为啥HikariCP被号称为性能最好的Java数据库连接池，如何配置使用

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了为啥HikariCP被号称为性能最好的Java数据库连接池，如何配置使用相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

HiKariCP是数据库连接池的一个后起之秀，号称性能最好，可以完美地PK掉其他连接池。
为何要使用HiKariCP？这要先从BoneCP说起：
什么？不是有C3P0/DBCP这些成熟的数据库连接池吗？一直用的好好的，为什么又搞出一个BoneCP来？因为，传说中BoneCP在快速这个特点上做到了极致，官方数据是C3P0等的25倍左右。不相信？其实我也不怎么信。可是，有图有真相啊（图片来自BoneCP官网：http://jolbox.com/benchmarks.html）：

而且，网上对于BoneCP是好评如潮啊，推荐的文章一搜一大堆。
然而，上Maven Repository网站（http://mvnrepository.com/artifact/com.jolbox/bonecp）查找有没有最新版本的时候，你会发现最新的是2013年10月份的（这么久没新版本出来了？）。于是，再去BoneCP的Githut（https://github.com/wwadge/bonecp）上看看最近有没有提交代码。却发现，BoneCP的作者对于这个项目貌似已经心灰意冷，说是要让步给HikariCP了（有图有真相）：

……什么？又来一个CP？……什么是Hikari？
Hikari来自日文，是“光”（阳光的光，不是光秃秃的光）的意思。作者估计是为了借助这个词来暗示这个CP速度飞快。不知作者是不是日本人，不过日本也有很多优秀的码农，听说比特币据说日本人搞出来的。。。
这个产品的口号是“快速、简单、可靠”。实际情况跟这个口号真的匹配吗？又是有图有真相（Benchmarks又来了）：

这个图，也间接地、再一次地证明了boneCP比c3p0强大很多，当然，跟“光”比起来，又弱了不少啊。
那么，这么好的P是怎么做到的呢？官网详细地说明了HikariCP所做的一些优化，总结如下：
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，只有BoneCP的十分之一；
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；
其他针对BoneCP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）。
很多优化的对比都是针对BoneCP的……哈哈。
（参考文章：https://github.com/brettwooldridge/HikariCP/wiki/Down-the-Rabbit-Hole）
几个连接池的代码量对比（代码量越少，一般意味着执行效率越高、发生bug的可能性越低）：

可是，“黄婆卖瓜，自催自擂”这个俗语日本人也是懂得，于是，用户的好评如潮也是有图有真相：

还有第三方关于速度的测试：

也许你会说，速度高，如果不稳定也是硬伤啊。于是，关于稳定性的图也来了：

另外，关于可靠性方面，也是有实验和数据支持的。对于数据库连接中断的情况，通过测试getConnection()，各种CP的不相同处理方法如下：
（所有CP都配置了跟connectionTimeout类似的参数为5秒钟）
HikariCP：等待5秒钟后，如果连接还是没有恢复，则抛出一个SQLExceptions 异常；后续的getConnection()也是一样处理；
C3P0：完全没有反应，没有提示，也不会在“CheckoutTimeout”配置的时长超时后有任何通知给调用者；然后等待2分钟后终于醒来了，返回一个error；
Tomcat：返回一个connection，然后……调用者如果利用这个无效的connection执行SQL语句……结果可想而知；大约55秒之后终于醒来了，这时候的getConnection()终于可以返回一个error，但没有等待参数配置的5秒钟，而是立即返回error；
BoneCP：跟Tomcat的处理方法一样；也是大约55秒之后才醒来，有了正常的反应，并且终于会等待5秒钟之后返回error了；
可见，HikariCP的处理方式是最合理的。根据这个测试结果，对于各个CP处理数据库中断的情况，评分如下：

