Druid

HikariCP 什么是数据库连接池： 连接池是一种常用的技术，为什么需要连接池呢？这个需要从TCP说起。假如我们的服务器跟数据库没有部署在同一台机器，那么，服务器每次查询数据库都要先建立连接，一般都是TCP链接，建立连接就需要3次握手了，假设后台服务跟数据库的单程的访问时间需要10ms，那么光是建立连接就花了30ms，并且TCP还有慢启动的机制，实际上一次查询可能还不止1次TCP来回，查询效率就会大大降低。 为什么需要连接池： 为了解决上述问题，我们就需要维护一些长链接，这样就不用每次都去建立连接，毕竟建立连接除了占用时间，还需要一些其他的系统资源。另外的好处，连接池让我们更加容易地管理，一方面是可以避免数据库资源都被某几个API占据，另一方面也可以避免资源泄露。 什么是HikariCP HikariCP是由日本程序员开源的一个数据库连接池组件，代码非常轻量，并且速度非常的快。根据官方提供的数据，在i7,开启32个线程32个连接的情况下，进行随机数据库读写操作，HikariCP的速度是现在常用的C3P0数据库连接池的数百倍。在SpringBoot2.0中，官方也是推荐使用HikariCP。 为什么HikariCP会那么快 1.字节码更加精简，所以可以加载更多代码到缓存。 2.实现了一个无锁的集合类型，来减少并发造成的资源竞争。 3.使用了自定义的数组类型

开源的OLAP引擎，按照查询类型划分，OLAP一般分为即 席查询和固化查询。 即席查询: 通过手写sql完成一些临时的数据分析需求，这类sql形式多变、逻辑复杂，对查询时间没有严格要求 固化查询: 指的是一些固化下来的取数、看数需求，通过数据产品的形式提供给用户，从而提高数据分析和运营的效率。这类的sql固定模式，对响应时间有较高要求。 按照架构实现划分，主流的OLAP引擎主要有下面三点： MPP架构系统 (Presto/Impala/SparkSQL/Drill等)。这种架构主要还是从查询引擎入手，使用分布式查询引擎，而不是使用hive+mapreduce架构，提高查询效率。 搜索引擎架构的系统 (es，solr等)，在入库时将数据转换为倒排索引，采用Scatter-Gather计算模型，牺牲了灵活性换取很好的性能，在搜索类查询上能做到亚秒级响应。但是对于扫描聚合为主的查询，随着处理数据量的增加，响应时间也会退化到分钟级。 预计算系统（Druid/Kylin等） 则在入库时对数据进行预聚合，进一步牺牲灵活性换取性能，以实现对超大数据集的秒级响应。 这几个框架都是OLAP大数据分析比较常见的框架，各自特点如下： presto ：facebook开源的一个java写的分布式数据查询框架，原生集成了Hive、Hbase和关系型数据库

1修改druid配置（如果使用druid的话） spring . datasource . druid . validationQuery = select 1 spring . datasource . druid . testWhileIdle = true spring . datasource . druid . testOnBorrow = true spring . datasource . druid . testOnReturn = true 此方案对性能会有一定影响 2 在数据库连接上，加“ & autoReconnect = true & failOverReadOnly = false”配置 3修改数据库连接有效时间 在数据库配置上设置，把数据库连接有效时间设置长一点，比如设置12小时或者24小时 来源： CSDN 作者： 方方园园 链接： https://blog.csdn.net/qq_22041375/article/details/103465428

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 参考网页 https://blog.csdn.net/king_is_everyone/article/details/53098350 建立 maven工程 Pom文件 <? xml version = "1.0" encoding = "UTF-8" ?> < project xmlns = "http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi = "http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation = "http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd" > < parent > < groupId > org.springframework.boot </ groupId > < artifactId > spring-boot-starter-parent </ artifactId > < version > 1.4.1.RELEASE </ version > </ parent > < modelVersion > 4.0.0 </ modelVersion > <

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> Druid是阿里巴巴开源平台上的一个项目，整个项目由数据库连接池、插件框架和SQL解析器组成。该项目主要是为了扩展JDBC的一些限制，可以让程序员实现一些特殊的需求，比如向密钥服务请求凭证、统计SQL信息、SQL性能收集、SQL注入检查、SQL翻译等，程序员可以通过定制来实现自己需要的功能。 该项目在阿里巴巴内部得到了广泛的部署，在外部也有大量的用户群。为了使大家更好地了解和使用Druid在此做一些简单的介绍，以帮助大家快速入门。 目前比较流行的数据源还有：c3p0,dbcp,proxool,BoneCP等。其中spring,hibernate都默认推荐使用c3p0，Tomcat默认使用dbcp。 以下是本人连接mysql数据库测试的性能：（本人水平有限，仅做参考，不同的数据库，不同的环境可能存在较大差异） 连续操作1000次数据库写入操作的用时比较： 数据源 用时 ms C3p0 3630 proxool 3240 druid 3190 dbcp 3264 根据分析，druid性能超过其他数据源，但在多次运行过程是druid、proxool出现崩溃两次。C3p0和dbcp在相对比较稳定。其中c3p0有自动回收连接功能，而dbcp没有自动回收连接的功能。 好了，废话少说，下面快速给大家使用druid配置数据连接

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 以下是一个参考的连接池配置： <bean id="dataSource" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" init-method="init" destroy-method="close"> <!-- 数据库驱动 --> <property name="driverClassName" value="${jdbc.driverClassName}" /> <!-- 基本属性 url、user、password --> <property name="url" value="${jdbc_url}" /> <property name="username" value="${jdbc_user}" /> <property name="password" value="${jdbc_password}" /> <!-- 配置初始化大小、最小、最大 --> <property name="initialSize" value="1" /> <property name="minIdle" value="1" /> <property name="maxActive" value="20" /> <!-- 配置获取连接等待超时的时间 -->

开发环境： SpringBoot2 + Druid + MybatisPlus + Sharding-JDBC 一、引入jar包 pom.xml文件中引入以下依赖。 <!-- Sharding-JDBC for spring boot --> < dependency > < groupId > org.apache.shardingsphere </ groupId > < artifactId > sharding-jdbc-spring-boot-starter </ artifactId > < version > 4.0.0-RC1 </ version > </ dependency > <!-- Sharding-JDBC for spring namespace --> < dependency > < groupId > org.apache.shardingsphere </ groupId > < artifactId > sharding-jdbc-spring-namespace </ artifactId > < version > 4.0.0-RC1 </ version > </ dependency > <!-- Druid --> < dependency > < groupId > com.alibaba </ groupId > <

SpringBoot2 使用 Druid的数据库连接池并使用监控 首先引入pom文件 <!--引入自定义的数据源--> <dependencies> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid</artifactId> <version>1.1.9</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <scope>runtime</scope> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot<