DruidDataSource 的缓存策略主要是用来优化数据库连接池的性能和提高资源利用效率。缓存策略在数据库连接池中扮演着重要角色，通过合理管理数据库连接，减少频繁创建和销毁连接的开销，从而提高应用程序的响应速度和吞吐能力。以下是一些关键点来解释DruidDataSource的缓存策略及其作用：
1. 连接管理
DruidDataSource 维护一个数据库连接的缓存池。这个池子里存放的是活跃的数据库连接，当应用程序需要与数据库交互时，可以直接从池中取出已经建立的连接，使用完毕后再归还到池中。这种方式减少了每次请求都需要进行连接建立和释放的时间，提升了应用的执行效率。
2. 连接复用
通过复用已存在的连接，减少了连接创建和销毁的成本。数据库连接的建立通常包括网络通信、身份验证等步骤，是一个资源消耗较大的操作。DruidDataSource 通过复用连接，可以显著减少这些开销。
3. 连接生命周期管理
DruidDataSource 提供了详细的连接生命周期管理功能，比如连接的最大存活时间（maxEvictableIdleTimeMillis）、最小空闲时间（minEvictableIdleTimeMillis）等参数可以配置，确保连接池中的连接都是有效并且性能良好的。
4. 预处理语句（PreparedStatement）缓存
除了连接缓存，DruidDataSource 还可以缓存SQL预处理语句（即PreparedStatement）。这些预处理语句在首次解析后会被缓存，后续相同的SQL请求可以直接使用已缓存的预处理语句，避免重复的解析和编译过程，从而提高SQL执行效率。
5. 连接检测
为了确保连接池中的连接始终处于可用状态，DruidDataSource 还提供了自动检测连接有效性的功能。例如，可以配置validationQuery来定期检查连接是否有效，以及testWhileIdle、testOnBorrow、testOnReturn等参数来在不同情况下测试连接的可用性。
6. 自适应调整
DruidDataSource 还支持根据当前的工作负载动态调整连接池的大小，如根据连接的使用情况自动增加或减少连接池中的连接数量，以适应不同的负载需求，从而优化资源使用并保持较高的效率。
通过这些缓存和优化策略，DruidDataSource 能够提供稳定、高效、可扩展的数据库连接管理服务，特别适合于高并发、高负载的生产环境。这些特性使得DruidDataSource 在Java社区中非常受欢迎，特别是在需要处理大量数据库交互的企业应用中。
