HikariCP 数据库连接池，太快了
文章来源：http://suo.nz/21xadr
背景
在我们平常的编码中，通常会将一些对象保存起来，这主要考虑的是对象的创建成本。
比如像线程资源、数据库连接资源或者 TCP 连接等，这类对象的初始化通常要花费比较长的时间，如果频繁地申请和销毁，就会耗费大量的系统资源，造成不必要的性能损失。
并且这些对象都有一个显著的特征，就是通过轻量级的重置工作，可以循环、重复地使用。
这个时候，我们就可以使用一个虚拟的池子，将这些资源保存起来，当使用的时候，我们就从池子里快速获取一个即可。
在 Java 中，池化技术应用非常广泛，常见的就有数据库连接池、线程池等，本文主讲连接池，线程池我们将在后续的博客中进行介绍。
公用池化包 Commons Pool 2
我们首先来看一下 Java 中公用的池化包 Commons Pool 2，来了解一下对象池的一般结构。
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.commons/commons-pool2 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-pool2</artifactId>
<version>2.11.1</version>
</dependency>
public GenericObjectPool(
final PooledObjectFactory<T> factory,
final GenericObjectPoolConfig<T> config)
案例
Redis 的常用客户端 Jedis，就是使用 Commons Pool 管理连接池的，可以说是一个最佳实践。下图是 Jedis 使用工厂创建对象的主要代码块。
对象工厂类最主要的方法就是makeObject，它的返回值是 PooledObject 类型，可以将对象使用 new DefaultPooledObject<>(obj) 进行简单包装返回。
@Override
public PooledObject<Jedis> makeObject() throws Exception {
Jedis jedis = null;
try {
jedis = new Jedis(jedisSocketFactory, clientConfig);
//主要的耗时操作
jedis.connect();
//返回包装对象
return new DefaultPooledObject<>(jedis);
} catch (JedisException je) {
if (jedis != null) {
try {
jedis.quit();
} catch (RuntimeException e) {
logger.warn("Error while QUIT", e);
}
try {
jedis.close();
} catch (RuntimeException e) {
logger.warn("Error while close", e);
}
}
throw je;
}
}
public T borrowObject(final Duration borrowMaxWaitDuration) throws Exception {
//此处省略若干行
while (p == null) {
create = false;
//首先尝试从池子中获取。
p = idleObjects.pollFirst();
// 池子里获取不到，才调用工厂内生成新实例
if (p == null) {
p = create();
if (p != null) {
create = true;
}
}
//此处省略若干行
}
//此处省略若干行
}
那对象是存在什么地方的呢？这个存储的职责，就是由一个叫作 LinkedBlockingDeque 的结构来承担的，它是一个双向的队列。
// GenericObjectPoolConfig本身的属性
private int maxTotal = DEFAULT_MAX_TOTAL;
private int maxIdle = DEFAULT_MAX_IDLE;
private int minIdle = DEFAULT_MIN_IDLE;
// 其父类BaseObjectPoolConfig的属性
private boolean lifo = DEFAULT_LIFO;
private boolean fairness = DEFAULT_FAIRNESS;
private long maxWaitMillis = DEFAULT_MAX_WAIT_MILLIS;
private long minEvictableIdleTimeMillis = DEFAULT_MIN_EVICTABLE_IDLE_TIME_MILLIS;
private long evictorShutdownTimeoutMillis = DEFAULT_EVICTOR_SHUTDOWN_TIMEOUT_MILLIS;
private long softMinEvictableIdleTimeMillis = DEFAULT_SOFT_MIN_EVICTABLE_IDLE_TIME_MILLIS;