参考文章：https://github.com/brettwooldridge/HikariCP/wiki/Bad-Behavior:-Handling-Database-Down
说得这么好，用起来会不会很麻烦啊，会不会有很多参数要配置才能有这样的效果啊？答案是：不会。
如果之前用的是BoneCP配置的数据源，那么，就简单了，只需要把dataSource换一下，稍微调整一下参数就行了：
BoneCP的数据源配置：
<!--BoneCpDatasource-->
<beanid="dataSourceBoneCp"class="com.jolbox.bonecp.BoneCPDataSource"destroy-method="close">
<propertyname="driverClass"value="$db.driverClass"/>
<propertyname="jdbcUrl"value="$db.url"/>
<propertyname="username"value="$db.username"/>
<propertyname="password"value="$db.password"/>
<propertyname="idleConnectionTestPeriodInMinutes"value="2"/>
<propertyname="idleMaxAgeInMinutes"value="2"/>
<propertyname="maxConnectionsPerPartition"value="2"/>
<propertyname="minConnectionsPerPartition"value="0"/>
<propertyname="partitionCount"value="2"/>
<propertyname="acquireIncrement"value="1"/>
<propertyname="statementsCacheSize"value="100"/>
<propertyname="lazyInit"value="true"/>
<propertyname="maxConnectionAgeInSeconds"value="20"/>
<propertyname="defaultReadOnly"value="true"/>
</bean>
HiKariCP的数据源配置：

<!--HikariDatasource-->
<beanid="dataSourceHikari"class="com.zaxxer.hikari.HikariDataSource"destroy-method="shutdown">
<!--<propertyname="driverClassName"value="$db.driverClass"/>--><!--无需指定，除非系统无法自动识别-->
<propertyname="jdbcUrl"value="jdbc:mysql://localhost:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8"/>
<propertyname="username"value="$db.username"/>
<propertyname="password"value="$db.password"/>
<!--连接只读数据库时配置为true，保证安全-->
<propertyname="readOnly"value="false"/>
<!--等待连接池分配连接的最大时长（毫秒），超过这个时长还没可用的连接则发生SQLException，缺省:30秒-->
<propertyname="connectionTimeout"value="30000"/>
<!--一个连接idle状态的最大时长（毫秒），超时则被释放（retired），缺省:10分钟-->
<propertyname="idleTimeout"value="600000"/>
<!--一个连接的生命时长（毫秒），超时而且没被使用则被释放（retired），缺省:30分钟，建议设置比数据库超时时长少30秒，参考MySQLwait_timeout参数（showvariableslike'%timeout%';）-->
<propertyname="maxLifetime"value="1800000"/>
<!--连接池中允许的最大连接数。缺省值：10；推荐的公式：((core_count*2)+effective_spindle_count)-->
<propertyname="maximumPoolSize"value="15"/>
</bean>
其中，很多配置都使用缺省值就行了，除了maxLifetime和maximumPoolSize要注意自己计算一下。
其他的配置（sqlSessionFactory、MyBatis MapperScannerConfigurer、transactionManager等）统统不用变。
其他关于Datasource配置参数的建议：
Configure your HikariCPidleTimeoutandmaxLifeTimesettings to be one minute less than thewait_timeoutof MySQL. 参考技术A 为何要使用HiKariCP？这要先从BoneCP说起：
什么？不是有C3P0/DBCP这些成熟的数据库连接池吗？一直用的好好的，为什么又搞出一个BoneCP来？因为，传说中BoneCP在快速这个特点上做到了极致，官方数据是C3P0等的25倍左右。不相信？其实我也不怎么信。可是，有图有真相啊（图片来自BoneCP官网：
关于可靠性方面，也是有实验和数据支持的。对于数据库连接中断的情况，通过测试getConnection()，各种CP的不相同处理方法如下：
（所有CP都配置了跟connectionTimeout类似的参数为5秒钟）
HikariCP：等待5秒钟后，如果连接还是没有恢复，则抛出一个SQLExceptions 异常；后续的getConnection()也是一样处理；
C3P0：完全没有反应，没有提示，也不会在“CheckoutTimeout”配置的时长超时后有任何通知给调用者；然后等待2分钟后终于醒来了，返回一个error；
Tomcat：返回一个connection，然后……调用者如果利用这个无效的connection执行SQL语句……结果可想而知；大约55秒之后终于醒来了，这时候的getConnection()终于可以返回一个error，但没有等待参数配置的5秒钟，而是立即返回error；
BoneCP：跟Tomcat的处理方法一样；也是大约55秒之后才醒来，有了正常的反应，并且终于会等待5秒钟之后返回error了；
上述都是在网上找得到的，你直接搜关键字就可以看到的。

