这篇文章主要介绍“Druid连接创建及销毁的方法是什么”，在日常操作中，相信很多人在Druid连接创建及销毁的方法是什么问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Druid连接创建及销毁的方法是什么”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
前言
Druid是阿里开源的数据库连接池，是阿里监控系统Dragoon的副产品，提供了强大的可监控性和基于Filter-Chain的可扩展性。
Druid数据库连接池中可用的连接存放在一个数组connections中；
Druid数据库连接池做并发控制，主要靠一把可重入锁以及和这把锁关联的两个Condition对象；
public DruidAbstractDataSource(boolean lockFair) { lock = new ReentrantLock(lockFair); notEmpty = lock.newCondition(); empty = lock.newCondition();}连接池没有可用连接时，应用线程会在notEmpty上等待，连接池已满时，生产连接的线程会在empty上等待；
对连接保活，就是每间隔一定时间，对达到了保活间隔周期的连接进行有效性校验，可以将无效连接销毁，也可以防止连接长时间不与数据库服务端通信。
Druid版本：1.2.11
正文
一. DruidDataSource连接创建
DruidDataSource连接的创建由CreateConnectionThread线程完成，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为true表示生产连接线程需要等待，无需生产连接 boolean emptyWait = true; // 发生了创建错误，且池中已无连接，且丢弃连接的统计没有改变 // 此时生产连接线程需要生产连接 if (createError != null && poolingCount == 0 && !discardChanged) { emptyWait = false; } if (emptyWait && asyncInit && createCount < initialSize) { emptyWait = false; } if (emptyWait) { // 池中已有连接数大于等于正在等待连接的应用线程数 // 且当前是非keepAlive场景 // 且当前是非连续失败 // 此时生产连接的线程在empty上等待 // keepAlive && activeCount + poolingCount < minIdle时会在shrink()方法中触发emptySingal()来添加连接 // isFailContinuous()返回true表示连续失败，即多次（默认2次）创建物理连接失败 if (poolingCount >= notEmptyWaitThreadCount && (!(keepAlive && activeCount + poolingCount < minIdle)) && !isFailContinuous() ) { empty.await(); } // 防止创建超过maxActive数量的连接 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) { // 多次创建失败 setFailContinuous(true); // 如果配置了快速失败，就唤醒所有在notEmpty上等待的应用线程 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; } // 把连接添加到连接池 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() 方法整体就是在一个死循环中不断的等待，被唤醒，然后创建线程。当一个物理连接被创建出来后，会调用DruidDataSource#put方法将其放到连接池connections中，put() 方法源码如下所示。
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) { // 涉及到连接池中连接数量改变的操作，都需要加锁 lock.lock(); try { if (this.closing || this.closed) { return false; } // 池中已有连接数已经大于等于最大连接数，则不再把连接加到连接池并直接返回false if (poolingCount >= maxActive) { if (createScheduler != null) { clearCreateTask(createTaskId); } return false; } // 检查重复添加 if (checkExists) { for (int i = 0; i < poolingCount; i++) { if (connections[i] == holder) { return false; } } } // 连接放入连接池 connections[poolingCount] = holder; // poolingCount++ incrementPoolingCount(); if (poolingCount > poolingPeak) { poolingPeak = poolingCount; poolingPeakTime = System.currentTimeMillis(); } // 唤醒在notEmpty上等待连接的应用线程 notEmpty.signal(); notEmptySignalCount++; if (createScheduler != null) { clearCreateTask(createTaskId); if (poolingCount + createTaskCount < notEmptyWaitThreadCount && activeCount + poolingCount + createTaskCount < maxActive) { emptySignal(); } } } finally { lock.unlock(); } return true;}put() 方法会先将物理连接从PhysicalConnectionInfo中获取出来并封装成一个DruidConnectionHolder，DruidConnectionHolder就是Druid连接池中的连接。新添加的连接会存放在连接池数组connections的poolingCount位置，然后poolingCount会加1，也就是poolingCount代表着连接池中可以获取的连接的数量。
二. DruidDataSource连接销毁
DruidDataSource连接的销毁由DestroyConnectionThread线程完成，其run() 方法如下所示。
public void run() { // run()方法只要执行了，就调用initedLatch#countDown initedLatch.countDown(); for (; ; ) { // 每间隔timeBetweenEvictionRunsMillis执行一次DestroyTask的run()方法 try { if (closed || closing) { break; } if (timeBetweenEvictionRunsMillis > 0) { Thread.sleep(timeBetweenEvictionRunsMillis); } else { Thread.sleep(1000); } if (Thread.interrupted()) { break; } // 执行DestroyTask的run()方法来销毁需要销毁的连接 destroyTask.run(); } catch (InterruptedException e) { break; } }}DestroyConnectionThread的run() 方法就是在一个死循环中每间隔timeBetweenEvictionRunsMillis的时间就执行一次DestroyTask的run() 方法。DestroyTask#run方法实现如下所示。
public void run() { // 根据一系列条件判断并销毁连接 shrink(true, keepAlive); // RemoveAbandoned机制 if (isRemoveAbandoned()) { removeAbandoned(); }}在DestroyTask#run方法中会调用DruidDataSource#shrink方法来根据设定的条件来判断出需要销毁和保活的连接。DruidDataSource#shrink方法如下所示。
// checkTime参数表示在将一个连接进行销毁前，是否需要判断一下空闲时间public void shrink(boolean checkTime, boolean keepAlive) { // 加锁 try { lock.lockInterruptibly(); } catch (InterruptedException e) { return; } // needFill = keepAlive && poolingCount + activeCount < minIdle // needFill为true时，会调用empty.signal()唤醒生产连接的线程来生产连接 boolean needFill = false; // evictCount记录需要销毁的连接数 // keepAliveCount记录需要保活的连接数 int evictCount = 0; int keepAliveCount = 0; int fatalErrorIncrement = fatalErrorCount - fatalErrorCountLastShrink; fatalErrorCountLastShrink = fatalErrorCount; try { if (!inited) { return; } // checkCount = 池中已有连接数 - 最小空闲连接数 // 正常情况下，最多能够将前checkCount个连接进行销毁 final int checkCount = poolingCount - minIdle; final long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis(); // 正常情况下，需要遍历池中所有连接 // 从前往后遍历，i为数组索引 for (int i = 0; i < poolingCount; ++i) { DruidConnectionHolder connection = connections[i]; // 如果发生了致命错误（onFatalError == true）且致命错误发生时间（lastFatalErrorTimeMillis）在连接建立时间之后 // 把连接加入到保活连接数组中 if ((onFatalError || fatalErrorIncrement > 0) && (lastFatalErrorTimeMillis > connection.connectTimeMillis)) { keepAliveConnections[keepAliveCount++] = connection; continue; } if (checkTime) { // phyTimeoutMillis表示连接的物理存活超时时间，默认值是-1 if (phyTimeoutMillis > 0) { // phyConnectTimeMillis表示连接的物理存活时间 long phyConnectTimeMillis = currentTimeMillis - connection.connectTimeMillis; // 连接的物理存活时间大于phyTimeoutMillis，则将这个连接放入evictConnections数组 if (phyConnectTimeMillis > phyTimeoutMillis) { evictConnections[evictCount++] = connection; continue; } } // idleMillis表示连接的空闲时间 long idleMillis = currentTimeMillis - connection.lastActiveTimeMillis; // minEvictableIdleTimeMillis表示连接允许的最小空闲时间，默认是30分钟 // keepAliveBetweenTimeMillis表示保活间隔时间，默认是2分钟 // 如果连接的空闲时间小于minEvictableIdleTimeMillis且还小于keepAliveBetweenTimeMillis // 则connections数组中当前连接之后的连接都会满足空闲时间小于minEvictableIdleTimeMillis且还小于keepAliveBetweenTimeMillis // 此时跳出遍历，不再检查其余的连接 if (idleMillis < minEvictableIdleTimeMillis && idleMillis < keepAliveBetweenTimeMillis ) { break; } // 连接的空闲时间大于等于允许的最小空闲时间 if (idleMillis >= minEvictableIdleTimeMillis) { if (checkTime && i < checkCount) { // i < checkCount这个条件的理解如下： // 每次shrink()方法执行时，connections数组中只有索引0到checkCount-1的连接才允许被销毁 // 这样才能保证销毁完连接后，connections数组中至少还有minIdle个连接 evictConnections[evictCount++] = connection; continue; } else if (idleMillis > maxEvictableIdleTimeMillis) { // 如果空闲时间过久，已经大于了允许的最大空闲时间（默认7小时） // 那么无论如何都要销毁这个连接 evictConnections[evictCount++] = connection; continue; } } // 如果开启了保活机制，且连接空闲时间大于等于了保活间隔时间 // 此时将连接加入到保活连接数组中 if (keepAlive && idleMillis >= keepAliveBetweenTimeMillis) { keepAliveConnections[keepAliveCount++] = connection; } } else { // checkTime为false，那么前checkCount个连接直接进行销毁，不再判断这些连接的空闲时间是否超过阈值 if (i < checkCount) { evictConnections[evictCount++] = connection; } else { break; } } } // removeCount = 销毁连接数 + 保活连接数 // removeCount表示本次从connections数组中拿掉的连接数 // 注：一定是从前往后拿，正常情况下最后minIdle个连接是安全的 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); // 更新池中连接数 poolingCount -= removeCount; } keepAliveCheckCount += keepAliveCount; // 如果池中连接数加上活跃连接数（借出去的连接）小于最小空闲连接数 // 则将needFill设为true，后续需要唤醒生产连接的线程来生产连接 if (keepAlive && poolingCount + activeCount < minIdle) { needFill = true; } } finally { lock.unlock(); } if (evictCount > 0) { // 遍历evictConnections数组，销毁其中的连接 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) { // 遍历keepAliveConnections数组，对其中的连接做可用性校验 // 校验通过连接就放入connections数组，没通过连接就销毁 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为true则唤醒生产连接的线程来生产连接 if (needFill) { lock.lock(); try { // 计算需要生产连接的个数 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，核心逻辑是遍历connections数组中的连接，并判断这些连接是需要销毁还是需要保活。通常情况下，connections数组中的前checkCount（checkCount = poolingCount - minIdle） 个连接是危险的，因为这些连接只要满足了：空闲时间 >= minEvictableIdleTimeMillis（允许的最小空闲时间），那么就需要被销毁，而connections数组中的最后minIdle个连接是相对安全的，因为这些连接只有在满足：空闲时间 > maxEvictableIdleTimeMillis（允许的最大空闲时间） 时，才会被销毁。这么判断的原因，主要就是需要让连接池里能够保证至少有minIdle个空闲连接可以让应用线程获取。
当确定好了需要销毁和需要保活的连接后，此时会先将connections数组清理，只保留安全的连接，这个过程示意图如下。
最后，会遍历evictConnections数组，销毁数组中的连接，遍历keepAliveConnections数组，对其中的每个连接做可用性校验，如果校验可用，那么就重新放回connections数组，否则销毁。
到此，关于“Druid连接创建及销毁的方法是什么”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注编程网网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
