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這篇文章主要介紹“Druid連接創建及銷毀的方法是什么”，在日常操作中，相信很多人在Druid連接創建及銷毀的方法是什么問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”Druid連接創建及銷毀的方法是什么”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！
Druid是阿里開源的數據庫連接池，是阿里監控系統Dragoon的副產品，提供了強大的可監控性和基于Filter-Chain的可擴展性。
Druid數據庫連接池中可用的連接存放在一個數組connections中；
Druid數據庫連接池做并發控制，主要靠一把可重入鎖以及和這把鎖關聯的兩個Condition對象；
public DruidAbstractDataSource(boolean lockFair) {
lock = new ReentrantLock(lockFair);
notEmpty = lock.newCondition();
empty = lock.newCondition();
}連接池沒有可用連接時，應用線程會在notEmpty上等待，連接池已滿時，生產連接的線程會在empty上等待；
對連接保活，就是每間隔一定時間，對達到了保活間隔周期的連接進行有效性校驗，可以將無效連接銷毀，也可以防止連接長時間不與數據庫服務端通信。
Druid版本：1.2.11
DruidDataSource連接的創建由CreateConnectionThread線程完成，其run() 方法如下所示。
public void run() {
initedLatch.countDown();
long lastDiscardCount = 0;
int errorCount = 0;
for (; ; ) {
try {
lock.lockInterruptibly();
} catch (InterruptedException e2) {
break;
}
long discardCount = DruidDataSource.this.discardCount;
boolean discardChanged = discardCount - lastDiscardCount > 0;
lastDiscardCount = discardCount;
try {
// emptyWait為true表示生產連接線程需要等待，無需生產連接
boolean emptyWait = true;
// 發生了創建錯誤，且池中已無連接，且丟棄連接的統計沒有改變
// 此時生產連接線程需要生產連接
if (createError != null
&& poolingCount == 0
&& !discardChanged) {
emptyWait = false;
}
if (emptyWait
&& asyncInit && createCount < initialSize) {
emptyWait = false;
}
if (emptyWait) {
// 池中已有連接數大于等于正在等待連接的應用線程數
// 且當前是非keepAlive場景
// 且當前是非連續失敗
// 此時生產連接的線程在empty上等待
// keepAlive && activeCount + poolingCount < minIdle時會在shrink()方法中觸發emptySingal()來添加連接
// isFailContinuous()返回true表示連續失敗，即多次（默認2次）創建物理連接失敗
if (poolingCount >= notEmptyWaitThreadCount
&& (!(keepAlive && activeCount + poolingCount < minIdle))
&& !isFailContinuous()
) {
empty.await();
}
// 防止創建超過maxActive數量的連接
if (activeCount + poolingCount >= maxActive) {
empty.await();
continue;
}
}
} catch (InterruptedException e) {
// 省略
} finally {
lock.unlock();
}
PhysicalConnectionInfo connection = null;
try {
connection = createPhysicalConnection();
} catch (SQLException e) {
LOG.error("create connection SQLException, url: " + jdbcUrl
+ ", errorCode " + e.getErrorCode()
+ ", state " + e.getSQLState(), e);
errorCount++;
if (errorCount > connectionErrorRetryAttempts
&& timeBetweenConnectErrorMillis > 0) {
// 多次創建失敗
setFailContinuous(true);
// 如果配置了快速失敗，就喚醒所有在notEmpty上等待的應用線程
if (failFast) {
lock.lock();
try {
notEmpty.signalAll();
} finally {
lock.unlock();
}
}
if (breakAfterAcquireFailure) {
break;
}
try {
Thread.sleep(timeBetweenConnectErrorMillis);
} catch (InterruptedException interruptEx) {
break;
}
}
} catch (RuntimeException e) {
LOG.error("create connection RuntimeException", e);
setFailContinuous(true);
continue;
} catch (Error e) {
LOG.error("create connection Error", e);
setFailContinuous(true);
break;
}
if (connection == null) {
continue;
}
// 把連接添加到連接池