springboot集成druid数据源并且监控

Druid是Java语言中最好的数据库连接池，并且能够提供强大的监控和扩展功能。

业界把 Druid 和 HikariCP 做对比后，虽说 HikariCP 的性能比 Druid 高，但是因为 Druid 包括很多维度的统计和分析功能，所以这也是大家都选择使用它的原因。

首先配置 druid maven 依赖

<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>druid</artifactId>
    <version>1.0.18</version>
</dependency>


配置 application.properties

#数据库
spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/my_data?useUnicode=true&characterEncoding=utf8
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=123456
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
#为实体对象所在的包，跟数据库表一一对应
mybatis.typeAliasesPackage=com.exer.demo.entity
#mapper文件的位置
mybatis.mapperLocations=classpath:mapper/*.xml

# 下面为连接池的补充设置，应用到上面所有数据源中
# 初始化大小，最小，最大
spring.datasource.initialSize=5
spring.datasource.minIdle=5
spring.datasource.maxActive=20
# 配置获取连接等待超时的时间
spring.datasource.maxWait=60000
# 配置间隔多久才进行一次检测，检测需要关闭的空闲连接，单位是毫秒
spring.datasource.timeBetweenEvictionRunsMillis=60000
# 配置一个连接在池中最小生存的时间，单位是毫秒
spring.datasource.minEvictableIdleTimeMillis=300000
# 校验SQL，Oracle配置 spring.datasource.validationQuery=SELECT 1 FROM DUAL，如果不配validationQuery项，则下面三项配置无用
spring.datasource.validationQuery=SELECT \'x\'
spring.datasource.testWhileIdle=true
spring.datasource.testOnBorrow=false
spring.datasource.testOnReturn=false
# 打开PSCache，并且指定每个连接上PSCache的大小
spring.datasource.poolPreparedStatements=true
spring.datasource.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize=20
# 配置监控统计拦截的filters，去掉后监控界面sql无法统计，\'wall\'用于防火墙
spring.datasource.filters=stat,wall,log4j
# 通过connectProperties属性来打开mergeSql功能；慢SQL记录
spring.datasource.connectionProperties=druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000
# 合并多个DruidDataSource的监控数据
spring.datasource.useGlobalDataSourceStat=true


@Configuration
public class DruidConfiguration {
    @Bean
    public ServletRegistrationBean DruidStatViewServle2() {
        //org.springframework.boot.context.embedded.ServletRegistrationBean提供类的进行注册.
        ServletRegistrationBean servletRegistrationBean = new ServletRegistrationBean(new StatViewServlet(), "/druid2/*");
        //添加初始化参数：initParams

        //白名单：
        servletRegistrationBean.addInitParameter("allow","192.168.1.106");
        //IP黑名单 (存在共同时，deny优先于allow) : 如果满足deny的话提示:Sorry, you are not permitted to view this page.
       // servletRegistrationBean.addInitParameter("deny", "192.168.1.73");
        //登录查看信息的账号密码.
        servletRegistrationBean.addInitParameter("loginUsername","admin");
        servletRegistrationBean.addInitParameter("loginPassword","123456");
        //是否能够重置数据.
        servletRegistrationBean.addInitParameter("resetEnable","false");
        return servletRegistrationBean;
    }

