Druid連接創建及銷毀的方法是什么

這篇文章主要介紹“Druid連接創建及銷毀的方法是什么”，在日常操作中，相信很多人在Druid連接創建及銷毀的方法是什么問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”Druid連接創建及銷毀的方法是什么”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

前言

Druid是阿里開源的數據庫連接池，是阿里監控系統Dragoon的副產品，提供了強大的可監控性和基于Filter-Chain的可擴展性。

• Druid數據庫連接池中可用的連接存放在一個數組connections中；

• Druid數據庫連接池做并發控制，主要靠一把可重入鎖以及和這把鎖關聯的兩個Condition對象；

public DruidAbstractDataSource(boolean lockFair) {
   lock = new ReentrantLock(lockFair);
   notEmpty = lock.newCondition();
   empty = lock.newCondition();
}

• 連接池沒有可用連接時，應用線程會在notEmpty上等待，連接池已滿時，生產連接的線程會在empty上等待；

• 對連接保活，就是每間隔一定時間，對達到了保活間隔周期的連接進行有效性校驗，可以將無效連接銷毀，也可以防止連接長時間不與數據庫服務端通信。

Druid版本：1.2.11

正文

一. DruidDataSource連接創建

DruidDataSource連接的創建由CreateConnectionThread線程完成，其run() 方法如下所示。

public void run() {
    initedLatch.countDown();
    long lastDiscardCount = 0;
    int errorCount = 0;
    for (; ; ) {
        try {
            lock.lockInterruptibly();
        } catch (InterruptedException e2) {
            break;
        }
        long discardCount = DruidDataSource.this.discardCount;
        boolean discardChanged = discardCount - lastDiscardCount > 0;
        lastDiscardCount = discardCount;
        try {
            // emptyWait為true表示生產連接線程需要等待，無需生產連接
            boolean emptyWait = true;
            // 發生了創建錯誤，且池中已無連接，且丟棄連接的統計沒有改變
            // 此時生產連接線程需要生產連接
            if (createError != null
                    && poolingCount == 0
                    && !discardChanged) {
                emptyWait = false;
            }
            if (emptyWait
                    && asyncInit && createCount < initialSize) {
                emptyWait = false;
            }
            if (emptyWait) {
                // 池中已有連接數大于等于正在等待連接的應用線程數
                // 且當前是非keepAlive場景
                // 且當前是非連續失敗
                // 此時生產連接的線程在empty上等待
                // keepAlive && activeCount + poolingCount < minIdle時會在shrink()方法中觸發emptySingal()來添加連接
                // isFailContinuous()返回true表示連續失敗，即多次（默認2次）創建物理連接失敗
                if (poolingCount >= notEmptyWaitThreadCount
                        && (!(keepAlive && activeCount + poolingCount < minIdle))
                        && !isFailContinuous()
                ) {
                    empty.await();
                }
                // 防止創建超過maxActive數量的連接
                if (activeCount + poolingCount >= maxActive) {
                    empty.await();
                    continue;
                }
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            // 省略
        } finally {
            lock.unlock();
        }
        PhysicalConnectionInfo connection = null;
        try {
            connection = createPhysicalConnection();
        } catch (SQLException e) {
            LOG.error("create connection SQLException, url: " + jdbcUrl
                    + ", errorCode " + e.getErrorCode()
                    + ", state " + e.getSQLState(), e);
            errorCount++;
            if (errorCount > connectionErrorRetryAttempts
                    && timeBetweenConnectErrorMillis > 0) {
                // 多次創建失敗
                setFailContinuous(true);
                // 如果配置了快速失敗，就喚醒所有在notEmpty上等待的應用線程
                if (failFast) {
                    lock.lock();
                    try {
                        notEmpty.signalAll();
                    } finally {
                        lock.unlock();
                    }
                }
                if (breakAfterAcquireFailure) {
                    break;
                }
                try {
                    Thread.sleep(timeBetweenConnectErrorMillis);
                } catch (InterruptedException interruptEx) {
                    break;
                }
            }
        } catch (RuntimeException e) {
            LOG.error("create connection RuntimeException", e);
            setFailContinuous(true);
            continue;
        } catch (Error e) {
            LOG.error("create connection Error", e);
            setFailContinuous(true);
            break;
        }
        if (connection == null) {
            continue;
        }
        // 把連接添加到連接池
        boolean result = put(connection);
        if (!result) {
            JdbcUtils.close(connection.getPhysicalConnection());
            LOG.info("put physical connection to pool failed.");
        }
        errorCount = 0;
        if (closing || closed) {
            break;
        }
    }
}

CreateConnectionThread的run() 方法整體就是在一個死循環中不斷的等待，被喚醒，然后創建線程。當一個物理連接被創建出來后，會調用DruidDataSource#put方法將其放到連接池connections中，put() 方法源碼如下所示。

protected boolean put(PhysicalConnectionInfo physicalConnectionInfo) {
    DruidConnectionHolder holder = null;
    try {
        holder = new DruidConnectionHolder(DruidDataSource.this, physicalConnectionInfo);
    } catch (SQLException ex) {
        // 省略
        return false;
    }
    return put(holder, physicalConnectionInfo.createTaskId, false);
}
private boolean put(DruidConnectionHolder holder,
                    long createTaskId, boolean checkExists) {
    // 涉及到連接池中連接數量改變的操作，都需要加鎖
    lock.lock();
    try {
        if (this.closing || this.closed) {
            return false;
        }
        // 池中已有連接數已經大于等于最大連接數，則不再把連接加到連接池并直接返回false
        if (poolingCount >= maxActive) {
            if (createScheduler != null) {
                clearCreateTask(createTaskId);
            }
            return false;
        }
        // 檢查重復添加
        if (checkExists) {
            for (int i = 0; i < poolingCount; i++) {
                if (connections[i] == holder) {
                    return false;
                }
            }
        }
        // 連接放入連接池
        connections[poolingCount] = holder;
        // poolingCount++
        incrementPoolingCount();
        if (poolingCount > poolingPeak) {
            poolingPeak = poolingCount;
            poolingPeakTime = System.currentTimeMillis();
        }
        // 喚醒在notEmpty上等待連接的應用線程
        notEmpty.signal();
        notEmptySignalCount++;
        if (createScheduler != null) {
            clearCreateTask(createTaskId);
            if (poolingCount + createTaskCount < notEmptyWaitThreadCount
                    && activeCount + poolingCount + createTaskCount < maxActive) {
                emptySignal();
            }
        }
    } finally {
        lock.unlock();
    }
    return true;
}

put() 方法會先將物理連接從PhysicalConnectionInfo中獲取出來并封裝成一個DruidConnectionHolder，DruidConnectionHolder就是Druid連接池中的連接。新添加的連接會存放在連接池數組connections的poolingCount位置，然后poolingCount會加1，也就是poolingCount代表著連接池中可以獲取的連接的數量。

二. DruidDataSource連接銷毀

DruidDataSource連接的銷毀由DestroyConnectionThread線程完成，其run() 方法如下所示。

public void run() {
    // run()方法只要執行了，就調用initedLatch#countDown
    initedLatch.countDown();
    for (; ; ) {
        // 每間隔timeBetweenEvictionRunsMillis執行一次DestroyTask的run()方法
        try {
            if (closed || closing) {
                break;
            }
            if (timeBetweenEvictionRunsMillis > 0) {
                Thread.sleep(timeBetweenEvictionRunsMillis);
            } else {
                Thread.sleep(1000);
            }
            if (Thread.interrupted()) {
                break;
            }
            // 執行DestroyTask的run()方法來銷毀需要銷毀的連接
            destroyTask.run();
        } catch (InterruptedException e) {
            break;
        }
    }
}

DestroyConnectionThread的run() 方法就是在一個死循環中每間隔timeBetweenEvictionRunsMillis的時間就執行一次DestroyTask的run() 方法。DestroyTask#run方法實現如下所示。

public void run() {
    // 根據一系列條件判斷并銷毀連接
    shrink(true, keepAlive);
    // RemoveAbandoned機制
    if (isRemoveAbandoned()) {
        removeAbandoned();
    }
}

在DestroyTask#run方法中會調用DruidDataSource#shrink方法來根據設定的條件來判斷出需要銷毀和保活的連接。DruidDataSource#shrink方法如下所示。