boolean result = put(connection);
if (!result) {
JdbcUtils.close(connection.getPhysicalConnection());
LOG.info("put physical connection to pool failed.");
}
errorCount = 0;
if (closing || closed) {
break;
}
}
}CreateConnectionThread的run() 方法整體就是在一個死循環中不斷的等待，被喚醒，然后創建線程。當一個物理連接被創建出來后，會調用DruidDataSource#put方法將其放到連接池connections中，put() 方法源碼如下所示。
protected boolean put(PhysicalConnectionInfo physicalConnectionInfo) {
DruidConnectionHolder holder = null;
try {
holder = new DruidConnectionHolder(DruidDataSource.this, physicalConnectionInfo);
} catch (SQLException ex) {
// 省略
return false;
}
return put(holder, physicalConnectionInfo.createTaskId, false);
}
private boolean put(DruidConnectionHolder holder,
long createTaskId, boolean checkExists) {
// 涉及到連接池中連接數量改變的操作，都需要加鎖
lock.lock();
try {
if (this.closing || this.closed) {
return false;
}
// 池中已有連接數已經大于等于最大連接數，則不再把連接加到連接池并直接返回false
if (poolingCount >= maxActive) {
if (createScheduler != null) {
clearCreateTask(createTaskId);
}
return false;
}
// 檢查重復添加
if (checkExists) {
for (int i = 0; i < poolingCount; i++) {
if (connections[i] == holder) {
return false;
}
}
}
// 連接放入連接池
connections[poolingCount] = holder;
// poolingCount++
incrementPoolingCount();
if (poolingCount > poolingPeak) {
poolingPeak = poolingCount;
poolingPeakTime = System.currentTimeMillis();
}
// 喚醒在notEmpty上等待連接的應用線程
notEmpty.signal();
notEmptySignalCount++;
if (createScheduler != null) {
clearCreateTask(createTaskId);
if (poolingCount + createTaskCount < notEmptyWaitThreadCount
&& activeCount + poolingCount + createTaskCount < maxActive) {
emptySignal();
}
}
} finally {
lock.unlock();
}
return true;
}put() 方法會先將物理連接從PhysicalConnectionInfo中獲取出來并封裝成一個DruidConnectionHolder，DruidConnectionHolder就是Druid連接池中的連接。新添加的連接會存放在連接池數組connections的poolingCount位置，然后poolingCount會加1，也就是poolingCount代表著連接池中可以獲取的連接的數量。
DruidDataSource連接的銷毀由DestroyConnectionThread線程完成，其run() 方法如下所示。
public void run() {
// run()方法只要執行了，就調用initedLatch#countDown
initedLatch.countDown();
for (; ; ) {
// 每間隔timeBetweenEvictionRunsMillis執行一次DestroyTask的run()方法
try {
if (closed || closing) {
break;
}
if (timeBetweenEvictionRunsMillis > 0) {
Thread.sleep(timeBetweenEvictionRunsMillis);
} else {
Thread.sleep(1000);
}
if (Thread.interrupted()) {
break;
}
// 執行DestroyTask的run()方法來銷毀需要銷毀的連接
destroyTask.run();
} catch (InterruptedException e) {
break;
}
}
}DestroyConnectionThread的run() 方法就是在一個死循環中每間隔timeBetweenEvictionRunsMillis的時間就執行一次DestroyTask的run() 方法。DestroyTask#run方法實現如下所示。
public void run() {
// 根據一系列條件判斷并銷毀連接
shrink(true, keepAlive);
// RemoveAbandoned機制
if (isRemoveAbandoned()) {
removeAbandoned();
}
}在DestroyTask#run方法中會調用DruidDataSource#shrink方法來根據設定的條件來判斷出需要銷毀和保活的連接。DruidDataSource#shrink方法如下所示。
// checkTime參數表示在將一個連接進行銷毀前，是否需要判斷一下空閑時間
public void shrink(boolean checkTime, boolean keepAlive) {
// 加鎖
try {
lock.lockInterruptibly();
