前言：连接池（Connection Pool）是一种数据库连接管理技术，用于提高数据库访问性能和效率。在传统的数据库连接方式中，每次需要与数据库建立连接时都要进行一次网络通信、身份验证等操作，这会消耗较多的时间和资源。而连接池通过预先创建并维护一定数量的数据库连接对象，将它们存放在一个连接池中，并提供给应用程序使用。
当应用程序需要与数据库交互时，可以从连接池中获取一个可用的连接对象，并在使用完毕后归还到连接池中。这样就避免了频繁地创建和关闭数据库连接的开销，大大减少了系统开销并提高了响应速度。连接池不仅可以复用已经建立的数据库连接对象，还可以设置最大空闲时间、最大连接数等参数来控制连接对象的生命周期，以及适时地释放长时间未被使用或超出容量限制的连接。这样可以有效地管理和优化对数据库的访问，提高系统性能和稳定性。
一、为什么要使用连接池
数据库连接是一种关键的有限的昂贵的资源，这一点在多用户的网页应用程序中体现得尤为突出。一个数据库连接对象均对应一个物理数据库连接，每次操作都打开一个物理连接，使用完都关闭连接，这样造成系统的 性能低下。数据库连接池的解决方案是在应用程序启动时建立足够的数据库连接，并讲这些连接组成一个连接池(简单说：在一个“池”里放了好多半成品的数据库联接对象)，由应用程序动态地对池中的连接进行申请、使用和释放。对于多于连接池中连接数的并发请求，应该在请求队列中排队等待。
传统数据库连接池
并且应用程序可以根据池中连接的使用率，动态增加或减少池中的连接数。连接池技术尽可能多地重用了消耗内存地资源，大大节省了内存，提高了服务器地服务效率，能够支持更多的客户服务。通过使用连接池，将大大提高程序运行效率，同时，我们可以通过其自身的管理机制来监视数据库连接的数量、使用情况等。
由于数据库连接的建立和关闭都会消耗系统资源，而且一个数据库服务器能够同时创建的连接数量也是有限的。传统数据库访问的方式是一个数据访问对应一个物理连接，每次操作数据库都需要打开和关闭物理连接，系统性能严重受损。特别是对于复杂的数据库应用，频繁建立关闭连接会极大地降低系统的性能，因此对于连接的使用成了系统性能的瓶颈。通过建立一个数据库连接池以及一套连接使用管理策略，使一个数据库连接可以得到高效且安全的复用，避免了数据库连接频繁建立和关闭带来的开销。
在普通的数据库访问程序的过程中，客户端程序得到的连接是物理连接，调用连接对象的close()方法将关闭连接。而采用连接池技术，客户端程序得到的连接对象是连接池中物理连接的一个句柄，调用连接对象的close()方法，物理连接并没有关闭。数据源的实现只是删除了客户端程序中的连接对象和池中的对象之间的联系。
针对资源共享的设计模式“资源池”为了解决资源频繁分配和释放所造成的问题，将“资源池”模式应用到数据库连接管理领域，也就是建立一个数据库连接池，提供一套高效的连接分配和使用策略，最终实现连接的高效和安全的复用。
数据库连接池的基本原理是在内部对象池中维护一定数量的数据库连接，并对外暴露数据库连接获取和返回的方法。
数据库连接池的基本思想是什么样的呢？
连接池的基本思想是在系统初始化时，将数据库连接作为对象存储到内存中，当用户需要访问数据库时，并非建立一个新的连接，而是从连接池中取出一个已经建立的空闲连接对象。当使用完毕后，用户也并非将连接关闭，而是将连接放回连接池中供下一个请求访问使用。连
接池中的连接的建立和断开都时由连接池自身来管理，同时可以通过设置连接池的参数来控制连接池中的初始连接数、连接的上下限数量、每个连接的最大使用次数、最大空闲时间等等。也可以通过自身的管理机制来监控数据库连接的数量和使用情况。
数据库连接池的运行机制是什么样的呢？
程序初始化时创建数据库连接池，服务器启动时建立数据库连接池对象，按照实现设定的参数创建初始数量的数据库连接也就是空闲连接数。
使用时向连接池申请可用连接，对于一个数据库访问请求，直接从连接池中得到一个连接。如果数据库连接池对象中没有空闲的连接，而且连接数没有得到最大活跃连接数，则创建一个新的数据库连接。
使用完毕将连接返还给连接池。数据库存取后关闭，释放所有数据库连接，此时的关闭数据库连接并非真正关闭，而是将其放入空闲队列中。如果实际空闲连接数大于初始空闲连接数则释放连接。
程序退出时断开所有连接并释放资源，释放数据库连接池对象：服务器停止、维护期间释放数据库连接池对象并释放所有连接。
数据库连接池流程
连接池中的连接对象实际上是存放在内存中的，在内存中划分出一块缓存对象，应用程序每次从池中获得连接对象而不是直接从数据库获取，这样不占用服务器的内存资源。
数据库连接池带来的好处是什么呢？