    /**

     * 注册一个：filterRegistrationBean

     * @return

     */

    @Bean
    public FilterRegistrationBean druidStatFilter2(){
        FilterRegistrationBean filterRegistrationBean = new FilterRegistrationBean(new WebStatFilter());
        //添加过滤规则.
        filterRegistrationBean.addUrlPatterns("/*");
        //添加不需要忽略的格式信息.
        filterRegistrationBean.addInitParameter("exclusions","*.js,*.gif,*.jpg,*.png,*.css,*.ico,/druid2/*");
        return filterRegistrationBean;
    }

 }
 重启启动项目 http://192.168.1.106:8081/druid2/login.html   账号和密码： admin 123456

 


如果不使用代码手动初始化DataSource的话，监控界面的SQL监控会没有数据

 

这种情况下手动初始化 druid DataSource
@Value("${spring.datasource.url}")
private String dbUrl;
@Value("${spring.datasource.username}")
private String username;
@Value("${spring.datasource.password}")
private String password;
@Value("${spring.datasource.driver-class-name}")
private String driverClassName;
@Value("${spring.datasource.initialSize}")
private int initialSize;
@Value("${spring.datasource.minIdle}")
private int minIdle;
@Value("${spring.datasource.maxActive}")
private int maxActive;
@Value("${spring.datasource.maxWait}")
private int maxWait;
@Value("${spring.datasource.timeBetweenEvictionRunsMillis}")
private int timeBetweenEvictionRunsMillis;
@Value("${spring.datasource.minEvictableIdleTimeMillis}")
private int minEvictableIdleTimeMillis;
@Value("${spring.datasource.validationQuery}")
private String validationQuery;
@Value("${spring.datasource.testWhileIdle}")
private boolean testWhileIdle;
@Value("${spring.datasource.testOnBorrow}")
private boolean testOnBorrow;
@Value("${spring.datasource.testOnReturn}")
private boolean testOnReturn;
@Value("${spring.datasource.poolPreparedStatements}")
private boolean poolPreparedStatements;
@Value("${spring.datasource.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize}")
private int maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize;
@Value("${spring.datasource.filters}")
private String filters;
@Value("${spring.datasource.connectionProperties}")
private String connectionProperties;
@Value("${spring.datasource.useGlobalDataSourceStat}")
private boolean useGlobalDataSourceStat;

@Bean     //声明其为Bean实例
@Primary  //在同样的DataSource中，首先使用被标注的DataSource
public DataSource dataSource(){
    DruidDataSource datasource = new DruidDataSource();
    datasource.setUrl(this.dbUrl);
    datasource.setUsername(username);
    datasource.setPassword(password);
    datasource.setDriverClassName(driverClassName);

    //configuration
    datasource.setInitialSize(initialSize);
    datasource.setMinIdle(minIdle);
    datasource.setMaxActive(maxActive);
    datasource.setMaxWait(maxWait);
    datasource.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(timeBetweenEvictionRunsMillis);
    datasource.setMinEvictableIdleTimeMillis(minEvictableIdleTimeMillis);
    datasource.setValidationQuery(validationQuery);
    datasource.setTestWhileIdle(testWhileIdle);
    datasource.setTestOnBorrow(testOnBorrow);
    datasource.setTestOnReturn(testOnReturn);
    datasource.setPoolPreparedStatements(poolPreparedStatements);
    datasource.setMaxPoolPreparedStatementPerConnectionSize(maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize);
    datasource.setUseGlobalDataSourceStat(useGlobalDataSourceStat);
    try {
        datasource.setFilters(filters);
    } catch (SQLException e) {
        System.err.println("druid configuration initialization filter: "+ e);
    }
    datasource.setConnectionProperties(connectionProperties);
    return datasource;
}


 

SQL监控就可以看到执行信息了。

以上是关于为啥HikariCP被号称为性能最好的Java数据库连接池，如何配置使用的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

[转帖]为什么HikariCP被号称为性能最好的Java数据库连接池，如何配置使用

有关Hikaricp连接池配置的解读

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