C3P0與Druid資料庫連線池總結
阿新 • • 發佈：2020-09-13
目錄
C3P0連線池
步驟：
- 導c3p0的jar包
- 建立配置檔案並配置
- 建立核心物件 ComboPooledDataSource
- 獲取連線 getConnection
C3P0初始化：
-
先匯入兩個包：（MySQL的驅動要確保已經匯入，否則用不了）
- c3p0-0.9.5.2.jar
- mchange-commons-java-0.2.12.jar
-
建立配置檔案：
-
在src目錄下直接建立C3P0的配置檔案，檔案可以是c3p0-config.xml或c3p0.properties（檔名及副檔名一定要一樣，否則識別不了）
使用這兩種方式進行配置時，只要將配置好的檔案放入classpath資料夾下即可，在java程式碼當中不用顯示的給出訪問配置方式的程式碼，c3p0會自動識別 -
c3p0-config.xml：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <c3p0-config> <!-- 使用預設的配置讀取連線池物件 --> <default-config> <!-- 連線引數 --> <property name="driverClass">com.mysql.jdbc.Driver</property> <property name="jdbcUrl">jdbc:mysql://localhost:3306/databaseName</property> <property name="user">root</property> <property name="password">admin</property> <!-- 連線池引數 --> <!--當連線池中的連線耗盡的時候c3p0一次同時獲取的連線數--> <property name="acquireIncrement">3</property> <!-- 關閉自動提交 --> <property name="autoCommitOnClose">false</property> <property name="initialPoolSize">5</property> <property name="minPoolSize">2</property> <property name="maxPoolSize">10</property> <!-- 最大等待時間 --> <property name="checkoutTimeout">3000</property> <!-- 最大空閒回收時間 --> <property name="maxIdleTime">1000</property> </default-config> <!-- 使用自定義的配置讀取連線池物件,如果要使用named-config裡面配置初始化資料來源，則只要使用一個帶引數的ComboPooledDataSource構造器就可以了 --> <named-config name="oracle"> <!-- 連線引數 --> <property name="driverClass">com.mysql.jdbc.Driver</property> <property name="jdbcUrl">jdbc:mysql://localhost:3306/databaseName</property> <property name="user">root</property> <property name="password">admin</property> <!-- 連線池引數 --> <property name="initialPoolSize">5</property> <property name="maxPoolSize">8</property> <property name="checkoutTimeout">1000</property> </named-config> </c3p0-config> -
c3p0.properties：
#連線引數 c3p0.jdbcUrl=jdbc:mysql://localhost:3306/databaseName c3p0.driverClass=com.mysql.jdbc.Driver c3p0.user=root c3p0.password=admin #連線池引數 c3p0.acquireIncrement=3 c3p0.autoCommitOnClose=false c3p0.initialPoolSize=5 c3p0.minPoolSize=2 c3p0.maxPoolSize=10 c3p0.checkoutTimeout=3000 c3p0.maxIdleTime=1000 -
通過setters方法一個個地設定各個配置項（不推薦）：
ComboPooledDataSource cpds = new ComboPooledDataSource(); cpds.setDriverClass("com.mysql.jdbc.Driver"); cpds.setJdbcUrl("jdbc:mysql:///users"); cpds.setUser("root"); cpds.setPassword("admin");
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建立C3P0工具類：
package top.linzeliang.web.dataSource.c3p0;
import com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource;
import javax.sql.DataSource;
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
public class C3P0Util {
private static DataSource ds = null;
static {
//僅僅在類被載入時系統建立一個連線池，自動識別配置檔案
ds = new ComboPooledDataSource();
}
public static Connection getConnection() {
try {
//獲取一個連線，已經存在的
return ds.getConnection();
} catch (SQLException throwables) {
throwables.printStackTrace();
System.out.println("獲取連線失敗！");
return null;
}
}
public static void closeConnection(Statement stmt, Connection conn) {
if (stmt != null) {
try {
stmt.close();
} catch (SQLException throwables) {
throwables.printStackTrace();
}
}
if (conn != null) {
try {
//將連線返回連線池
conn.close();
} catch (SQLException throwables) {
throwables.printStackTrace();
}
}
}
}
建立C3P0測試類：
package top.linzeliang.web.dataSource.c3p0;
import com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource;
import org.junit.Test;
import javax.sql.DataSource;
import java.io.IOException;
import java.sql.*;
public class C3P0Demo {
@Test
public void test() {
Connection conn = null;
PreparedStatement pstmt = null;
ResultSet rs = null;
String sql = "CREATE TABLE user(id INT NOT NULL, username VARCHAR(18) NOT NULL, password VARCHAR(16) NOT NULL, PRIMARY KEY (id))";
try {
conn = C3P0Util.getConnection();
pstmt = conn.prepareStatement(sql);
int count = pstmt.executeUpdate();
System.out.println(count);
} catch (SQLException throwables) {
throwables.printStackTrace();
} finally {
if (rs != null) {
try {
rs.close();
} catch (SQLException throwables) {
throwables.printStackTrace();
}
}
C3P0Util.closeConnection(pstmt, conn);
}
}
}
好了，這就是C3P0的基本使用了
Druid連線池（由阿里巴巴提供的資料庫連線池實現技術）
步驟：
- 導包
- 建立定義配置檔案
- 載入配置檔案
- 獲取資料庫連線池物件，通過工廠來獲取DruidDataSourceFactory