首先来看下如果不使用连接池会出现什么样的情况：占用服务器的内存资源导致服务器速度非常慢
资源重用，由于数据库连接得到重用，避免了频繁地创建、释放连接引起的大量性能开销。在减少系统消耗的基础上，另一方面也增进了系统运行环境的平稳性，减少内存碎片以及数据库临时进程/线程的数量。
更快的系统响应速度，数据库连接池在初始化过程中，往往已经创建了若干数据库连接置于池中备用。此时连接的初始化工作均已完成。对于业务请求处理而言，直接利用现有可用连接，避免了数据库连接初始化和释放过程的时间开销，从而缩减了系统整体响应事件。
新的资源分配手段，对于多应用共享同一数据库的系统而言，可在应用层通过数据库连接的配置，实现数据库连接池。
统一的连接管理避免数据库连接泄漏，在数据库连接池中可根据预先的连接占用超时设定，强制收回被占用连接，从而避免了常规数据库练级操作中可能出现的资源泄漏。
数据库连接池的影响因素是什么呢？
数据库连接池在初始化时创建一定数量的连接并放入连接池中，这些连接的数量是由最小数据库连接数制约的。无论这些连接是否被使用，连接池都将一致保存至少拥有这么多的连接数量。连接池的最大数据库连接数量限定了连接池能占有的最大连接数，当应用程序向连接池请求的连接数量超过最大连接数量时，这些请求将被加入到等待队列中。
数据库连接池的最小连接数和最大连接数的设置要考虑到以下几个因素：
- 最小连接数量是连接池一直保持的数据库连接，如果应用程序对数据库连接的使用量不大，将会有大量的数据库连接资源被浪费。
- 最大连接数量是连接池能申请到的最大连接数，如果数据库连接请求超过此参数，后面的数据库连接请求将会被加入到等待队列中，这会影响之后的数据库操作。
- 最小连接数量与最大连接数量相差太大的话，那么最先的连接请求将会获利，之后超过最小连接数量的连接请求等价于创建一个新的数据库连接。不过，这些大于最小连接数的连接在使用完毕后不会立即被释放掉，它们将会被放到连接池中等待重复使用或是空闲超时后被释放。
数据库连接池的影响因素
二、运行机制区别(传统的连接机制与数据库连接池)
2.1不使用连接池流程
下面以访问MySQL为例，执行一个SQL命令，如果不使用连接池，需要经过哪些流程。
不使用数据库连接池的步骤：
- TCP建立连接的三次握手
- MySQL认证的三次握手
- 真正的SQL执行
- MySQL的关闭
- TCP的四次握手关闭
可以看到，为了执行一条SQL，却多了非常多我们不关心的网络交互。
优点：
- 实现简单
缺点：
- 网络IO较多
- 数据库的负载较高
- 响应时间较长及QPS较低
- 应用频繁的创建连接和关闭连接，导致临时对象较多，GC频繁
- 在关闭连接后，会出现大量TIME_WAIT 的TCP状态（在2个MSL之后关闭）
2.2使用连接池流程
使用数据库连接池的步骤：
第一次访问的时候，需要建立连接。但是之后的访问，均会复用之前创建的连接，直接执行SQL语句。
优点：
- 较少了网络开销
- 系统的性能会有一个实质的提升
- 没了麻烦的TIME_WAIT状态
三、数据库连接池的工作原理
连接池的工作原理主要由三部分组成，分别为：
- 连接池的建立
- 连接池中连接的使用管理
- 连接池的关闭
第一、连接池的建立。 一般在系统初始化时，连接池会根据系统配置建立，并在池中创建了几个连接对象，以便使用时能从连接池中获取。连接池中的连接不能随意创建和关闭，这样避免了连接随意建立和关闭造成的系统开销。Java中提供了很多容器类可以方便的构建连接池，例如Vector、Stack等。
第二、连接池的管理。 连接池管理策略是连接池机制的核心，连接池内连接的分配和释放对系统的性能有很大的影响。
其管理策略是：
当客户请求数据库连接时，首先查看连接池中是否有空闲连接，如果存在空闲连接，则将连接分配给客户使用；如果没有空闲连接，则查看当前所开的连接数是否已经达到最大连接数，如果没达到就重新创建一个连接给请求的客户；如果达到就按设定的最大等待时间进行等待，如果超出最大等待时间，则抛出异常给客户。当客户释放数据库连接时，先判断该连接的引用次数是否超过了规定值，如果超过就从连接池中删除该连接，否则保留为其他客户服务。该策略保证了数据库连接的有效复用，避免频繁的建立、释放连接所带来的系统资源开销。
第三、连接池的关闭。 当应用程序退出时，关闭连接池中所有的连接，释放连接池相关的资源，以便连接可以返回池中重复利用。我们可以通过Connection对象的Close或Dispose方法，也可以通过C#的using语句来关闭连接。该过程正好与创建相反。
注意：移除无效连接
