Druid多数据源动态切换性能不好，有优化方法吗？

使用Druid实现多数据源动态切换，可能会存在性能问题，主要是因为每次切换数据源都需要重新创建DruidDataSource实例，这个过程需要较长的时间，并且会占用较多的系统资源。为了优化多数据源动态切换的性能，可以尝试以下几个方案：

数据源连接池的复用
可以通过复用数据源连接池来提高多数据源动态切换的性能。例如，可以在系统启动时创建多个DruidDataSource实例，并将这些实例添加到一个连接池中，然后在需要切换数据源时，从连接池中获取对应的DruidDataSource实例。这样可以避免每次切换数据源时重新创建DruidDataSource实例，从而提高性能。

数据源缓存
可以将DruidDataSource实例缓存到内存中，以便在需要切换数据源时快速获取对应的实例。例如，可以使用ConcurrentHashMap等缓存工具，将多个DruidDataSource实例按照名称或其他标识符缓存到内存中。这样可以避免每次切换数据源时重新创建DruidDataSource实例，从而提高性能。

线程池异步切换
可以使用线程池异步切换数据源，以避免在主线程中进行数据源切换的阻塞。例如，可以使用ThreadPoolExecutor等线程池工具，将数据源切换的任务提交到线程池中进行异步处理。这样可以避免主线程被阻塞，从而提高系统的响应速度。

数据源预热
可以在系统启动时，预先创建多个DruidDataSource实例，并进行预热，以便在需要切换数据源时快速获取对应的实例。例如，可以在系统启动时，预先创建多个DruidDataSource实例，并进行一些简单的查询操作，让连接池预先建立连接。这样可以避免每次切换数据源时重新创建DruidDataSource实例，并提高数据源切换的响应速度。

当在Spring中配置了多个数据源，每个数据源对应一个数据库时，在动态切换数据源的过程中可能会出现性能问题。这是因为每次切换数据源都需要重新创建连接，这可能导致一定的延迟和性能损失。

为了优化动态切换数据源的性能，你可以考虑以下几点：

1. 连接池配置：使用连接池可以帮助管理连接的创建和回收，减少连接的创建和关闭开销。你可以使用一些高性能的连接池库，如HikariCP、Druid等，并根据实际情况调整连接池的参数，以提高性能。

2. 数据源缓存：在动态切换数据源时，可以考虑将已经创建的数据源对象进行缓存，以避免每次切换数据源时都重新创建。你可以使用缓存库，如Redis、Ehcache等，在应用程序中缓存已经创建的数据源对象。

3. 数据源路由策略：对于动态切换数据源的逻辑，可以采用一些路由策略，如基于请求参数、注解等方式，来决定使用哪个数据源。可以根据具体业务需求选择合适的路由策略，以提高性能和灵活性。

4. 异步切换：将数据源的切换过程异步化，可以在切换过程中避免阻塞主线程，提高性能。你可以使用异步编程模型，如使用CompletableFuture、线程池等技术来实现异步切换。

综上所述，通过合理的连接池配置、缓存数据源对象、优化数据源切换策略、异步切换等方法，可以帮助提高Druid多数据源动态切换的性能。具体的优化方法还需要根据你的应用场景和需求来进行评估和调整。

不会吧，阿里内部的分库分表tddl、阿里云提供的drds动态切换数据源都是用druid，性能很好。开源的mycat也是用druid。性能不好应该是你自己的问题，和druid无关。

原回答者GitHub用户wenshao

在使用Druid连接池进行动态切换多个数据源时，确实可能会对性能产生一些影响。以下是一些优化方法，可以帮助您提高性能：

1. 使用连接池分组：将每个数据源的连接池配置为一个独立的分组，可以通过设置druid.initial-size参数来预先初始化连接池。这样可以避免在切换数据源时频繁地创建和销毁连接池。

2. 缓存连接池：可以使用缓存机制来缓存已创建的连接池对象，以减少创建和初始化连接池的开销。可以使用一个Map来存储连接池对象，根据需要进行获取和缓存。

3. 使用连接池代理：可以使用连接池代理来实现动态切换数据源。连接池代理可以根据请求的数据源标识来选择对应的连接池，并将请求转发给选定的连接池。这样可以避免频繁地切换数据源，提高性能。

4. 调整连接池配置：根据实际情况，调整连接池的配置参数，如最大连接数、最小空闲连接数、连接超时时间等。可以根据应用程序的负载和性能需求来调整这些参数，以达到最佳的性能表现。

5. 使用连接池监控：Druid连接池提供了监控功能，可以通过监控页面或API来查看连接池的状态和性能指标。通过监控可以及时发现和解决连接池的性能问题，优化连接池的使用。

6. 避免频繁切换数据源：如果应用程序的数据源切换频率较高，可以考虑减少数据源的切换次数。可以通过缓存数据源连接池、延迟加载数据源等方式来减少切换的开销。