} catch (InterruptedException e) {
return;
}
// needFill = keepAlive && poolingCount + activeCount < minIdle
// needFill為true時，會調用empty.signal()喚醒生產連接的線程來生產連接
boolean needFill = false;
// evictCount記錄需要銷毀的連接數
// keepAliveCount記錄需要保活的連接數
int evictCount = 0;
int keepAliveCount = 0;
int fatalErrorIncrement = fatalErrorCount - fatalErrorCountLastShrink;
fatalErrorCountLastShrink = fatalErrorCount;
try {
if (!inited) {
return;
}
// checkCount = 池中已有連接數 - 最小空閑連接數
// 正常情況下，最多能夠將前checkCount個連接進行銷毀
final int checkCount = poolingCount - minIdle;
final long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();
// 正常情況下，需要遍歷池中所有連接
// 從前往后遍歷，i為數組索引
for (int i = 0; i < poolingCount; ++i) {
DruidConnectionHolder connection = connections[i];
// 如果發生了致命錯誤（onFatalError == true）且致命錯誤發生時間（lastFatalErrorTimeMillis）在連接建立時間之后
// 把連接加入到保活連接數組中
if ((onFatalError || fatalErrorIncrement > 0)
&& (lastFatalErrorTimeMillis > connection.connectTimeMillis)) {
keepAliveConnections[keepAliveCount++] = connection;
continue;
}
if (checkTime) {
// phyTimeoutMillis表示連接的物理存活超時時間，默認值是-1
if (phyTimeoutMillis > 0) {
// phyConnectTimeMillis表示連接的物理存活時間
long phyConnectTimeMillis = currentTimeMillis
- connection.connectTimeMillis;
// 連接的物理存活時間大于phyTimeoutMillis，則將這個連接放入evictConnections數組
if (phyConnectTimeMillis > phyTimeoutMillis) {
evictConnections[evictCount++] = connection;
continue;
}
}
// idleMillis表示連接的空閑時間
long idleMillis = currentTimeMillis - connection.lastActiveTimeMillis;
// minEvictableIdleTimeMillis表示連接允許的最小空閑時間，默認是30分鐘
// keepAliveBetweenTimeMillis表示保活間隔時間，默認是2分鐘
// 如果連接的空閑時間小于minEvictableIdleTimeMillis且還小于keepAliveBetweenTimeMillis
// 則connections數組中當前連接之后的連接都會滿足空閑時間小于minEvictableIdleTimeMillis且還小于keepAliveBetweenTimeMillis
// 此時跳出遍歷，不再檢查其余的連接
if (idleMillis < minEvictableIdleTimeMillis
&& idleMillis < keepAliveBetweenTimeMillis
) {
break;
}
// 連接的空閑時間大于等于允許的最小空閑時間
if (idleMillis >= minEvictableIdleTimeMillis) {
if (checkTime && i < checkCount) {
// i < checkCount這個條件的理解如下：
// 每次shrink()方法執行時，connections數組中只有索引0到checkCount-1的連接才允許被銷毀
// 這樣才能保證銷毀完連接后，connections數組中至少還有minIdle個連接
evictConnections[evictCount++] = connection;
continue;
} else if (idleMillis > maxEvictableIdleTimeMillis) {
// 如果空閑時間過久，已經大于了允許的最大空閑時間（默認7小時）
// 那么無論如何都要銷毀這個連接
evictConnections[evictCount++] = connection;
continue;
}
}
// 如果開啟了保活機制，且連接空閑時間大于等于了保活間隔時間
// 此時將連接加入到保活連接數組中
if (keepAlive && idleMillis >= keepAliveBetweenTimeMillis) {
keepAliveConnections[keepAliveCount++] = connection;
}
} else {
// checkTime為false，那么前checkCount個連接直接進行銷毀，不再判斷這些連接的空閑時間是否超過閾值
if (i < checkCount) {
evictConnections[evictCount++] = connection;
} else {
break;
}
}
}
// removeCount = 銷毀連接數 + 保活連接數
// removeCount表示本次從connections數組中拿掉的連接數
// 注：一定是從前往后拿，正常情況下最后minIdle個連接是安全的
int removeCount = evictCount + keepAliveCount;
if (removeCount > 0) {