无效连接，即不能正确连接到数据库服务器的连接。对于连接池来说，存储的与数据库服务器的连接的数量是有限的。因此，对于无效连接，如果如不及时移除，将会浪费连接池的空间。其实你不用担心，连接池管理器已经很好的为我们处理了这些问题。如果连接长时间空闲，或检测到与服务器的连接已断开，连接池管理器会将该连接从池中移除。
3.1DBCP连接池
DBCP 是 Apache 软件基金组织下的开源连接池实现，使用DBCP数据源，应用程序应在系统中增加如下两个 jar 文件：
- Commons-dbcp.jar：连接池的实现
- Commons-pool.jar：连接池实现的依赖库
Tomcat 的连接池正是采用该连接池来实现的。该数据库连接池既可以与应用服务器整合使用，也可由应用程序独立使用。
l 核心类：BasicDataSource
l 使用步骤
• 引入jar文件
l commons-dbcp-1.4.jar
l commons-pool-1.5.6.jar
public class App_DBCP { // 1. 硬编码方式实现连接池 @Test public void testDbcp() throws Exception { // DBCP连接池核心类 BasicDataSource dataSouce = new BasicDataSource(); // 连接池参数配置：初始化连接数、最大连接数 / 连接字符串、驱动、用户、密码 dataSouce.setUrl("jdbc:mysql:///jdbc_demo"); //数据库连接字符串 dataSouce.setDriverClassName("com.mysql.jdbc.Driver"); //数据库驱动 dataSouce.setUsername("root"); //数据库连接用户 dataSouce.setPassword("root"); //数据库连接密码 dataSouce.setInitialSize(3); // 初始化连接 dataSouce.setMaxActive(6); // 最大连接 dataSouce.setMaxIdle(3000); // 最大空闲时间 // 获取连接 Connection con = dataSouce.getConnection(); con.prepareStatement("delete from admin where id=3").executeUpdate(); // 关闭 con.close(); } @Test // 2. 【推荐】配置方式实现连接池 , 便于维护 public void testProp() throws Exception { // 加载prop配置文件 Properties prop = new Properties(); // 获取文件流 InputStream inStream = App_DBCP.class.getResourceAsStream("db.properties"); // 加载属性配置文件 prop.load(inStream); // 根据prop配置，直接创建数据源对象 DataSource dataSouce = BasicDataSourceFactory.createDataSource(prop); // 获取连接 Connection con = dataSouce.getConnection(); con.prepareStatement("delete from admin where id=4").executeUpdate(); // 关闭 con.close(); } }
配置方式实现DBCP连接池， 配置文件中的key与BaseDataSouce中的属性一样：
#基本配置 driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver url=jdbc:mysql://localhost:3306/mydb1 username=root password=123 #初始化池大小，即一开始池中就会有10个连接对象 默认值为0 initialSize=0 #最大连接数，如果设置maxActive=50时，池中最多可以有50个连接，当然这50个连接中包含被使用的和没被使用的（空闲） #你是一个包工头，你一共有50个工人，但这50个工人有的当前正在工作，有的正在空闲 #默认值为8，如果设置为非正数，表示没有限制！即无限大 maxActive=8 #最大空闲连接 #当设置maxIdle=30时，你是包工头，你允许最多有20个工人空闲，如果现在有30个空闲工人，那么要开除10个 #默认值为8，如果设置为负数，表示没有限制！