidDataSource，启动我们的程度，通过jconsole就可以看到这两个MBean。JMX相关内容这里就不多扩展了，感兴趣的话可参考我的另一篇博客： 如何使用JMX来管理程序？

// 注册MBean，用于支持JMX
        registerMbean();

通知createConnectionThread创建连接对象

前面已经讲过，当我们调用empty.signal(),会去唤醒处于empty.await()状态的CreateConnectionThread。CreateConnectionThread这个线只有在需要创建连接时才运行，否则会一直等待，后面会讲到。

连接对象的获取

了解下DruidPooledConnection这个类

用户调用
DruidDataSource.getConnection，拿到的对象是DruidPooledConnection，里面封装了DruidConnectionHolder，而这个对象包含了原生的连接对象和我们一开始创建的数据源对象。

DruidPooledConnection的UML图

概括下获取连接的过程

连接对象的获取过程可以概括为以下步骤：

  1. 初始化数据源（如果还没初始化）；
  2. 获得连接对象，如果无可用连接，向createConnectionThread发送signal创建新连接，此时会进入等待；
  3. 如果设置了testOnBorrow，进行testOnBorrow检测，否则，如果设置了testWhileIdle，进行testWhileIdle检测；
  4. 如果设置了removeAbandoned，则会将连接对象放入activeConnections；
  5. 设置defaultAutoCommit，并返回；
  6. 执行filterChain。

初始化数据源的前面已经讲过了，这里就直接从第二步开始。

获取连接对象

进入
DruidDataSource.getConnectionInternal方法。除了获取连接对象，其他的大部分是校验和计数的内容。

下面再看下DruidDataSource.takeLast()方法（即没有配置maxWait时调用的方法）。该方法中，当没有空闲连接对象时，会尝试创建连接，此时该线程进入等待（notEmpty.await()），只有连接对象创建完成或池中回收了连接对象（notEmpty.signal()），该线程才会继续执行。

创建连接对象

前面已经讲到，创建连接是采用异步方式，进入到
DruidDataSource.CreateConnectionThread.run()。当不需要创建连接时，该线程进入empty.await()状态，此时需要用户线程调用empty.signal()来唤醒。

testOnBorrow或testWhileIdle

进入
DruidDataSource.getConnectionDirect(long)。该方法会使用到validConnectionChecker来校验连接的有效性。

removeAbandoned

进入
DruidDataSource.getConnectionDirect(long)，这里不会进行检测，只是将连接对象放入activeConnections，具体泄露连接的检测工作是在DestroyConnectionThread线程中进行。

DestroyConnectionThread线程会根据我们设置的
timeBetweenEvictionRunsMillis来进行检验，具体的校验会去运行DestroyTask（DruidDataSource的内部类），这里看下DestroyTask的run方法。

进入
DruidDataSource.removeAbandoned()，当连接对象使用时间超过removeAbandonedTimeoutMillis，则会被丢弃掉。

执行filterChain

进入
DruidDataSource.getConnection。

进入到
FilterChainImpl.dataSource_connect。

这里以
StatFilter.dataSource_getConnection为例。

以上，druid的源码基本已经分析完，其他部分内容有空再做补充。

数据源的初始化

了解下DruidDataSource这个类

这里先来介绍下DruidDataSource这个类：

DruidDataSource的UML图

图中我只列出了几个重要的属性，这几个属性没有理解好，后面的源码很难看得进去。

概括下初始化的过程

DruidDataSource的初始化时机是可选的，当我们设置init=true时，在createDataSource时就会调用DataSource.init()方法进行初始化，否则，只会在getConnection时再进行初始化。数据源初始化主要逻辑在DataSource.init()这个方法，可以概括为以下步骤：

  1. 加锁
  2. 初始化initStackTrace、id、xxIdSeed、dbTyp、driver、dataSourceStat、connections、evictConnections、keepAliveConnections等属性
  3. 初始化过滤器
  4. 校验maxActive、minIdle、initialSize、timeBetweenLogStatsMillis、useGlobalDataSourceStat、maxEvictableIdleTimeMillis、minEvictableIdleTimeMillis、validationQuery等配置是否合法
  5. 初始化ExceptionSorter、ValidConnectionChecker、JdbcDataSourceStat
  6. 创建initialSize数量的连接
  7. 创建logStatsThread、createConnectionThread和destroyConnectionThread
  8. 等待createConnectionThread和destroyConnectionThread线程run后再继续执行
  9. 注册MBean，用于支持JMX
  10. 如果设置了keepAlive，通知createConnectionThread创建连接对象
  11. 解锁

这个方法差不多200行，考虑篇幅，我删减了部分内容。

加锁和解锁

druid数据源初始化采用的是ReentrantLock，如下：

注意，以下步骤均在这个锁的范围内。

初始化属性

这部分内容主要是初始化一些属性，需要注意的一点就是，这里使用了AtomicLongFieldUpdater来进行原子更新，保证写的安全和读的高效，当然，还是cocurrent包的工具。

