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Druid多数据源动态切换性能不好,有优化方法吗?

Spring 中配置了两个数据源,每个数据源对应一个数据库。

原提问者GitHub用户zhangjianweibj

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山海行 2023-07-05 21:55:43 431 0
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  • 北京阿里云ACE会长

    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。

    2023-07-30 09:38:24
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  • 值得去的地方都没有捷径

    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。

    2023-07-11 16:14:35
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  • 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

    2023-07-06 12:29:40
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  • 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。

    2023-07-06 09:18:02
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