即无限大 maxIdle=8 #最小空闲连接 #如果设置minIdel=5时，如果你的工人只有3个空闲，那么你需要再去招2个回来，保证有5个空闲工人 #默认值为0 minIdle=0 #最大等待时间 #当设置maxWait=5000时，现在你的工作都出去工作了，又来了一个工作，需要一个工人。 #这时就要等待有工人回来，如果等待5000毫秒还没回来，那就抛出异常 #没有工人的原因：最多工人数为50，已经有50个工人了，不能再招了，但50人都出去工作了。 #默认值为-1，表示无限期等待，不会抛出异常。 maxWait=-1 #连接属性 #就是原来放在url后面的参数，可以使用connectionProperties来指定 #如果已经在url后面指定了，那么就不用在这里指定了。 #useServerPrepStmts=true，MySQL开启预编译功能 #cachePrepStmts=true，MySQL开启缓存PreparedStatement功能， #prepStmtCacheSize=50，缓存PreparedStatement的上限 #prepStmtCacheSqlLimit=300，当SQL模板长度大于300时，就不再缓存它 connectionProperties=useUnicode=true;characterEncoding=UTF8;useServerPrepStmts=true;cachePrepStmts=true;prepStmtCacheSize=50;prepStmtCacheSqlLimit=300 #连接的默认提交方式 #默认值为true defaultAutoCommit=true #连接是否为只读连接 #Connection有一对方法：setReadOnly(boolean)和isReadOnly() #如果是只读连接，那么你只能用这个连接来做查询 #指定连接为只读是为了优化！这个优化与并发事务相关！ #如果两个并发事务，对同一行记录做增、删、改操作，是不是一定要隔离它们啊？ #如果两个并发事务，对同一行记录只做查询操作，那么是不是就不用隔离它们了？ #如果没有指定这个属性值，那么是否为只读连接，这就由驱动自己来决定了。即Connection的实现类自己来决定！ defaultReadOnly=false #指定事务的事务隔离级别 #可选值：NONE,READ_UNCOMMITTED, READ_COMMITTED, REPEATABLE_READ, SERIALIZABLE #如果没有指定，那么由驱动中的Connection实现类自己来决定 defaultTransactionIsolation=REPEATABLE_READ
3.2C3P0连接池
C3P0连接池：最常用的连接池技术！Spring框架，默认支持C3P0连接池技术！
C3P0连接池，核心类：CombopooledDataSource ds
使用：
下载，引入jar文件: c3p0-0.9.1.2.jar
使用连接池，创建连接
a)硬编码方式
b) 配置方式(xml)
配置文件要求：
l 文件名称：必须叫c3p0-config.xml
l 文件位置：必须在src下
c3p0也可以指定配置文件，而且配置文件可以是properties，也可以 xml的。当然xml的高级一些了。但是c3p0的配置文件名必须为c3p0-config.xml，并且必须放在类路径下。
下面是源码：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <c3p0-config> <default-config> <property name="jdbcUrl">jdbc:mysql://localhost:3306/mydb1</property> <property name="driverClass">com.mysql.jdbc.Driver</property> <property name="user">root</property> <property name="password">123</property> <property name="acquireIncrement">3</property> <property name="initialPoolSize">10</property> <property name="minPoolSize">2</property> <property name="maxPoolSize">10</property> </default-config> <named-config name="oracle-config"> <property