为极速开发出一套某垂直领域电商系统，采用最简架构：

前端一台Web服务器运行业务代码

后端一台DB服务器存储业务数据

大多系统初生时就是这样，只是随业务不但发展变得复杂，架构迭代。系统上线后，虽用户量不大，但运行一切正常。不过领导觉得用户量太少，紧急调动运营做了某音的推广。带来大波流量，系统访问速度突然开始变慢。

分析日志后发现系统慢原因出在于和DB交互。目前DB调用方式：

先获取DB连接

通过该连接从DB查数据

关闭连接

释放DB资源

这就导致每次执行SQL都需重建连接，怀疑因频繁建立DB连接耗时过长，导致访问慢。为何频繁创建连接会造成响应时间慢？

做个测试：

tcpdump -i bond0 -nn -tttt port 4490

抓取线上MySQL建立连接的网络包。观察抓包结果

MySQL连接过程

分为如下部分：

前三个数据包

第一个数据包是C向S发送的“SYN”包

第二个包是S回给C的“ACK”包以及一个“SYN”包

第三个包是C回给S的“ACK”包

即TCP三次握手。

MySQL服务端校验客户端密码的过程

第一个包是S发给C要求认证的报文

第二和第三个包是C将加密后的密码发送给S的包，最后两个包是S回给C认证OK的报文。

整个连接过程4ms（969012-964904）。

单条SQL执行时间多少？

统计一段时间的SQL执行时间，发现SQL平均执行时间1ms，相比SQL执行，MySQL建立连接过程较耗时。

在请求量小时影响不大，因无论建立连接 or 执行SQL，耗时都ms级。但请求量很大，若仍建一次连接只执行一条SQL，1s只能执行200次DB查询，而DB建立连接时间就占4/5。

咋优化？

只需使用连接池将DB连接预先建立好，使用时，就无需频繁创建连接。调整后发现1s即可执行1000次DB查询，查询性能大大提升！

用连接池预先建立DB连接

很多连接池，

如DB连接池、HTTP连接池、Redis连接池。连接池的核心技术就是连接池管理。

DB连接池有两个关键配置：最小连接数和最大连接数，控制从连接池中获取连接的流程。若：

当前连接数＜最小连接数

则创建新连接处理DB请求

连接池中有空闲连接

则复用空闲连接

空闲池中无连接 && 当前连接数＜最大连接数

则创建新连接去处理请求

当前连接数≥最大连接数

则按配置中设定的时间（C3P0的连接池配置checkoutTimeout）等待旧连接可用

等待超过设定时间

则向用户抛出错误

某按摩店，共10台按摩椅（类比最大连接数），为节省成本（按摩椅很费电），平时会保持店里开着4台按摩椅（最小连接数），其他6台关着。有顾客来时：

若平时保持启动的4台按摩椅有空

直接请他去空闲那台

4台按摩椅都不空

就新启一台，直到10台按摩椅都被用完

10台按摩椅都被用完后咋办？告诉用户，等会儿，大约5分钟（等待时间）内能空出来，然后第11位用户就开等。这就有两个结果，若：

5min内有空

顾客直接去空出的那台

5min都没空

得赔礼道歉，顾客有很急，只能让他去其他店看看

DB连接池线上推荐：

最小连接数 10

最大连接数 20～30

连接的维护问题。有的按摩椅虽然开着，但有时会故障，数据库一般故障原因：

DB域名对应IP变更，池子的连接还是使用旧IP，当旧IP下的DB服务关闭后，再使用该连接查询就会报错

MySQL wait_timeout参数，控制当DB连接闲置多久后，DB会主动关闭该连接。该机制对DB使用方无感知，所以使用这个被关闭的连接时就会报错

怎么保证启动着的按摩椅一定可用？

启动一个线程，定期检测连接池中的连接是否可用。如使用连接发送“select 1”命令给DB查看是否会抛异常，若抛则将该连接从池移除，并尝试关闭。C3P0连接池可这样检测连接是否可用，推荐！

获取到连接后，先校验连接是否可用，若可用才执行SQL。比如DBCP连接池的testOnBorrow配置项，就是控制是否开启该验证

该方案在获取连接时会引入多余开销，线上尽量关闭，测试环境可用用。

总算搞清连接池工作原理。发现某重要接口，需访问3次DB，这日后很可能成为系统瓶颈。应该可创建多线程并行处理与DB交互，速度就能快了。不过高并发阶段，频繁创建线程开销很大，于是想到使用线程池。

线程池预创线程

JDK1.5的ThreadPoolExecutor，类似连接池，重要参数：

corePoolSize

maximumPoolSize

JDK线程池会优先把任务放入队列暂存，而非创建更多线程，适于执行CPU密集型任务，why？

因为执行CPU密集型任务时CPU繁忙，因此只需创建和CPU核数的线程，多了反而导致频繁线程上下文切换，降低任务执行效率。

所以当 当前线程数＞核心线程数，线程池不会增加线程，而是放在队列里等待核心线程空闲。

Web系统一般大量I/O操作，如查DB、缓存。任务执行I/O操作时，CPU就空闲，这时若增加执行任务的线程数而不是把任务暂存队列，就能在单位时间执行更多任务，大大提高任务执行吞吐量。所以Tomcat线程池就改造JDK原生线程池，当

线程数＞corePoolSize

优先创建线程，直到线程数到达maximumPoolSize，这就适于Web系统大量I/O操作场景。

线程池中使用的队列堆积量也是需监控的重要指标，对实时性要求较高的任务，该指标很关键。曾遇到过任务被丢给线程池后，长时间都未被执行。当时以为代码Bug，后排查发现是因为线程池的coreThreadCount和maxThreadCount设置较小，导致任务在线程池大量堆积，调大这两参数后问题解决。后来就把重要线程池的队列任务堆积量，作为重要监控指标。

使用线程池，不要使用无界队列，也许你觉得使用无界队列，任务永远不会被丢弃，只要任务对实时性要求不高，反正早晚消费完。但大量任务堆积会占用大量内存，一旦内存空间被占满就会频繁地触发Full GC，造成服务不可用！

综上，所管理的对象，无论是连接还是线程，创建过程都很耗时，也很耗系统资源。所以，我们把它们放在一个池子统一管理，以提升性能和资源复用。

这是一种常见的软件设计思想：

池化技术

即空间换时间，期望使用预先创建好的对象来减少频繁创建对象的性能开销，同时还可以对对象进行统一的管理，降低对象的使用成本。

缺陷

存储池子中的对象要消耗多余内存，如对象没有被频繁使用，就造成内存浪费

池子中的对象要在系统启动时就预创建完成，一定程度增加系统启动时间

缺陷相比优势瑕不掩瑜，只要我们确认要使用的对象在创建时确实较耗时或消耗资源，并且这些对象也确实会被频繁创建和销毁，就可使用池化优化。

总结

池子的最大值、最小值设置很重要，初期可依据经验设置，后面还是需要根据实际运行情况调整。

池子中的对象需在使用前预先初始化完成，即预热，如使用线程池时，就要预初始化所有核心线程。若池子未经预热，可能导致系统重启后产生较多慢请求。

池化技术核心是一种空间换时间优化方法的实践，所以要关注空间占用情况，避免出现空间过度使用出现内存泄露或频繁GC。