Druid连接创建及销毁的方法是什么

2023-07-05 04:07:27 545人浏览八月长安

摘要

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

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。

Druid连接创建及销毁的方法是什么