name="jdbcUrl">jdbc:mysql://localhost:3306/mydb1</property> <property name="driverClass">com.mysql.jdbc.Driver</property> <property name="user">root</property> <property name="password">123</property> <property name="acquireIncrement">3</property> <property name="initialPoolSize">10</property> <property name="minPoolSize">2</property> <property name="maxPoolSize">10</property> </named-config> </c3p0-config>
public class App { @Test //1. 硬编码方式，使用C3P0连接池管理连接 public void testCode() throws Exception { // 创建连接池核心工具类 ComboPooledDataSource dataSource = new ComboPooledDataSource(); // 设置连接参数：url、驱动、用户密码、初始连接数、最大连接数 dataSource.setJdbcUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/jdbc_demo"); dataSource.setDriverClass("com.mysql.jdbc.Driver"); dataSource.setUser("root"); dataSource.setPassword("root"); dataSource.setInitialPoolSize(3); dataSource.setMaxPoolSize(6); dataSource.setMaxIdleTime(1000); // ---> 从连接池对象中，获取连接对象 Connection con = dataSource.getConnection(); // 执行更新 con.prepareStatement("delete from admin where id=7").executeUpdate(); // 关闭 con.close(); } @Test //2. XML配置方式，使用C3P0连接池管理连接 public void testXML() throws Exception { // 创建c3p0连接池核心工具类 // 自动加载src下c3p0的配置文件【c3p0-config.xml】 ComboPooledDataSource dataSource = new ComboPooledDataSource();// 使用默认的配置 // 获取连接 Connection con = dataSource.getConnection(); // 执行更新 con.prepareStatement("delete from admin where id=5").executeUpdate(); // 关闭 con.close(); } //获取配置文件中“orcale-cofig"的配置信息 public void fun2() throws PropertyVetoException, SQLException { ComboPooledDataSource ds = new ComboPooledDataSource("orcale-config"); Connection con = ds.getConnection(); System.out.println(con); con.close(); } }
四、连接池的主要参数
最小连接数Min Pool Size:
默认为0。是连接池一直保持的数据库连接,所以如果应用程序对数据库连接的使用量不大,将会有大量的数据库连接资源被浪费
最大连接数Max Pool Size:
默认为100。：是连接池能申请的最大连接数,如果数据库连接请求超过次数,后面的数据库连接请求将被加入到等待队列中,这会影响以后的数据库操作
最大空闲时间
获取连接超时时间Connection Timeout：
连接请求等待超时时间。默认为15秒，单位为秒。
超时重试连接次数
Pooling:
是否启用连接池。http://ADO.NET默认是启用连接池的，因此，你需要手动设置Pooling=false来禁用连接池。
