【转载】高性能数据库连接池的内幕
原文：高性能数据库连接池的内幕
中生代技术群分享第三十一期
讲师：何涛
编辑：友强
注：完美修订版
摘要：如何打造高性能的数据库连接池框架，可以从哪些角度进行优化，连接池的大量优化实践如何为你的系统保驾护航，本专题将带你走进连接池的世界，为你一一揭晓。
何涛
唯品会平台架构师
何涛，现任职于唯品会平台架构部，要负责数据访问层，网关，数据库中间件，平台框架等开发设计工作。在数据库性能优化，架构设计等方面有着大量的经验积累。热衷于高可用，高并发及高性能的架构研究。
大家可能会有这样疑问：连接池类似于线程池或者对象池，就是一个放连接的池子，使用的时候从里面拿一个，用完了再归还，功能非常简单，有什么可讲的。
可能还会有这样的疑问：高性能这么高大上，一个小小的连接池，如何跟高大上靠上边的。
本主题将会全面介绍连接池原理，高性能的设计，优化实践，现有连接池的瓶颈及解决方案。同时也会介绍唯品会自研数据库连接池产品(代号：Caelus)
为什么要有连接池
先看一下连接池所处的位置：
应用框架的业务实现一般都会访问数据库，缓存或者HTTP服务。为什么要在访问的地方加上一个连接池呢？
下面以访问MySQL为例，执行一个SQL命令，如果不使用连接池，需要经过哪些流程。
1：TCP建立连接的三次握手
2：MySQL认证的三次握手
3：真正的SQL执行
4：MySQL的关闭
5：TCP的四次握手关闭
可以看到，为了执行一条SQL，却多了非常多我们不关心的网络交互。
优点：实现简单。
缺点：
1：网络IO较多
2：数据库的负载较高
3：响应时间较长及QPS较低
4：应用频繁的创建连接和关闭连接，导致临时对象较多，GC频繁
5：在关闭连接后，会出现大量TIME_WAIT 的TCP状态（在2个MSL之后关闭）
使用连接池流程
第一次访问的时候，需要建立连接。 但是之后的访问，均会复用之前创建的连接。
优点：
1：较少了网络开销
2：系统的性能会有一个实质的提升
3：没了麻烦的TIME_WAIT状态
当然，现实往往是残酷的，当我们解决了一个问题的时候，同时伴随着另外一个问题的产生。
使用连接池面临的最大挑战： 连接池的性能
连接数和线程数性能优化
分库DB部署结构：
假设有128个分库：32个服务器，每个服务器有4个schema。按照128个分库的设计，便会新建128个独立数据库连接池。
数据库连接池的模型
特点：
1：128个连接池完全独立，不同的schema也对应不同的连接池
2：先通过拆库，读写等策略选择对应的连接池，再从连接池获取一个连接进行操作
3：操作完后，再将连接归还到对应的连接池中。
优点：
结构简单，分散竞争
面临的问题：
1：线程数过多
先看一下新建一个连接池，需要新建的线程数的个数。
|
连接池 |
线程数 |
描述 |
128个分库需要的线程数 |
|
C3P0 |
4 |
3个helperThread (pollerThread)，1个定时任务AdminTaskTimer(DeadlockDetector) |
4*128=512 |
|
DBCP |
1 |
负责心跳，最小连接数维持，最大空闲时间和防连接泄露 |
1*128=128 |
|
Druid |
2 |
一个异步创建连接。一个异步关闭连接。 |
2*128=256 |
可以看到随着分库的增加，不管选用哪个连接池，线程的个数均会线性增长。线程数过多将会导致内存占用较大: 默认1个线程会占用1M的空间，如果是512个线程，则会占用1M*512=512M上下文切换开销。
Tips：由于stack和heap申请为虚地址空间，但是一旦使用就不会释放。(线程也不一定会占用1M的空间)
2：连接数过多
数据库的连接资源比较重，并且随着连接的增加，数据库的性能会有明显的下降。DBA一般会限制每个DB建立连接的个数，比如限制为3K 。假设数据库单台限制3K，32台则容量为3K*32=96K。如果应用最大，最小连接数均为10，则每个应用总计需要128*10=1.28K个连接。那么数据库理论上支持的应用个数为96K/1.28K= 80 台
3：不能连接复用
同一个物理机下面不同的schema完全独立，连接不能复用
优化后的数据库连接池模型
特点：
1：只有一个连接池,所有节点共享线程 （解决了线程数过多的问题）
2：每个物理机对应一个host, host里面维护多个schema，schema存放连接。
3：同一个host下面的不同schema 可以进行连接复用(解决连接数过多的问题)
获取连接流程：
1：获取连接需要带上 ip,port和schema信息：比如获取的是host31的schema1
