1.为什么需要数据库连接池？
我们在讲多线程的时候说过，创建线程是一个昂贵的操作，如果有大量的小任务需要执行，并且频繁地创建和销毁线程，实际上会消耗大量的系统资源，往往创建和消耗线程所耗费的时间比执行任务的时间还长，所以，为了提高效率，可以用线程池。
类似的，在执行JDBC的增删改查的操作时，如果每一次操作都来一次打开连接，操作，关闭连接，那么创建和销毁JDBC连接的开销就太大了。为了避免频繁地创建和销毁JDBC连接，我们可以通过连接池（Connection Pool）复用已经创建好的连接。
JDBC连接池有一个标准的接口javax.sql.DataSource，注意这个类位于Java标准库中，但仅仅是接口。要使用JDBC连接池，我们必须选择一个JDBC连接池的实现。常用的JDBC连接池有：
- HikariCP
- C3P0
- BoneCP
- Druid（推荐使用！🧂）
示意图：
2.C3P0连接池
C3P0是一个开源的JDBC连接池，它实现了数据源和JNDI绑定，支持JDBC3规范和JDBC2的标准扩展。c3p0是异步操作的，缓慢的JDBC操作通过帮助进程完成。扩展这些操作可以有效的提升性能。目前使用它的开源项目有hibernate，spring等。是一个成熟的、高并发的JDBC连接池库，用于缓存和重用PreparedStatements支持。c3p0具有自动回收空闲连接功能。
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C3P0下载地址
注意：下面这个这是c3p0数据库连接池的辅助包，如果没有这个包系统启动时会报classnotfoundexception，这是更新c3p0-0.9.2版本后分离出来的包，0.9.1的时候还是只是一个包
mchange-commons-java-0.2.15.jar下载地址
或者更简单的，直接使用Maven导包：
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.mchange/c3p0 --> <dependency> <groupId>com.mchange</groupId> <artifactId>c3p0</artifactId> <version>0.9.5.2</version> </dependency>
使用的第一种方式：相关参数在程序中指定：🙌
/** * 相关参数在程序中指定 */ @Test public void test1() throws IOException, PropertyVetoException, SQLException { // 创建数据库对象 ComboPooledDataSource comboPooledDataSource = new ComboPooledDataSource(); Properties properties = new Properties(); properties.load(new FileInputStream("src\\mysql.properties")); String user = properties.getProperty("user"); String password = properties.getProperty("password"); String url = properties.getProperty("url"); String driver = properties.getProperty("driver"); // 给数据源comboPooledDataSource设置相关参数 comboPooledDataSource.setDriverClass(driver); comboPooledDataSource.setJdbcUrl(url); comboPooledDataSource.setUser(user); comboPooledDataSource.setPassword(password); // 初始化连接数 comboPooledDataSource.setInitialPoolSize(10); // 设置最大连接数，其余的将会进入等待队列 comboPooledDataSource.setMaxPoolSize(50); // 获取连接 Connection connection = comboPooledDataSource.getConnection(); System.out.println("连接成功！"); connection.close(); }
使用的第二种方式：使用配置文件模板来完成连接👨
c3p0-config.xml文件：（文件名不要改） <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <c3p0-config> <!--数据源名称--> <named-config name="imustctf"> <!--加载驱动--> <property name="driverClass">com.mysql.cj.jdbc.Driver</property> <!--数据库url--> <property name="jdbcUrl">jdbc:mysql://localhost:3306/jdbc_test?useSSL=false&serverTimezone=GMT%2B8&rewriteBatchedStatements=true</property> <!--数据库用户名--> <property name="user">root</property> <!--数据库密码--> <property name="password">root</property> <!--初始的连接数--> <property name="initialPoolSize">10</property> <!--最大连接数--> <property name="maxPoolSize">50</property> <!--最小连接数--> <property name="minPoolSize">5</property> <property name="maxIdleTime">60</property> <!--可连接的最多命令对象数--> <property name="maxStatements">50</property> <!--每次增长的连接数--> <property name="acquireIncrement">5</property> <property name="acquireRetryAttempts">5</property> <property name="acquireRetryDelay">1000</property> </named-config> </c3p0-config>
测试代码：
/** * 使用配置文件模板来完成连接 */ @Test public void test2() throws SQLException { ComboPooledDataSource comboPooledDataSource = new ComboPooledDataSource("imustctf"); Connection connection = comboPooledDataSource.getConnection(); System.out.println("连接成功！"); connection.close(); }
3.徳鲁伊连接池
Druid连接池是阿里巴巴开源的数据库连接池项目。Druid连接池为监控而生，内置强大的监控功能，监控特性不影响性能。功能强大，能防SQL注入，内置Loging能诊断Hack应用行为。
或者使用Maven：
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.alibaba/druid --> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid</artifactId> <version>1.2.14</version> </dependency>
druid.properties文件：（文件名可以改，文件中key值不要改） driverClassName=com.mysql.cj.jdbc.Driver url=jdbc:mysql://localhost:3306/jdbc_test?useSSL=false&serverTimezone=GMT%2B8&rewriteBatchedStatements=true username=root password=root initialSize=10 minIdle=5 maxActive=20 maxWait=5000
Druid连接池测试连接代码：
Properties properties = new Properties(); properties.load(new FileInputStream("src\\druid.properties")); // 创建一个指定参数的数据库连接池 DataSource dataSource = DruidDataSourceFactory.createDataSource(properties); Connection connection = dataSource.getConnection(); System.out.println("连接成功！"); connection.close();
4.Druid工具类
工具类：
import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceFactory; import javax.sql.DataSource; import java.io.FileInputStream; import java.sql.Connection; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; import java.sql.Statement; import java.util.Properties; /** * DruidJDBC工具类 */ public class DruidJdbcUtils { private static DataSource ds = null; static { try { Properties properties = new Properties(); properties.load(new FileInputStream("src\\druid.properties")); ds = DruidDataSourceFactory.createDataSource(properties); } catch (Exception e) { throw new RuntimeException(e); } } /** * 获取数据库连接池连接 * * @return 一个连接池连接 */ public static Connection getConnection() throws SQLException { return ds.getConnection(); } /** * 关闭连接 * 并不是真的关闭连接，而是把Connection对象放回连接池 * * @param resultSet 结果集 * @param statement 用于执行sql语句的对象 * @param connection 数据库连接 */ public static void close(ResultSet resultSet, Statement statement, Connection connection) { try { if (resultSet != null) { resultSet.close(); } if (statement != null) { statement.close(); } if (connection != null) { connection.close(); } } catch (SQLException e) { throw new RuntimeException(e); } } }
测试类：
import java.sql.Connection; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.SQLException; /** * DruidJdbcUtils测试 */ public class DruidJdbcUtilsTest { public static void main(String[] args) { Connection connection = null; PreparedStatement preparedStatement = null; String sql = "update user set school = ? where id = ?"; try { connection = DruidJdbcUtils.getConnection(); preparedStatement = connection.prepareStatement(sql); preparedStatement.setString(1, "北疆大学"); preparedStatement.setInt(2, 50); preparedStatement.executeUpdate(); } catch (SQLException e) { throw new RuntimeException(e); } finally { // 关闭连接 DruidJdbcUtils.close(null, preparedStatement, connection); } } }