- 獲取連線 getConnection
Druid初始化：
-
同樣，先匯入包：（MySQL的驅動也要確保匯入）
- druid-1.1.23.jar
-
建立配置檔案：
-
要以properties字尾名結尾，我的是 druid.properties
-
druid.properties
driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver //驅動載入 url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/student?characterEncoding=utf-8 //註冊驅動 username=root //連線資料庫的使用者名稱 password=admin //連線資料庫的密碼。 filters=stat //屬性型別的字串，通過別名的方式配置擴充套件外掛， 監控統計用的stat 日誌用log4j 防禦sql注入:wall initialSize=2 //初始化時池中建立的物理連線個數。 maxActive=300 //最大的可活躍的連線池數量 maxWait=60000 //獲取連線時最大等待時間，單位毫秒，超過連線就會失效。配置了maxWait之後，預設啟用公平鎖，併發效率會有所下降， 如果需要可以通過配置useUnfairLock屬性為true使用非公平鎖。 timeBetweenEvictionRunsMillis=60000 // 連接回收器的執行週期時間，時間到了清理池中空閒的連線，testWhileIdle根據這個判斷 minEvictableIdleTimeMillis=300000 validationQuery=SELECT 1 //用來檢測連線是否有效的sql，要求是一個查詢語句。 testWhileIdle=true //建議配置為true，不影響效能，並且保證安全性。 申請連線的時候檢測，如果空閒時間大於timeBetweenEvictionRunsMillis， 執行validationQuery檢測連線是否有效。 testOnBorrow=false //申請連線時執行validationQuery檢測連線是否有效，做了這個配置會降低效能。設定為false testOnReturn=false //歸還連線時執行validationQuery檢測連線是否有效，做了這個配置會降低效能,設定為flase poolPreparedStatements=false //是否快取preparedStatement，也就是PSCache。 maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize=200 // 池中能夠緩衝的preparedStatements語句數量
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-
可以放在任意位置（通過反射來獲取該檔案）
-
載入配置檔案：
//載入配置檔案 Properties pro = new Properties(); InputStream is = DruidDemo.class.getClassLoader().getResourceAsStream("druid.properties"); pro.load(is); //獲取連線物件 DataSource ds = DruidDataSourceFactory.createDataSource(pro); //獲取連線 Connection conn = ds.getConnection();
-
建立Druid工具類：
package top.linzeliang.web.dataSource.druid;
import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceFactory;
import javax.sql.DataSource;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
import java.util.Properties;
import java.io.InputStream;
import java.sql.Connection;
public class DruidUtil {
private static DataSource ds = null;
static {
try {
//載入配置檔案
Properties pro = new Properties();
InputStream is = DruidUtil.class.getClassLoader().getResourceAsStream("druid.properties");
pro.load(is);
//獲取連線物件
ds = DruidDataSourceFactory.createDataSource(pro);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static Connection getConnection() {
try {
return ds.getConnection();
} catch (SQLException throwables) {
throwables.printStackTrace();
System.out.println("獲取連線失敗");
return null;
}
}
public static void closeConnection(Statement stmt, Connection conn) {
if (stmt != null) {
try {
stmt.close();
} catch (SQLException throwables) {
throwables.printStackTrace();
}
}
if (conn != null) {
try {
//將連線返回給連線池
conn.close();
} catch (SQLException throwables) {
throwables.printStackTrace();
}
}
}
}
建立Druid測試類：
package top.linzeliang.web.dataSource.druid;
import org.junit.Test;
import java.sql.Connection;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
public class DruidDemo {
@Test
public void test() {
Connection conn = null;
PreparedStatement pstmt = null;
ResultSet rs = null;
String sql = "UPDATE product SET product_name=? WHERE product_id=?";
try {
conn = DruidUtil.getConnection();
pstmt = conn.prepareStatement(sql);
pstmt.setString(1, "6666");
pstmt.setString(2, "0009");
int count = pstmt.executeUpdate();
System.out.println(count);
} catch (SQLException throwables) {
throwables.printStackTrace();
} finally {
DruidUtil.closeConnection(pstmt, conn);
}
}
}
Spring JDBC
Spring JDBC：Spring框架對JDBC的簡單封裝。提供了一個JDBCTemplate物件簡化JDBC的開發
步驟：
- 導包：
- commons-logging-1.2.jar
- spring-beans-5.1.5.RELEASE.jar
- spring-core-5.1.5.RELEASE.jar
- spring-jdbc-5.1.5.RELEASE.jar
- spring-tx-5.1.5.RELEASE.jar
- 建立JdbcTemplate物件（依賴於DataSource物件）：
- JdbcTemplate template = new JdbcTemplate(dataSource)
- 呼叫JdbcTemplate的方法來完成CRUD操作
常用方法：
- update()：執行DML語句，及對資料的增、刪、改（查是DQL語句）
- queryForMap()：將結果集封裝為Map集合，將列名作為key、值作為value將這條記錄封裝為一個Map集合（這個方法查詢的結果集長度只能是1）
- queryForList()：將結果集封裝為List集合（是將每一條記錄封裝為一個Map集合，再將Map集合裝載到List集合中）
- query()：將結果封裝為JavaBean物件
- query的引數：RowMapper
- 一般我們使用BeanPropertyRowMapper實現類。可以完成資料到JavaBean的自動封裝
- new BeanPropertyRowMapper<型別>(型別.class)
- query的引數：RowMapper
- queryForObject()：將結果封裝為物件（一般用於聚合函式的查詢）