自我表扬:《Dubbo 实现原理与源码解析 —— 精品合集》
表扬自己:《D数据库实体设计合集》

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Springboot2默认数据库连接池选择了HikariCP

默认的数据库连接池由Tomcat换成HikariCP. 如果在一个Tomcat应用中用spring.datasource.type来强制使用Hikari连接池, 则可以去掉这个override.

为何选择HikariCP

HiKariCP是数据库连接池的一个后起之秀,号称性能最好,可以完美地PK掉其他连接池,是一个高性能的JDBC连接池,基于BoneCP做了不少的改进和优化。其作者还有另外一个开源作品——高性能的JSON解析器HikariJSON。

它,超快,快到连Spring Boot 2都宣布支持了。

代码体积更是少的可怜,130kb。

https://github.com/brettwooldridge/HikariJSON

为何要使用HiKariCP?这要先从BoneCP说起:
什么?不是有C3P0/DBCP这些成熟的数据库连接池吗?一直用的好好的,为什么又搞出一个BoneCP来?因为,传说中BoneCP在快速这个特点上做到了极致,官方数据是C3P0等的25倍左右。不相信?其实我也不怎么信。可是,有图有真相啊(图片来自BoneCP官网:http://jolbox.com/benchmarks.html):

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从上述结果可以看出HikariCP的性能远高于c3p0、tomcat等连接池,以致后来BoneCP作者都放弃了维护,在Github项目主页推荐大家使用HikariCP。另外,Spring Boot将在2.0版本中把HikariCP作为其默认的JDBC连接池。

PS:需要指出的是,上图中的数据是HikariCP作者对各个连接池调用DataSource.getConnection()、Connection.close()、Connection.prepareStatement()、Statement.execute()、Statement.close()方法的性能测试结果。

而且,网上对于BoneCP是好评如潮啊,推荐的文章一搜一大堆。

然而,上Maven Repository网站(http://mvnrepository.com/artifact/com.jolbox/bonecp)查找有没有最新版本的时候,你会发现最新的是2013年10月份的(这么久没新版本出来了?)。于是,再去BoneCP的Githut(https://github.com/wwadge/bonecp)上看看最近有没有提交代码。却发现,BoneCP的作者对于这个项目貌似已经心灰意冷,说是要让步给HikariCP了(有图有真相):

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……什么?又来一个CP?……什么是Hikari?
Hikari来自日文,是“光”(阳光的光,不是光秃秃的光)的意思。作者估计是为了借助这个词来暗示这个CP速度飞快。不知作者是不是日本人,不过日本也有很多优秀的码农,听说比特币据说日本人搞出来的。。。

这个产品的口号是“快速、简单、可靠”。实际情况跟这个口号真的匹配吗?又是有图有真相(Benchmarks又来了):

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这个图,也间接地、再一次地证明了boneCP比c3p0强大很多,当然,跟“光”比起来,又弱了不少啊。

那么,这么好的是怎么做到的呢?官网详细地说明了HikariCP所做的一些优化,总结如下:

  • 字节码精简 :优化代码,直到编译后的字节码最少,这样,CPU缓存可以加载更多的程序代码;
  • 优化代理和拦截器:减少代码,例如HikariCP的Statement proxy只有100行代码,只有BoneCP的十分之一;
  • 自定义数组类型(FastStatementList)代替ArrayList:避免每次get()调用都要进行range check,避免调用remove()时的从头到尾的扫描;
  • 自定义集合类型(ConcurrentBag:提高并发读写的效率;
  • 其他针对BoneCP缺陷的优化,比如对于耗时超过一个CPU时间片的方法调用的研究(但没说具体怎么优化)。

很多优化的对比都是针对BoneCP的……哈哈。
(参考文章:https://github.com/brettwooldridge/HikariCP/wiki/Down-the-Rabbit-Hole)

理由一、代码量

几个连接池的代码量对比(代码量越少,一般意味着执行效率越高、发生bug的可能性越低):

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##

理由二、口碑

可是,“黄婆卖瓜,自催自擂”这个俗语日本人也是懂得,于是,用户的好评如潮也是有图有真相:

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##

理由三、速度

还有第三方关于速度的测试:

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理由四、稳定性

也许你会说,速度高,如果不稳定也是硬伤啊。于是,关于稳定性的图也来了:

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理由五、可靠性

另外,关于可靠性方面,也是有实验和数据支持的。对于数据库连接中断的情况,通过测试getConnection(),各种CP的不相同处理方法如下:
(所有CP都配置了跟connectionTimeout类似的参数为5秒钟)

  • HikariCP:等待5秒钟后,如果连接还是没有恢复,则抛出一个SQLExceptions 异常;后续的getConnection()也是一样处理;
  • C3P0:完全没有反应,没有提示,也不会在“CheckoutTimeout”配置的时长超时后有任何通知给调用者;然后等待2分钟后终于醒来了,返回一个error;
  • Tomcat:返回一个connection,然后……调用者如果利用这个无效的connection执行SQL语句……结果可想而知;大约55秒之后终于醒来了,这时候的getConnection()终于可以返回一个error,但没有等待参数配置的5秒钟,而是立即返回error;
  • BoneCP:跟Tomcat的处理方法一样;也是大约55秒之后才醒来,有了正常的反应,并且终于会等待5秒钟之后返回error了;