2：先到host31的schema1中获取空闲连接，但是schema1无空闲连接，便会从schema2中获取空闲连接。
3：从schema2中获取的连接执行useschema1，该连接便切换到schema1上面。
4：执行对应的SQL操作，执行完成后，归还连接到schema1的池子里面。
优点：
1：连接复用：有效减少连接数。
2：提升性能：避免频繁的新建连接。新建连接的开销比较大，而使用use schema开销非常小
3：有效减少线程数。按现有方案大概只需要4个线程即可。而优化前需要512个线程
缺点：
1：管理较为复杂
2：不符合JDBC接口规范。DataSource只有简单的getConnection()接口，没有针对获取对应schema的连接的接口。需要继承DataSouce，实现特定接口。
事务语句性能优化
优化前执行事务的模型
从连接池里面获取到连接，默认是自动提交。为了开启事务，需要执行setautocommit=false 操作，然后再执行具体的SQL，归还连接的时候，还需要将连接设置为自动提交(需要执行set autocommit=true) 。可以看到开启事务，需要额外执行两条事务的语句。
优化后执行事务的模型
每个schema里面所有的连接会按照autocommit进行分组。 分为自动提交(autocommit=true) 和非自动提交(autocommit=false)。获取连接时优先获取相同autocommit的分组里的连接，如果没有可用连接则从另外一个分组中获取连接，业务操作执行完后，再归还到对应的分组里面。该种机制避免了开启事务多执行的两条事务语句。
锁性能优化
连接池的通用功能：
连接池主要包含五部分：获取连接，归还连接，定时任务，维护组件及资源池
获取连接：
1：获取超时：如果超过规定时间未获取到连接，则会抛出异常
2：有效性检查：当从资源池里面获取到资源，需要检查该资源的有效性，如果失效，再次获取连接。避免执行业务的时候报错。
3：创建连接：可以同步创建，也可以异步创建。
归还连接：
1：归还连接：比如需要检查最大空闲数，确定是物理关闭还是归还到连接池
2：销毁连接: 可同步销毁也可异步销毁
定时任务：
1：空闲检查：主要是检查空闲连接，连接空闲超过一定时间，则会关闭连接。
2：最小连接数控制：一般会设置最小连接数。保证当前系统里面最小的连接数。如果不够，则会新建连接。
组件维护：
1：连接状态控制：空闲，使用，删除等状态控制
2：异常处理：对JDBC访问的异常统一处理，如果异常与连接相关，则会将该连接销毁掉。
3：缓存：避免对SQL重复解析，PrepareStatement机制下，会对SQL解析的对象进行缓存。
4：JDBC封装：对JDBC进行了实现，真正的实现是底层的driver,比如MySQL-connector-java 。
资源池：
1：资源池是存放连接的地方，也是连接池最核心的地方。
2：所有的组件基本上都与资源池进行交互，对连接资源的竞争非常激烈。该处的性能将决定了整个连接池的性能。
3：一般资源池的实现是使用JDK提供的BlockingQueue。那么是否有方案可以进行无锁的设计，来避免竞争。
资源池无锁设计
获取连接大概流程：
1：从ThreadLocal里面获取连接，如果没有空闲连接，则从全局连接池(CopyOnWriteArrayList)中获取。
2：如果全局连接池中没有空闲连接，则会异步新建连接。
3：判定超时时间是否大于阈值，如果小于阈值，则进行自旋。否则进行park休眠。
4：连接建立成功后，会对park的线程进行唤醒
主要从四个方面实现了无锁的设计：ThreadLocal,CopyOnWriteArrayList，异步建立连接及自旋。
ThreadLocal
1：每个线程均有一个连接队列。该队列是全局队列的引用。
2：获取连接时先从ThreadLocal里面拿连接，如果连接是空闲状态，则使用。否则移除掉，再拿下一个，直到拿不到连接为止。
3：归还连接时，只需要归还到Threadlocal的队列里面，同时设置连接为空闲状态
4：如果使用BlockQueue,获取连接时调用poll,归还连接时调用offer，存在两次锁的竞争。优化后通过CAS避免了两次锁的开销(获取连接时，使用CAS置连接为非空闲状态；归还时，使用CAS置连接为空闲状态)
CopyOnWriteArrayList
1：该队列使用场景是：大量读，少量写的操作，并且存储的数据比较有限。而连接池的场景非常适合采用CopyOnWriteArrayList。
2：在获取连接或者归还连接时，只会通过CAS更改连接的状态，不会对连接池进行添加或者删除的操作。