初始化过滤器

看到下面的代码会发现，我们还可以通过SPI机制来配置过滤器。

使用SPI配置过滤器时需要注意，对应的类需要加上@AutoLoad注解，另外还需要配置load.spifilter.skip=false，SPI相关内容可参考我的另一篇博客：使用SPI解耦你的实现类。

在这个方法里，主要就是初始化过滤器的一些属性而已。过滤器的部分，本文不会涉及到太多。

校验配置

这里只是简单的校验，不涉及太多复杂的逻辑。

初始化ExceptionSorter、ValidConnectionChecker、JdbcDataSourceStat

这里重点关注ExceptionSorter和ValidConnectionChecker这两个类，这里会根据数据库类型进行选择。其中，ValidConnectionChecker用于对连接进行检测。

创建initialSize数量的连接

这里有两种方式创建连接，一种是异步，一种是同步。但是，根据我们的使用例子，createScheduler为null，所以采用的是同步的方式。

注意，后面的所有代码也是基于createScheduler为null来分析的。

创建logStatsThread、createConnectionThread和destroyConnectionThread

这里会启动三个线程。

等待

这里使用了CountDownLatch，保证当createConnectionThread和destroyConnectionThread开始run时再继续执行。

private final CountDownLatch initedLatch = new CountDownLatch(2);
        // 线程进入等待，等待CreatorThread和DestroyThread执行
        initedLatch.await();

我们进入到
DruidDataSource.CreateConnectionThread.run()，可以看到，一执行run方法就会调用countDown。destroyConnectionThread也是一样，这里就不放进来了。

注册MBean

接下来是注册MBean，会去注册
DruidDataSourceStatManager和DruidDataSource，启动我们的程度，通过jconsole就可以看到这两个MBean。JMX相关内容这里就不多扩展了，感兴趣的话可参考我的另一篇博客： 如何使用JMX来管理程序？

// 注册MBean，用于支持JMX
        registerMbean();

通知createConnectionThread创建连接对象

前面已经讲过，当我们调用empty.signal(),会去唤醒处于empty.await()状态的CreateConnectionThread。CreateConnectionThread这个线只有在需要创建连接时才运行，否则会一直等待，后面会讲到。

连接对象的获取

了解下DruidPooledConnection这个类

用户调用
DruidDataSource.getConnection，拿到的对象是DruidPooledConnection，里面封装了DruidConnectionHolder，而这个对象包含了原生的连接对象和我们一开始创建的数据源对象。

DruidPooledConnection的UML图

概括下获取连接的过程

连接对象的获取过程可以概括为以下步骤：

  1. 初始化数据源（如果还没初始化）；
  2. 获得连接对象，如果无可用连接，向createConnectionThread发送signal创建新连接，此时会进入等待；
  3. 如果设置了testOnBorrow，进行testOnBorrow检测，否则，如果设置了testWhileIdle，进行testWhileIdle检测；
  4. 如果设置了removeAbandoned，则会将连接对象放入activeConnections；
  5. 设置defaultAutoCommit，并返回；
  6. 执行filterChain。

初始化数据源的前面已经讲过了，这里就直接从第二步开始。

获取连接对象

进入
DruidDataSource.getConnectionInternal方法。除了获取连接对象，其他的大部分是校验和计数的内容。

下面再看下DruidDataSource.takeLast()方法（即没有配置maxWait时调用的方法）。该方法中，当没有空闲连接对象时，会尝试创建连接，此时该线程进入等待（notEmpty.await()），只有连接对象创建完成或池中回收了连接对象（notEmpty.signal()），该线程才会继续执行。

创建连接对象

前面已经讲到，创建连接是采用异步方式，进入到
DruidDataSource.CreateConnectionThread.run()。当不需要创建连接时，该线程进入empty.await()状态，此时需要用户线程调用empty.signal()来唤醒。

testOnBorrow或testWhileIdle

进入
DruidDataSource.getConnectionDirect(long)。该方法会使用到validConnectionChecker来校验连接的有效性。

removeAbandoned

进入
DruidDataSource.getConnectionDirect(long)，这里不会进行检测，只是将连接对象放入activeConnections，具体泄露连接的检测工作是在DestroyConnectionThread线程中进行。

DestroyConnectionThread线程会根据我们设置的
timeBetweenEvictionRunsMillis来进行检验，具体的校验会去运行DestroyTask（DruidDataSource的内部类），这里看下DestroyTask的run方法。

进入
DruidDataSource.removeAbandoned()，当连接对象使用时间超过removeAbandonedTimeoutMillis，则会被丢弃掉

执行filterChain

进入
DruidDataSource.getConnection。

进入到
FilterChainImpl.dataSource_connect。

这里以
StatFilter.dataSource_getConnection为例。

以上，druid的源码基本已经分析完，其他部分内容有空再做补充。

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