可见,HikariCP的处理方式是最合理的。根据这个测试结果,对于各个CP处理数据库中断的情况,评分如下:

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参考文章:https://github.com/brettwooldridge/HikariCP/wiki/Bad-Behavior:-Handling-Database-Down

HikariCP为什么这么快

JDBC连接池的实现并不复杂,主要是对JDBC中几个核心对象Connection、Statement、PreparedStatement、CallableStatement以及ResultSet的封装与动态代理。接下来从几个方面来看看HikariCP为什么这么快:

优化并精简字节码

HikariCP利用了一个第三方的Java字节码修改类库Javassist来生成委托实现动态代理。动态代理的实现在ProxyFactory类,源码如下:

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发现这些代理方法中只有一行直接抛异常的代码,注释写着“Body is replaced (injected) by JavassistProxyFactory”,其实方法body中的代码是在编译时调用JavassistProxyFactory才生成的,主要代码见下图:

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之所以使用Javassist生成动态代理,是因为其速度更快,相比于JDK Proxy生成的字节码更少,精简了很多不必要的字节码。

ConcurrentBag:更好的并发集合类实现

ConcurrentBag的实现借鉴于C#中的同名类,是一个专门为连接池设计的lock-less集合,实现了比LinkedBlockingQueue、LinkedTransferQueue更好的并发性能。ConcurrentBag内部同时使用了ThreadLocal和CopyOnWriteArrayList来存储元素,其中CopyOnWriteArrayList是线程共享的。ConcurrentBag采用了queue-stealing的机制获取元素:首先尝试从ThreadLocal中获取属于当前线程的元素来避免锁竞争,如果没有可用元素则再次从共享的CopyOnWriteArrayList中获取。此外,ThreadLocal和CopyOnWriteArrayList在ConcurrentBag中都是成员变量,线程间不共享,避免了伪共享(false sharing)的发生。

使用FastList替代ArrayList

FastList是一个List接口的精简实现,只实现了接口中必要的几个方法。JDK ArrayList每次调用get()方法时都会进行rangeCheck检查索引是否越界,FastList的实现中去除了这一检查,只要保证索引合法那么rangeCheck就成为了不必要的计算开销(当然开销极小)。此外,HikariCP使用List来保存打开的Statement,当Statement关闭或Connection关闭时需要将对应的Statement从List中移除。通常情况下,同一个Connection创建了多个Statement时,后打开的Statement会先关闭。ArrayList的remove(Object)方法是从头开始遍历数组,而FastList是从数组的尾部开始遍历,因此更为高效。

HikariCP与Druid相比哪个更好?

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有些用户给了druid这样的评论:

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不评论,一个追求性能,一个偏向监控,直接看之前有人给HikariCP提的关于跟Druid对比分析的issue吧。HikariCP作者对Druid做了测试并给出了测试结果数据,Druid作者温少也对此作了评论。Issue链接:

https://github.com/brettwooldridge/HikariCP/issues/232

笔者个人的观点是,hikariCP可以提供监控功能的,比如metrics,可以参见笔者的这篇文章 【追光者系列】HikariCP连接池监控指标实战
另外,监控方面,skywalking、pinpoint、mycat这些agent也是可以做到的,以后service mesh普及了更加可以监控了,比如sharding-jdbc也可以做监控,datamesh,sidecar也可以做监控的。

Springboot2快速上手

说得这么好,用起来会不会很麻烦啊,会不会有很多参数要配置才能有这样的效果啊?答案是:不会。

springboot 2.0 默认连接池就是Hikari了,所以引用parents后不用专门加依赖

配置一下就好

# jdbc_config   datasource
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/datebook?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&useSSL=false&zeroDateTimeBehavior=convertToNull
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=root
# Hikari will use the above plus the following to setup connection pooling
spring.datasource.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.datasource.hikari.minimum-idle=5
spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=15
spring.datasource.hikari.auto-commit=true
spring.datasource.hikari.idle-timeout=30000
spring.datasource.hikari.pool-name=DatebookHikariCP
spring.datasource.hikari.max-lifetime=1800000
spring.datasource.hikari.connection-timeout=30000
spring.datasource.hikari.connection-test-query=SELECT 1

直接启动即可 如图

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参考资料

https://blog.csdn.net/clementad/article/details/46928621

666. 彩蛋

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文章目录
  1. 1. Springboot2默认数据库连接池选择了HikariCP
  2. 2. 为何选择HikariCP
    1. 2.1. 理由一、代码量
    2. 2.2. 理由二、口碑
    3. 2.3. 理由三、速度
    4. 2.4. 理由四、稳定性
    5. 2.5. 理由五、可靠性
  3. 3. HikariCP为什么这么快
    1. 3.1. 优化并精简字节码
    2. 3.2. ConcurrentBag:更好的并发集合类实现
    3. 3.3. 使用FastList替代ArrayList
  4. 4. HikariCP与Druid相比哪个更好?
  5. 5. Springboot2快速上手
  6. 6. 参考资料
  7. 7. 666. 彩蛋