这里放一个我们项目druid的配置
五、数据库对比
第一、二代连接池
表格中可以看到，c3p0和dbcp等第一代基本已经死掉了， 二代产品对一代产品的超越是颠覆性的，除了一些“历史原因”，你很难再找到第二条理由说服自己不选择二代产品，但任何成功都不是偶然的，二代产品的成功很大程度上得益于前代产品们打下的基础，站在巨人的肩膀上，新一代的连接池的设计师们将这一项“工具化”的产品，推向了极致。
其中，最具代表性的两款产品是：
HikariCP
Druid
彻底死掉的C3P0
C3P0在很长一段时间内，它一直是Java领域内数据库连接池的代名词，当年盛极一时的Hibernate都将其作为内置的数据库连接池，可以业内对它的稳定性还是认可的。C3P0功能简单易用，稳定性好这是它的优点，但是性能上的缺点却让它彻底被打入冷宫。C3P0的性能很差，差到即便是同时代的产品相比它也是垫底的，更不用和 Druid 、HikariCP等相比了。正常来讲，有问题很正常，改就是了，但c3p0最致命的问题就是架构设计过于复杂，让重构变成了一项不可能完成的任务。随着国内互联网大潮的涌起，性能有硬伤的c3p0彻底的退出了历史舞台。
咸鱼翻身的DBCP
DBCP（DataBase Connection Pool）属于Apache顶级项目Commons中的核心子项目（最早在Jakarta Commons里就有）,在Apache的生态圈中的影响里十分广泛，比如最为大家所熟知的Tomcat就在内部集成了DBCP，实现JPA规范的OpenJPA，也是默认集成DBCP的。但DBCP并不是独立实现连接池功能的，它内部依赖于Commons中的另一个子项目Pool，连接池最核心的“池”，就是由Pool组件提供的，因为核心功能依赖于Pool，所以DBCP本身只能做小版本的更新，真正大版本的更迭则完全依托于pool。有很长一段时间，pool都还是停留在1.x版本，这直接导致DBCP也更新乏力。DBCP终于靠Pool咸鱼翻身，打了一个漂亮的翻身仗，但长时间的等待已经完全消磨了用户的耐心，与新一代的产品项目相比，DBCP没有任何优势，试问，谁会在有选择的前提下，去选择那个并不优秀的呢？也许，现在还选择DBCP2的唯一理由，就是情怀吧。
性能无敌的HikariCP
HikariCP号称“性能杀手”（It’s Faster），那它是怎么做到如此强劲的呢？官网给出的说明如下：字节码精简：优化代码，直到编译后的字节码最少，这样，CPU缓存可以加载更多的程序代码；优化代理和拦截器：减少代码，例如HikariCP的Statement proxy只有100行代码；自定义数组类型（FastStatementList）代替ArrayList：避免每次get()调用都要进行range check，避免调用remove()时的从头到尾的扫描；自定义集合类型（ConcurrentBag）：提高并发读写的效率；其他缺陷的优化，比如对于耗时超过一个CPU时间片的方法调用的研究（但没说具体怎么优化）。可以看到，上述这几点优化，和现在能找到的资料来看，HakariCP在性能上的优势应该是得到共识的，再加上它自身小巧的身形，在当前的“云时代、微服务”的背景下，HakariCP一定会得到更多人的青睐。
功能全面的Druid
相较于其他产品，Druid另一个比较大的优势，就是中文文档比较全面（毕竟是国人的项目么），在github的wiki页面，列举了日常使用中可能遇到的问题，对一个新用户来讲，上面提供的内容已经足够指导它完成产品的配置和使用了。现在项目开发中，我还是比较倾向于使用Durid，它不仅仅是一个数据库连接池，它还包含一个ProxyDriver，一系列内置的JDBC组件库，一个SQL Parser，所以我们项目目前用的也是这个连接池。Druid 相对于其他数据库连接池的优点强大的监控特性，通过Druid提供的监控功能，可以清楚知道连接池和SQL的工作情况。a. 监控SQL的执行时间、ResultSet持有时间、返回行数、更新行数、错误次数、错误堆栈信息；b. SQL执行的耗时区间分布。什么是耗时区间分布呢？比如说，某个SQL执行了1000次，其中01毫秒区间50次，110毫秒800次，10100毫秒100次，1001000毫秒30次，1~10秒15次，10秒以上5次。通过耗时区间分布，能够非常清楚知道SQL的执行耗时情况；c. 监控连接池的物理连接创建和销毁次数、逻辑连接的申请和关闭次数、非空等待次数、PSCache命中率等。方便扩展。Druid提供了Filter-Chain模式的扩展API，可以自己编写Filter拦截JDBC中的任何方法，可以在上面做任何事情，比如说性能监控、SQL审计、用户名密码加密、日志等等。Druid集合了开源和商业数据库连接池的优秀特性，并结合阿里巴巴大规模苛刻生产环境的使用经验进行优化。