// [0, 1, 2, 3, 4, null, null, null] -> [3, 4, 2, 3, 4, null, null, null]
System.arraycopy(connections, removeCount, connections, 0, poolingCount - removeCount);
// [3, 4, 2, 3, 4, null, null, null] -> [3, 4, null, null, null, null, null, null, null]
Arrays.fill(connections, poolingCount - removeCount, poolingCount, null);
// 更新池中連接數
poolingCount -= removeCount;
}
keepAliveCheckCount += keepAliveCount;
// 如果池中連接數加上活躍連接數（借出去的連接）小于最小空閑連接數
// 則將needFill設為true，后續需要喚醒生產連接的線程來生產連接
if (keepAlive && poolingCount + activeCount < minIdle) {
needFill = true;
}
} finally {
lock.unlock();
}
if (evictCount > 0) {
// 遍歷evictConnections數組，銷毀其中的連接
for (int i = 0; i < evictCount; ++i) {
DruidConnectionHolder item = evictConnections[i];
Connection connection = item.getConnection();
JdbcUtils.close(connection);
destroyCountUpdater.incrementAndGet(this);
}
Arrays.fill(evictConnections, null);
}
if (keepAliveCount > 0) {
// 遍歷keepAliveConnections數組，對其中的連接做可用性校驗
// 校驗通過連接就放入connections數組，沒通過連接就銷毀
for (int i = keepAliveCount - 1; i >= 0; --i) {
DruidConnectionHolder holer = keepAliveConnections[i];
Connection connection = holer.getConnection();
holer.incrementKeepAliveCheckCount();
boolean validate = false;
try {
this.validateConnection(connection);
validate = true;
} catch (Throwable error) {
if (LOG.isDebugEnabled()) {
LOG.debug("keepAliveErr", error);
}
}
boolean discard = !validate;
if (validate) {
holer.lastKeepTimeMillis = System.currentTimeMillis();
boolean putOk = put(holer, 0L, true);
if (!putOk) {
discard = true;
}
}
if (discard) {
try {
connection.close();
} catch (Exception e) {
}
lock.lock();
try {
discardCount++;
if (activeCount + poolingCount <= minIdle) {
emptySignal();
}
} finally {
lock.unlock();
}
}
}
this.getDataSourceStat().addKeepAliveCheckCount(keepAliveCount);
Arrays.fill(keepAliveConnections, null);
}
// 如果needFill為true則喚醒生產連接的線程來生產連接
if (needFill) {
lock.lock();
try {
// 計算需要生產連接的個數
int fillCount = minIdle - (activeCount + poolingCount + createTaskCount);
for (int i = 0; i < fillCount; ++i) {
emptySignal();
}
} finally {
lock.unlock();
}
} else if (onFatalError || fatalErrorIncrement > 0) {
lock.lock();
try {
emptySignal();
} finally {
lock.unlock();
}
}
}在DruidDataSource#shrink方法中，核心邏輯是遍歷connections數組中的連接，并判斷這些連接是需要銷毀還是需要保活。通常情況下，connections數組中的前checkCount（checkCount = poolingCount - minIdle） 個連接是危險的，因為這些連接只要滿足了：空閑時間 >= minEvictableIdleTimeMillis（允許的最小空閑時間），那么就需要被銷毀，而connections數組中的最后minIdle個連接是相對安全的，因為這些連接只有在滿足：空閑時間 > maxEvictableIdleTimeMillis（允許的最大空閑時間） 時，才會被銷毀。這么判斷的原因，主要就是需要讓連接池里能夠保證至少有minIdle個空閑連接可以讓應用線程獲取。
當確定好了需要銷毀和需要保活的連接后，此時會先將connections數組清理，只保留安全的連接，這個過程示意圖如下。
最后，會遍歷evictConnections數組，銷毀數組中的連接，遍歷keepAliveConnections數組，對其中的每個連接做可用性校驗，如果校驗可用，那么就重新放回connections數組，否則銷毀。
到此，關于“Druid連接創建及銷毀的方法是什么”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！
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