private int numTestsPerEvictionRun = DEFAULT_NUM_TESTS_PER_EVICTION_RUN;
private EvictionPolicy<T> evictionPolicy = null;
// Only 2.6.0 applications set this
private String evictionPolicyClassName = DEFAULT_EVICTION_POLICY_CLASS_NAME;
private boolean testOnCreate = DEFAULT_TEST_ON_CREATE;
private boolean testOnBorrow = DEFAULT_TEST_ON_BORROW;
private boolean testOnReturn = DEFAULT_TEST_ON_RETURN;
private boolean testWhileIdle = DEFAULT_TEST_WHILE_IDLE;
private long timeBetweenEvictionRunsMillis = DEFAULT_TIME_BETWEEN_EVICTION_RUNS_MILLIS;
private boolean blockWhenExhausted = DEFAULT_BLOCK_WHEN_EXHAUSTED;
参数很多，要想了解参数的意义，我们首先来看一下一个池化对象在整个池子中的生命周期。
对象池在进行初始化时，要指定三个主要的参数：
maxTotal 对象池中管理的对象上限 maxIdle 最大空闲数 minIdle 最小空闲数
其中 maxTotal 和业务线程有关，当业务线程想要获取对象时，会首先检测是否有空闲的对象。
如果有，则返回一个；否则进入创建逻辑。此时，如果池中个数已经达到了最大值，就会创建失败，返回空对象。
对象在获取的时候，有一个非常重要的参数，那就是最大等待时间（maxWaitMillis），这个参数对应用方的性能影响是比较大的。该参数默认为 -1，表示永不超时，直到有对象空闲。
面试题
一般面试官会问：你会把超时参数设置成多大呢？我一般都会把最大等待时间，设置成接口可以忍受的最大延迟。
比如，一个正常服务响应时间 10ms 左右，达到 1 秒钟就会感觉到卡顿，那么这个参数设置成 500~1000ms 都是可以的。
超时之后，会抛出 NoSuchElementException 异常，请求会快速失败，不会影响其他业务线程，这种 Fail Fast 的思想，在互联网应用非常广泛。
带有 evcit 字样的参数，主要是处理对象逐出的。池化对象除了初始化和销毁的时候比较昂贵，在运行时也会占用系统资源。
比如，连接池会占用多条连接，线程池会增加调度开销等。业务在突发流量下，会申请到超出正常情况的对象资源，放在池子中。等这些对象不再被使用，我们就需要把它清理掉。
超出 minEvictableIdleTimeMillis 参数指定值的对象，就会被强制回收掉，这个值默认是 30 分钟；softMinEvictableIdleTimeMillis 参数类似，但它只有在当前对象数量大于 minIdle 的时候才会执行移除，所以前者的动作要更暴力一些。
还有 4 个 test 参数：testOnCreate、testOnBorrow、testOnReturn、testWhileIdle，分别指定了在创建、获取、归还、空闲检测的时候，是否对池化对象进行有效性检测。
开启这些检测，能保证资源的有效性，但它会耗费性能，所以默认为 false。
生产环境上，建议只将 testWhileIdle 设置为 true，并通过调整空闲检测时间间隔（timeBetweenEvictionRunsMillis），比如 1 分钟，来保证资源的可用性，同时也保证效率。
JMH 测试
使用连接池和不使用连接池，它们之间的性能差距到底有多大呢？
@Fork(2)
@State(Scope.Benchmark)
@Warmup(iterations = 5, time = 1)
@Measurement(iterations = 5, time = 1)
@BenchmarkMode(Mode.Throughput)
public class JedisPoolVSJedisBenchmark {
JedisPool pool = new JedisPool("localhost", 6379);
@Benchmark
public void testPool() {
Jedis jedis = pool.getResource();
jedis.set("a", UUID.randomUUID().toString());
jedis.close();
}
@Benchmark
public void testJedis() {
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
jedis.set("a", UUID.randomUUID().toString());
jedis.close();
}
//此处省略若干行
}