3：一般连接池连接的个数比较可控，CopyOnWriteArrayList在写操作时会对所有连接进行拷贝，对内存影响不大。
异步建立连接
获取到连接后，判断一下是否有并发正在等待获取连接，如果有，则异步建立连接。避免下一个连接的等待。如果CopyOnWriteArrayList没有空闲连接，则异步建立连接。
自旋
该自旋比较类似于JDK对synchronized的自旋机制。如果发现超时时间大于设定的阈值(比如10微秒)，则会进行线程挂起。如果小于设定的阈值，则重新获取连接，进行自选，避免线程的上下文切换带来的性能开销。。
优化小技巧
方法内联优化
1：每调用一次方法，线程便会新建一个栈帧，新建栈帧开销相对比较大
2：JIT在运行时会进行内联优化，多个方法使用一个栈帧，避免栈帧新建过多
3：JIT方法内联优化默认的字节码个数阈值是35个字节，低于35个字节，才会进行优化。(可通过-XX:MaxInlineSize=35进行设置)
通过修改上述代码，编译后字节码修改到34个字节，则可以满足内联的条件。
心跳语句选择
PrepareStatement模式选择
MySQL driver默认是client模式，如果需要开启server模式，需要设置 useServerPrepStmts=true 。PrepareStatement默认的client模式和Statement对于DB端没有区别。大家普遍理解PrepareStatement和Statement的区别是PrepareStatement可以避免SQL注入。但是避免SQL注入是如何做到的？
使用PrepareStatement设置参数的时候，比如调用setString(int parameterIndex, String x)，本地会对设置的参数进行转义来避免SQL注入。
执行SQL的时候，会将SQL的?替换成转义后的字符，发送到数据库执行。
PSCache
MySQLdriver 默认不开启，可通过设置 cachePrepStmts = true 进行开启
QueryTimeout
之前也遇到因为开启了queryTimeout，导致连接泄露的问题。
具体可参考：
MySQL driver的bug发现之旅：http://blog.csdn.net/hetaohappy/article/details/52091005
关于连接池的最优配置之前做过整理，可参考：
http://blog.csdn.net/hetaohappy/article/details/51861015
唯品会自研连接池：Caelus
Caelus是唯品会自研的高性能的分布式的数据库连接池。
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高性能：基于无锁的连接池设计模型来提升连接池性能；
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在分库较多的场景下，减少线程数。 假如有128个分库，现有连接池模型下则需要使用128个独立的连接池，每个连接池都需要线程(1-4个，不同的连接池不同)处理任务。则总共需要维护128到128*4个线程，开销巨大。而Caelus连接池会大大减少线程数。
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连接复用。 对于 一个MySQL 的instance上面有多个schema场景下。现有连接池不同的schema的连接不可复用。而Caelus可以复用不同schema的连接，提升性能。
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过多的事务指令。如果是事务语句，则从连接池拿到连接后，需要先开启事务(setautocommit=false)，归还时需要再设置(set autocommit=true)。每使用一次连接，均需要额外执行两条事务指令。Caelus能有效减少事务指令。
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配置规范的统一。结合MySQL的设置，提供规范统一，最优的配置。
本主题讲解了数据库连接池的性能设计优化。 关于缓存(Memcache，Redis)
和HTTP连接池的优化实践，后面有机会再和大家一块沟通学习。
关于Netty的纯异步HTTP连接池设计，可参考：
http://blog.csdn.net/hetaohappy/article/details/51867059
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