Druid連接池(無框架)

關於連接池有不少技術可以用，例如c3p0,druid等等，因為druid有監控平台，性能在同類產品中算top0的。所以我采用的事druid連接池。

首先熟悉一個技術，我們要搞明白，為什么要用他， 他能幫我們解決什么問題？

如果不使用連接池會出現的情況：
a.占用服務器的內存資源
b.導致服務器的速度非常慢
1.准備

下載druid1.9的jar包和對應數據庫的驅動包。

https://mvnrepository.com/artifact/com.alibaba/druid/1.0.9

2.代碼

2.1db.properties

driverClassName=net.sourceforge.jtds.jdbc.Driver
url=jdbc:jtds:sqlserver:/XXXXX:1433/szqxjimg;SelectMethod=Cursor;DatabaseName=szqxjimg
username=sa
password=123456
 
 
# 配置參數，讓ConfigFilter解密密碼
#connectionProperties=config.decrypt=true;config.decrypt.key=xxxx
 
# 監控統計攔截的filters
filters=stat
 
# 初始化時建立物理連接的個數，初始化發生在顯示調用init方法，或者第一次getConnection時
initialSize=1
# 最大連接池數量
maxActive=10
# 最小連接池數量
minIdle:1
# 獲取連接等待超時的時間，單位毫秒
maxWait=60000
 
# 配置間隔多久才進行一次檢測，檢測需要關閉的空閑連接，單位是毫秒
# 有兩個含義：1) Destroy線程會檢測連接的間隔時間  2) testWhileIdle的判斷依據，詳細看testWhileIdle屬性的說明
timeBetweenEvictionRunsMillis=60000
# 一個連接在池中最小生存的時間，單位是毫秒
minEvictableIdleTimeMillis=300000
 
# 用來檢測連接是否有效
validationQuery=SELECT 1
# 申請連接的時候檢測，如果空閑時間大於timeBetweenEvictionRunsMillis，執行validationQuery檢測連接是否有效
testWhileIdle=true
# 申請連接時執行validationQuery檢測連接是否有效，做了這個配置會降低性能
testOnBorrow=false
# 歸還連接時執行validationQuery檢測連接是否有效，做了這個配置會降低性能
testOnReturn=false
 
# 是否緩存preparedStatement，也就是PSCache
poolPreparedStatements=true
 
maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize=200

2.2代碼

package com.qihui.qxj.utils;
 
import java.io.InputStream;
import java.sql.Connection;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
import java.util.Properties;
 
import javax.sql.DataSource;
 
import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceFactory;
import com.qihui.qxj.services.system.Brand;
 
public class DruidUtil {
 
    private static Properties p;
    private static DataSource dataSource;
 
    static {
        try {
            ClassLoader loader = Thread.currentThread().getContextClassLoader();
            InputStream inputStream = loader.getResourceAsStream("db.properties");
            p = new Properties();
            p.load(inputStream);
            // 通過工廠類獲取DataSource對象
            dataSource = DruidDataSourceFactory.createDataSource(p);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
 
    public static Connection getConnection() {
        try {
            return dataSource.getConnection();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }
 
    public static void close(Connection conn, Statement state, ResultSet result) {
 
        try {
            if (result != null) {
                result.close();
            }
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            try {
                if (conn != null) {
                    conn.close();
                }
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                try {
                    if (state != null) {
                        state.close();
                    }
                } catch (SQLException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        Brand brand = new Brand();
        long startTIme =System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            String selectBrand = brand.getSelectBrand();
        }
        long endTime =System.currentTimeMillis();
        System.out.println(endTime- startTIme);
    }
}

3.結論

   通過多次測試，發現，循環查詢1000次，不使用連接池，查詢性能為7500ms，使用連接池后，查詢速度為1515ms，可以看出查詢性能優化勒很多。