// checkTime參數表示在將一個連接進行銷毀前，是否需要判斷一下空閑時間
public void shrink(boolean checkTime, boolean keepAlive) {
    // 加鎖
    try {
        lock.lockInterruptibly();
    } catch (InterruptedException e) {
        return;
    }
    // needFill = keepAlive && poolingCount + activeCount < minIdle
    // needFill為true時，會調用empty.signal()喚醒生產連接的線程來生產連接
    boolean needFill = false;
    // evictCount記錄需要銷毀的連接數
    // keepAliveCount記錄需要保活的連接數
    int evictCount = 0;
    int keepAliveCount = 0;
    int fatalErrorIncrement = fatalErrorCount - fatalErrorCountLastShrink;
    fatalErrorCountLastShrink = fatalErrorCount;
    try {
        if (!inited) {
            return;
        }
        // checkCount = 池中已有連接數 - 最小空閑連接數
        // 正常情況下，最多能夠將前checkCount個連接進行銷毀
        final int checkCount = poolingCount - minIdle;
        final long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();
        // 正常情況下，需要遍歷池中所有連接
        // 從前往后遍歷，i為數組索引
        for (int i = 0; i < poolingCount; ++i) {
            DruidConnectionHolder connection = connections[i];
            // 如果發生了致命錯誤（onFatalError == true）且致命錯誤發生時間（lastFatalErrorTimeMillis）在連接建立時間之后
            // 把連接加入到保活連接數組中
            if ((onFatalError || fatalErrorIncrement > 0)
                    && (lastFatalErrorTimeMillis > connection.connectTimeMillis)) {
                keepAliveConnections[keepAliveCount++] = connection;
                continue;
            }
            if (checkTime) {
                // phyTimeoutMillis表示連接的物理存活超時時間，默認值是-1
                if (phyTimeoutMillis > 0) {
                    // phyConnectTimeMillis表示連接的物理存活時間
                    long phyConnectTimeMillis = currentTimeMillis
                            - connection.connectTimeMillis;
                    // 連接的物理存活時間大于phyTimeoutMillis，則將這個連接放入evictConnections數組
                    if (phyConnectTimeMillis > phyTimeoutMillis) {
                        evictConnections[evictCount++] = connection;
                        continue;
                    }
                }
                // idleMillis表示連接的空閑時間
                long idleMillis = currentTimeMillis - connection.lastActiveTimeMillis;
                // minEvictableIdleTimeMillis表示連接允許的最小空閑時間，默認是30分鐘
                // keepAliveBetweenTimeMillis表示保活間隔時間，默認是2分鐘
                // 如果連接的空閑時間小于minEvictableIdleTimeMillis且還小于keepAliveBetweenTimeMillis
                // 則connections數組中當前連接之后的連接都會滿足空閑時間小于minEvictableIdleTimeMillis且還小于keepAliveBetweenTimeMillis
                // 此時跳出遍歷，不再檢查其余的連接
                if (idleMillis < minEvictableIdleTimeMillis
                        && idleMillis < keepAliveBetweenTimeMillis
                ) {
                    break;
                }
                // 連接的空閑時間大于等于允許的最小空閑時間
                if (idleMillis >= minEvictableIdleTimeMillis) {
                    if (checkTime && i < checkCount) {
                        // i < checkCount這個條件的理解如下：
                        // 每次shrink()方法執行時，connections數組中只有索引0到checkCount-1的連接才允許被銷毀
                        // 這樣才能保證銷毀完連接后，connections數組中至少還有minIdle個連接
                        evictConnections[evictCount++] = connection;
                        continue;
                    } else if (idleMillis > maxEvictableIdleTimeMillis) {
                        // 如果空閑時間過久，已經大于了允許的最大空閑時間（默認7小時）
                        // 那么無論如何都要銷毀這個連接
                        evictConnections[evictCount++] = connection;
                        continue;
                    }
                }
                // 如果開啟了保活機制，且連接空閑時間大于等于了保活間隔時間
                // 此時將連接加入到保活連接數組中
                if (keepAlive && idleMillis >= keepAliveBetweenTimeMillis) {
                    keepAliveConnections[keepAliveCount++] = connection;
                }
            } else {
                // checkTime為false，那么前checkCount個連接直接進行銷毀，不再判斷這些連接的空閑時間是否超過閾值
                if (i < checkCount) {
                    evictConnections[evictCount++] = connection;
                } else {
                    break;
                }
            }
        }