数据库连接池 HikariCP
HikariCP 源于日语“光る”，光的意思，寓意软件工作速度和光速一样快，它是 SpringBoot 中默认的数据库连接池。
数据库是我们工作中经常使用到的组件，针对数据库设计的客户端连接池是非常多的，它的设计原理与我们在本文开头提到的基本一致，可以有效地减少数据库连接创建、销毁的资源消耗。
一般面试题是这么问的：HikariCP 为什么快呢？
主要有三个方面：
它使用 FastList 替代 ArrayList，通过初始化的默认值，减少了越界检查的操作
优化并精简了字节码，通过使用 Javassist，减少了动态代理的性能损耗，比如使用 invokestatic 指令代替 invokevirtual 指令
实现了无锁的 ConcurrentBag，减少了并发场景下的锁竞争
HikariCP 对性能的一些优化操作，是非常值得我们借鉴的，在之后的博客中，我们将详细分析几个优化场景。
数据库连接池同样面临一个最大值（maximumPoolSize）和最小值（minimumIdle）的问题。这里同样有一个非常高频的面试题：你平常会把连接池设置成多大呢？
很多同学认为，连接池的大小设置得越大越好，有的同学甚至把这个值设置成 1000 以上，这是一种误解。
根据经验，数据库连接，只需要 20~50 个就够用了。具体的大小，要根据业务属性进行调整，但大得离谱肯定是不合适的。
HikariCP 官方是不推荐设置 minimumIdle 这个值的，它将被默认设置成和 maximumPoolSize 一样的大小。如果你的数据库Server端连接资源空闲较大，不妨也可以去掉连接池的动态调整功能。
另外，根据数据库查询和事务类型，一个应用中是可以配置多个数据库连接池的，这个优化技巧很少有人知道，在此简要描述一下。
业务类型通常有两种：一种需要快速的响应时间，把数据尽快返回给用户；另外一种是可以在后台慢慢执行，耗时比较长，对时效性要求不高。
如果这两种业务类型，共用一个数据库连接池，就容易发生资源争抢，进而影响接口响应速度。
虽然微服务能够解决这种情况，但大多数服务是没有这种条件的，这时就可以对连接池进行拆分。
HikariCP 还提到了另外一个知识点，在 JDBC4 的协议中，通过 Connection.isValid() 就可以检测连接的有效性。
这样，我们就不用设置一大堆的 test 参数了，HikariCP 也没有提供这样的参数。
结果缓存池
到了这里你可能会发现池（Pool）与缓存（Cache）有许多相似之处。
它们之间的一个共同点，就是将对象加工后，存储在相对高速的区域。我习惯性将缓存看作是数据对象，而把池中的对象看作是执行对象。缓存中的数据有一个命中率问题，而池中的对象一般都是对等的。
考虑下面一个场景，jsp 提供了网页的动态功能，它可以在执行后，编译成 class 文件，加快执行速度；再或者，一些媒体平台，会将热门文章，定时转化成静态的 html 页面，仅靠 nginx 的负载均衡即可应对高并发请求（动静分离）。
这些时候，你很难说清楚，这是针对缓存的优化，还是针对对象进行了池化，它们在本质上只是保存了某个执行步骤的结果，使得下次访问时不需要从头再来。
我通常把这种技术叫作结果缓存池（Result Cache Pool），属于多种优化手段的综合。
小结
下面我来简单总结一下本文的内容重点：我们从 Java 中最通用的公用池化包 Commons Pool 2 说起，介绍了它的一些实现细节，并对一些重要参数的应用做了讲解。
Jedis 就是在 Commons Pool 2 的基础上封装的，通过 JMH 测试，我们发现对象池化之后，有了接近 5 倍的性能提升。
接下来介绍了数据库连接池中速度很快的 HikariCP ，它在池化技术之上，又通过编码技巧进行了进一步的性能提升，HikariCP 是我重点研究的类库之一，我也建议你加入自己的任务清单中。
总体来说，当你遇到下面的场景，就可以考虑使用池化来增加系统性能：
对象的创建或者销毁，需要耗费较多的系统资源 对象的创建或者销毁，耗时长，需要繁杂的操作和较长时间的等待 对象创建后，通过一些状态重置，可被反复使用
将对象池化之后，只是开启了第一步优化。要想达到最优性能，就不得不调整池的一些关键参数，合理的池大小加上合理的超时时间，就可以让池发挥更大的价值。和缓存的命中率类似，对池的监控也是非常重要的。
平常的编码中，有很多类似的场景。比如 Http 连接池，Okhttp 和 Httpclient 就都提供了连接池的概念，你可以类比着去分析一下，关注点也是在连接大小和超时时间上。
在底层的中间件，比如 RPC，也通常使用连接池技术加速资源获取，比如 Dubbo 连接池、 Feign 切换成 httppclient 的实现等技术。
你会发现，在不同资源层面的池化设计也是类似的。比如线程池，通过队列对任务进行了二层缓冲，提供了多样的拒绝策略等，线程池我们将在后续的文章中进行介绍。
线程池的这些特性，你同样可以借鉴到连接池技术中，用来缓解请求溢出，创建一些溢出策略。
现实情况中，我们也会这么做。那么具体怎么做？有哪些做法？这部分内容就留给大家思考了。
END
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