C3P0連接池自誕生以來在Java Web領域反響甚好，業已成為hibenate框架推薦的連接池。誰知人紅是非多，C3P0在大型應用場合中暴露了越來越多的局限性，包括但不限於下列幾點：
1、C3P0管理池內連接時沒有采取LRU排隊規則（最久未使用算法），意味着C3P0未能將數據庫性能調到最優。
2、在處理大批量數據的時候，C3P0對耗時操作過於容忍，致使容易出現線程死鎖的狀況。
3、C3P0不支持監控功能，外界難以實時跟蹤連接池的運行情況，不利於按需分配和調度系統資源。
就上面幾點問題的看法因人而異，對老外來說，他們國家人口不多，一百年都難得遇上這種嚴苛的條件，考慮超大規模的數據處理純屬杞人憂天。但對國人來說，數據庫里的業務記錄動輒以千萬計，億級以上的海量數據也不罕見，此時一點一滴的性能差距匯總起來就可能出大問題。然而C3P0源自國外，人家才懶得搭理這茬事；再說，此等關鍵要害豈能由外人扼住咽喉？當然要自己掌握核心技術才讓人放心，於是阿里巴巴公司推出了國產的開源連接池Druid，該連接池立足於本國國情，在諸多方面加以調整和優化，比C3P0更適用於國內的業務系統。
Druid的用法近似於C3P0，它擁有自己的連接池工具DruidDataSource，該工具的常見方法列舉如下：
setDriverClassName：設置連接池的數據庫驅動。
setUrl：設置數據庫的連接地址。
setUsername：設置數據庫的用戶名。
setPassword：設置數據庫的密碼。
setInitialSize：設置連接池的初始大小。
setMinIdle：設置連接池大小的下限。
setMaxActive：設置連接池大小的上限。
setRemoveAbandoned：設置是否拋棄已超時的連接。
setRemoveAbandonedTimeout：設置超時的時間間隔，單位秒。如果某連接超過該時間仍未釋放，則會被自動回收。
setMaxWait：設置獲取連接所允許的等待時間，單位毫秒。超過該時間將不再獲取連接。
setTimeBetweenEvictionRunsMillis：設置間隔多久才進行一次檢測，檢測需要關閉的空閑連接，單位毫秒。
setValidationQuery：設置檢測連接是否有效的SQL語句。
setTestWhileIdle：當空閑時是否需要進行有效性測試。建議設置為true，保證安全性。
setTestOnBorrow：設置為true，表示申請連接時將調用validationQuery方法來檢測連接是否有效。
getDbType：獲取數據庫的名稱。
getActiveCount：獲取活躍連接的數量。
getConnectCount：獲取已連上連接的數量。
getPoolingCount：獲取空閑連接的數量。
getConnection：從連接池中獲取一個連接，連接類型為DruidPooledConnection。
close：關閉連接池。
至於Druid的編碼過程，則依然分成兩個步驟：初始化連接池、從連接池中取出一個連接處理，分別說明如下：
1、初始化連接池
該步驟首先創建Druid連接池的對象，再依次調用相關方法設置詳細的參數信息，包括數據庫驅動、連接地址、用戶名、密碼，以及與連接池有關的規格參數。下面是初始化Druid連接池的代碼例子：
private static DruidDataSource dataSource; // 聲明Druid連接池的對象
// 初始化連接池
private static void initDataSource() {
dataSource = new DruidDataSource(); // 創建Druid連接池
dataSource.setDriverClassName(driver_class); // 設置連接池的數據庫驅動
dataSource.setUrl(dbUrl); // 設置數據庫的連接地址
dataSource.setUsername(dbUserName); // 設置數據庫的用戶名
dataSource.setPassword(dbPassword); // 設置數據庫的密碼
dataSource.setInitialSize(1); // 設置連接池的初始大小
dataSource.setMinIdle(1); // 設置連接池大小的下限
dataSource.setMaxActive(20); // 設置連接池大小的上限
}
2、從連接池中取出一個連接處理
注意該步驟的getConnection方法拿到的是DruidPooledConnection類型的連接對象，再根據該連接創建對應的報告，並開展后續的數據庫操作。為方便觀察連接池的運行情況，可在其中添加幾個連接池的檢測方法，例如getActiveCount、getConnectCount、getPoolingCount等等。修改后的數據庫操作代碼示例如下：
// 顯示性別分組
private static void showRecordGroupBySex() {
String sql = "select sex,count(1) count from teacher group by sex order by sex asc";
// 從連接池中獲取連接、創建連接的報告、命令報告執行指定的SQL語句
try (DruidPooledConnection conn = dataSource.getConnection();
Statement stmt = conn.createStatement();
ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql)) {
while (rs.next()) { // 循環遍歷結果集里面的所有記錄
int sex = rs.getInt("sex"); // 獲取指定字段的整型值
int count = rs.getInt("count"); // 獲取指定字段的整型值
String desc = String.format("%s老師有%d位；", sex==0 ? "男" : "女", count);
System.out.print(desc);
}
System.out.println("\ngetActiveCount="+dataSource.getActiveCount()); // 獲取活躍連接的數量
System.out.println("getConnectCount="+dataSource.getConnectCount()); // 獲取已連上連接的數量
System.out.println("getPoolingCount="+dataSource.getPoolingCount()); // 獲取空閑連接的數量
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
然后由外部反復調用以上的showRecordGroupBySex方法，假設准備測試連續的三次數據庫操作，則外部的調用代碼如下所示：
for (int i=0; i<3; i++) { // 多次操作數據庫
showRecordGroupBySex(); // 顯示性別分組
}
運行包含上面代碼的測試程序，觀察到下面的輸出日志：
男老師有2位；女老師有3位； getActiveCount=1 getConnectCount=1 getPoolingCount=0 男老師有2位；女老師有3位； getActiveCount=1 getConnectCount=2 getPoolingCount=0 男老師有2位；女老師有3位； getActiveCount=1 getConnectCount=3 getPoolingCount=0
由日志可見，getActiveCount方法返回了當前正在使用的連接數量，getConnectCount方法返回了曾經連上與已經連上的連接總數，getPoolingCount返回了連接池中剩余的連接數量。
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