        // removeCount = 銷毀連接數 + 保活連接數
        // removeCount表示本次從connections數組中拿掉的連接數
        // 注：一定是從前往后拿，正常情況下最后minIdle個連接是安全的
        int removeCount = evictCount + keepAliveCount;
        if (removeCount > 0) {
            // [0, 1, 2, 3, 4, null, null, null] -> [3, 4, 2, 3, 4, null, null, null]
            System.arraycopy(connections, removeCount, connections, 0, poolingCount - removeCount);
            // [3, 4, 2, 3, 4, null, null, null] -> [3, 4, null, null, null, null, null, null, null]
            Arrays.fill(connections, poolingCount - removeCount, poolingCount, null);
            // 更新池中連接數
            poolingCount -= removeCount;
        }
        keepAliveCheckCount += keepAliveCount;
        // 如果池中連接數加上活躍連接數（借出去的連接）小于最小空閑連接數
        // 則將needFill設為true，后續需要喚醒生產連接的線程來生產連接
        if (keepAlive && poolingCount + activeCount < minIdle) {
            needFill = true;
        }
    } finally {
        lock.unlock();
    }
    if (evictCount > 0) {
        // 遍歷evictConnections數組，銷毀其中的連接
        for (int i = 0; i < evictCount; ++i) {
            DruidConnectionHolder item = evictConnections[i];
            Connection connection = item.getConnection();
            JdbcUtils.close(connection);
            destroyCountUpdater.incrementAndGet(this);
        }
        Arrays.fill(evictConnections, null);
    }
    if (keepAliveCount > 0) {
        // 遍歷keepAliveConnections數組，對其中的連接做可用性校驗
        // 校驗通過連接就放入connections數組，沒通過連接就銷毀
        for (int i = keepAliveCount - 1; i >= 0; --i) {
            DruidConnectionHolder holer = keepAliveConnections[i];
            Connection connection = holer.getConnection();
            holer.incrementKeepAliveCheckCount();
            boolean validate = false;
            try {
                this.validateConnection(connection);
                validate = true;
            } catch (Throwable error) {
                if (LOG.isDebugEnabled()) {
                    LOG.debug("keepAliveErr", error);
                }
            }
            boolean discard = !validate;
            if (validate) {
                holer.lastKeepTimeMillis = System.currentTimeMillis();
                boolean putOk = put(holer, 0L, true);
                if (!putOk) {
                    discard = true;
                }
            }
            if (discard) {
                try {
                    connection.close();
                } catch (Exception e) {
                }
                lock.lock();
                try {
                    discardCount++;
                    if (activeCount + poolingCount <= minIdle) {
                        emptySignal();
                    }
                } finally {
                    lock.unlock();
                }
            }
        }
        this.getDataSourceStat().addKeepAliveCheckCount(keepAliveCount);
        Arrays.fill(keepAliveConnections, null);
    }
    // 如果needFill為true則喚醒生產連接的線程來生產連接
    if (needFill) {
        lock.lock();
        try {
            // 計算需要生產連接的個數
            int fillCount = minIdle - (activeCount + poolingCount + createTaskCount);
            for (int i = 0; i < fillCount; ++i) {
                emptySignal();
            }
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    } else if (onFatalError || fatalErrorIncrement > 0) {
        lock.lock();
        try {
            emptySignal();
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }
}

在DruidDataSource#shrink方法中，核心邏輯是遍歷connections數組中的連接，并判斷這些連接是需要銷毀還是需要保活。通常情況下，connections數組中的前checkCount（checkCount = poolingCount - minIdle） 個連接是危險的，因為這些連接只要滿足了：空閑時間 >= minEvictableIdleTimeMillis（允許的最小空閑時間），那么就需要被銷毀，而connections數組中的最后minIdle個連接是相對安全的，因為這些連接只有在滿足：空閑時間 > maxEvictableIdleTimeMillis（允許的最大空閑時間） 時，才會被銷毀。這么判斷的原因，主要就是需要讓連接池里能夠保證至少有minIdle個空閑連接可以讓應用線程獲取。

當確定好了需要銷毀和需要保活的連接后，此時會先將connections數組清理，只保留安全的連接，這個過程示意圖如下。

最后，會遍歷evictConnections數組，銷毀數組中的連接，遍歷keepAliveConnections數組，對其中的每個連接做可用性校驗，如果校驗可用，那么就重新放回connections數組，否則銷毀。

到此，關于“Druid連接創建及銷毀的方法是什么”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！