Druid 相对于其他数据库连接池的优点
强大的监控特性，通过Druid提供的监控功能，可以清楚知道连接池和SQL的工作情况。
a. 监控SQL的执行时间、ResultSet持有时间、返回行数、更新行数、错误次数、错误堆栈信息；
b. SQL执行的耗时区间分布。什么是耗时区间分布呢？比如说，某个SQL执行了1000次，其中0~1毫秒区间50次，1~10毫秒800次，10~100毫秒100次，100~1000毫秒30次，1~10秒15次，10秒以上5次。通过耗时区间分布，能够非常清楚知道SQL的执行耗时情况；
c. 监控连接池的物理连接创建和销毁次数、逻辑连接的申请和关闭次数、非空等待次数、PSCache命中率等。
方便扩展。Druid提供了Filter-Chain模式的扩展API，可以自己编写Filter拦截JDBC中的任何方法，可以在上面做任何事情，比如说性能监控、SQL审计、用户名密码加密、日志等等。
Druid集合了开源和商业数据库连接池的优秀特性，并结合阿里巴巴大规模苛刻生产环境的使用经验进行优化。
时至今日，虽然每个应用（需要RDBMS的）都离不开连接池，但在实际使用的时候，连接池已经可以做到“隐形”了。也就是说在通常情况下，连接池完成项目初始化配置之后，就再不需要再做任何改动了。不论你是选择Druid或是HikariCP，甚至是DBCP，它们都足够稳定且高效！之前讨论了很多关于连接池的性能的问题，但这些性能上的差异，是相较于其他连接池而言的，对整个系统应用来说，第二代连接池在使用过程中体会到的差别是微乎其微的，基本上不存在因为连接池的自身的配饰和使用导致系统性能下降的情况，除非是在单点应用的数据库负载足够高的时候（压力测试的时候），但即便是如此，通用的优化的方式也是单点改集群，而不是在单点的连接池上死扣。
六、连接池需要注意的点
1、并发问题
为了使连接管理服务具有最大的通用性，必须考虑多线程环境，即并发问题。这个问题相对比较好解决，因为各个语言自身提供了对并发管理的支持像java,c#等等，使用synchronized(java)lock(C#)关键字即可确保线程是同步的。使用方法可以参考，相关文献。
2、事务处理
我们知道，事务具有原子性，此时要求对数据库的操作符合“ALL-OR-NOTHING”原则,即对于一组SQL语句要么全做，要么全不做。
我们知道当2个线程共用一个连接Connection对象，而且各自都有自己的事务要处理时候，对于连接池是一个很头疼的问题，因为即使Connection类提供了相应的事务支持，可是我们仍然不能确定那个数据库操作是对应那个事务的，这是由于我们有２个线程都在进行事务操作而引起的。为此我们可以使用每一个事务独占一个连接来实现，虽然这种方法有点浪费连接池资源但是可以大大降低事务管理的复杂性。
3、连接池的分配与释放
连接池的分配与释放，对系统的性能有很大的影响。合理的分配与释放，可以提高连接的复用度，从而降低建立新连接的开销，同时还可以加快用户的访问速度。
对于连接的管理可使用一个List。即把已经创建的连接都放入List中去统一管理。每当用户请求一个连接时，系统检查这个List中有没有可以分配的连接。如果有就把那个最合适的连接分配给他（如何能找到最合适的连接文章将在关键议题中指出）；如果没有就抛出一个异常给用户，List中连接是否可以被分配由一个线程来专门管理捎后我会介绍这个线程的具体实现。
４、连接池的配置与维护
连接池中到底应该放置多少连接，才能使系统的性能最佳？系统可采取设置最小连接数（minConnection）和最大连接数（maxConnection）等参数来控制连接池中的连接。比方说，最小连接数是系统启动时连接池所创建的连接数。如果创建过多，则系统启动就慢，但创建后系统的响应速度会很快；如果创建过少，则系统启动的很快，响应起来却慢。这样，可以在开发时，设置较小的最小连接数，开发起来会快，而在系统实际使用时设置较大的，因为这样对访问客户来说速度会快些。最大连接数是连接池中允许连接的最大数目，具体设置多少，要看系统的访问量，可通过软件需求上得到。
如何确保连接池中的最小连接数呢？有动态和静态两种策略。动态即每隔一定时间就对连接池进行检测，如果发现连接数量小于最小连接数，则补充相应数量的新连接,以保证连接池的正常运转。静态是发现空闲连接不够时再去检查。
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