本来不打算写这个题目的，因为 Druid 大多都是在 Spring 中使用的，它很多功能非常强大，但是对于 MySQL 性能测试中并不实用。但是由于特殊原因，还是得把这个拾起来。

在以前的性能测试的过程当中，我通常会采用 线程绑定连接 的方式进行测试，毕竟也用不到很多线程，再不济我就用 common-pool2 自己写一个。但是考虑到稳定性测试当中，持续时间非常久，自定义的功能缺少自愈能力，最终还是选择了使用已有成熟的 MySQL 连接池工具，经过几番对比，最后选择了 Druid 。

Druid 简介

Druid 连接池是阿里巴巴开源的数据库连接池项目，为监控而生，内置强大的监控功能，且监控特性不影响性能。Druid 连接池功能强大，性能优越，使用占比高，是一款优秀的数据库连接池。

Druid 连接池的主要特点包括：

Druid 连接池的使用非常简单，只需几行代码即可配置和使用，是 Java 应用开发中不可多得的利器。

一个例子

static void main(String[] args) {  
    // 创建 Druid 数据源  
    DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource()  
    // 配置数据库连接信息  
    dataSource.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/funtester")  
    dataSource.setUsername("root")  
    dataSource.setPassword("funtester")  
    // 获取数据库连接  
    Connection connection = dataSource.getConnection()  
    // 执行 SQL 语句  
    Statement statement = connection.createStatement()  
    def query = statement.executeQuery("select id, uid, create_time  from record order by id desc limit 10;")  
    while (query.next()) {  
        println("id: ${query.getInt(1)}, uid: ${query.getInt(2)}, create_time: ${query.getTimestamp(3)}")  
    }  
    query.close()  
    // 关闭数据库连接  
    statement.close()  
    connection.close()  
}

控制台打印信息就不再展示了。

Druid 配置项

上面例子中我们采取先创建 com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource 对象，然后进行配置项设置。我们还有一种语法，如下：

// 配置Druid连接池属性  
Properties properties = new Properties()  
properties.put("driverClassName", "com.mysql.cj.jdbc.Driver")  
properties.put("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/funtester")  
properties.put("username", "root")  
properties.put("password", "funtester")  
properties.put("maxActive", "2")

// 创建Druid连接池  
dataSource = (DruidDataSource) DruidDataSourceFactory.createDataSource(properties)

Druid 连接池提供了非常丰富的配置参数,可以根据实际需求进行定制化配置,下面列出了一些常用的配置项:

  1. 基本配置:
  2. 初始化配置:
  3. 超时时间配置:
  4. 测试配置:
  5. 空闲连接回收配置:
  6. 其他配置:

以上是一些 Druid 连接池常用的配置参数,在配置时可以根据项目实际情况进行调整。比如对于长时间保持空闲状态的应用可以将maxIdle设置小一些,而对于并发量大的应用则需要将maxActive设置大一些。配置合理的连接池参数有利于提升应用的性能和稳定性。

并发

在性能测试过程中少不了要对连接池并发获取连接、归还连接。下面是演示的例子：

import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource  
import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceFactory  
import com.funtester.frame.SourceCode  

import java.sql.Connection  
import java.util.concurrent.CountDownLatch  
import java.util.concurrent.ExecutorService  
import java.util.concurrent.Executors  

class DruidConcurrencyDemo extends SourceCode {  

    private static DruidDataSource dataSource  

    static {  
        try {  
            // 配置Druid连接池属性  
            Properties properties = new Properties()  
            properties.put(DruidDataSourceFactory.PROP_DRIVERCLASSNAME, "com.mysql.cj.jdbc.Driver")
            properties.put(DruidDataSourceFactory.PROP_URL, "jdbc:mysql://localhost:3306/funtester")
            properties.put(DruidDataSourceFactory.PROP_USERNAME, "root")
            properties.put(DruidDataSourceFactory.PROP_PASSWORD, "funtester")
            properties.put(DruidDataSourceFactory.PROP_MAXACTIVE, "10")
            properties.put(DruidDataSourceFactory.PROP_INITIALSIZE, "3")
            properties.put(DruidDataSourceFactory.PROP_MAXWAIT, "5000")

            // 创建Druid连接池  
            dataSource = (DruidDataSource) DruidDataSourceFactory.createDataSource(properties)  
        } catch (Exception e) {  
            e.printStackTrace()  
        }  
    }  

    static void main(String[] args) throws InterruptedException {  
        int threadCount = 4 // 模拟4个并发请求  
        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(threadCount)  
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(threadCount)  

        // 并发获取连接  
        for (int i = 0; i < threadCount; i++) {  
            executorService.execute(() -> {  
                try {  
                    Connection connection = dataSource.getConnection()  
                    // 模拟一些操作  
                    Thread.sleep(1000) // 模拟1秒的操作时间  
                    output("活跃连接数: " + dataSource.getActiveCount())  
                    output("空闲连接数: " + dataSource.getPoolingCount())  
                    connection.close() // 关闭连接  
                } catch (Exception e) {  
                    e.printStackTrace()  
                } finally {  
                    latch.countDown() // 计数器减一  
                }  
            })  
        }  

        latch.await() // 等待所有线程执行完毕  
        executorService.shutdown() // 关闭线程池  

        // 获取连接池状态  
        output("活跃连接数: " + dataSource.getActiveCount())  
        output("空闲连接数: " + dataSource.getPoolingCount())  
    }  
}

控制台输出：

16:31:55:819 pool-2-thread-3 {dataSource-1} inited
16:31:57:353 pool-2-thread-1 活跃连接数: 2
16:31:57:353 pool-2-thread-2 活跃连接数: 2
16:31:57:354 pool-2-thread-1 空闲连接数: 0
16:31:57:354 pool-2-thread-2 空闲连接数: 0
16:31:58:365 pool-2-thread-3 活跃连接数: 2
16:31:58:365 pool-2-thread-4 活跃连接数: 2
16:31:58:365 pool-2-thread-3 空闲连接数: 0
16:31:58:366 pool-2-thread-4 空闲连接数: 0
16:31:58:369 main 活跃连接数: 0
16:31:58:370 main 空闲连接数: 2

如果你在设置中增加了 com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceFactory#PROP_MAXIDLE = "maxIdle";的话，控制台会提示：

main maxIdle is deprecated

该配置已经过期了。


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