目录
- Hikari 默认几个超时配置
- Hikari 连接池中默认连接数量为10
- Hikarijs通过CopyOnWriteArrayList保存所有的连接
- 线程无法获取连接时通过SynchronousQueue实现公平阻塞等待
- Hikari内部有三个单线程的 线程池 对象
- 一个connection本质上就是一个socket连接
- Hikari中会使用ThreadLocal来将连接绑定到线程
- Hikari如何做到连接的回收
- Hikari通过CAS乐观锁来控制连接当前状态
- 获取连接,对验证连接可用性的优化
- 总结
Hikari 默认几个超时配置
连接创建超时时间 30s
private static final long CONNECTION_TIMEOUT = SECONDS.toMillis(30);
连接存活验证时间5s,这www.devze.com个时间就是验证时socketTimeout,验证之后恢复为0,
但是真正做数据查询时默认为0,表示永不超时
private static final long VALIDATION_TIMEOUT = SECONDS.toMillis(5);
连接空闲时间10分钟
private static final long IDLE_TIMEOUT = MINUTES.toMillis(10);
连接最大存活时间30分钟
private static final long MAX_LIFETIME = MINUTES.toMillis(30);
Hikari 连接池中默认连接数量为10
默认最小连接数等于最大相同未为10
private static final int DEFAULT_POOL_SIZE = 10;
Hikari通过CopyOnWriteArrayList保存所有的连接
com.zaxxer.hikari.util.ConcurrentBag#sharedList
线程无法获取连接时通过SynchronousQueue实现公平阻塞等待
当池的连接被用尽,Hikari通过SynchronousQueue
实现让线程阻塞等待,并且采用的是公平锁。
源码见com.zaxxer.hikari.util.ConcurrentBag#handoffQueue
以及com.zaxxer.hikari.util.ConcurrentBag#ConcurrentBag
构造方法
Hikari内部有三个单线程的 线程池 对象
houseKeepingExecutorService
,addConnectionExecutor
,closeConnectionExecutor
分别是都只有一条线程的线程池,源码见:com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool
。houseKeepingExecutorService
是一个ScheduledExecutorService
对象。池中每创建一个连接,就会被封装成一个PoolEntry
对象,然后放在定时任务中,定时时间就是设置的max-lifetime
。只要到达这个时间就会采取软驱逐的方式从池中移除。- 除此之外,
houseKeepingExecutorService
还用于每隔30s来检查一次池中的空闲连接、最大连接情况,并通过调用异步创建连接、异步销毁连接的方法来维护池中连接数的平衡。
何谓软驱逐
- 如果这个连接正在被使用,则不立即关闭连接,但是通过PoolEntry对象中的private volatile boolean evict;字段来标记为需要关闭。下次有线程来获取到这个连接时,发现evict=true则调用异步关闭方法。重新获取池中其它的连接。
- 如果这个连接未被使用,则立即调用异步关闭连接的方法。
池中连接的创建,关闭,除了初始化时只同步创建1条,其它都是异步的。
- 创建连接通过
addConnectionExecutor
(ThreadPoolExecutor
)来完成,关闭连接通过closeConnectionExecutor
(ThreadPoolExecutor
)来完成. - 这两个线程池都每个都只有一个线程。加上
houseKeepingExecutorService
,那么一个Hikari连接池会创建3条线程!!! - 可以通过启动参数
-Dcom.zaxxer.hikari.blockUntilFilled
和InitializationFailTimeout
单位ms,来让Hikari启动时等待创建完成设置的最小连接数。默认为false
一个connection本质上就是一个socket连接
一个连接池中,有多少个connection连接则对应多少个 socket 对象与服务端的连接。
Hikari中会使用ThreadLocal来将连接绑定到线程
Hikari为了提高从池中获取连接的性能,通过ThreadLocal来避免资源竞争,一个connection可以对应多个Thread,一个Thread可以绑定多个connection,源码见ConcurrentBag类中的成员变量private final ThreadLocal<List<Object>> threadList;
为什么ThreadLocal里面的泛型是List< pythonObject >?
因为一个connection可以在不同时期被多个线程使用,当另一个线程绑定的connection正在被别的线程使用时,就需要选择其它没有被使用的connection,新选择的connection同样需要绑定到这条线程,所以使用的是List来保存。
源码见:com.zaxxer.hikari.util.ConcurrentBag#borrow
什么时候向ThreadLocal里面保存connection?
当调用连接池中connection释放资源的时候回收,这里的connection实际上是Hikari实现的一个代理类(ProxyConnection
),封装了JDBC 连接。
源码见:com.zaxxer.hikari.pooandroidl.ProxyConnection#close
Hikari如何做到连接的回收
通过ProxyConn开发者_C培训ection
代理类来实现。
源码见:com.zaxxer.hikari.pool.ProxyConnection#close
Hikari通过CAS乐观锁来控制连接当前状态
Hikari通过PoolEntry
来封装Connection
,并通过private volatile int state
来记录Connection当前状态,主要有如下几个枚举值,并通过CAS乐观锁来维护这些状态,提高多线程之间获取连接的性能.
public interface IConcurrentBagEntry{ int STATE_NOT_IN_USE = 0; int STATE_IN_USE = 1; int STATE_REMOVED = -1; int STATE_RESERVED = -2; boolean compareAndSet(int expectState, int newState); void setState(int newState); int getState(); }
获取连接,对验证连接可用性的优化
每次从池中获取连接后,先判断连接最后访问时间和当前时间差,如果小于500ms,则直接认为连接是可用的,避免向服务器发送验证的sql语句,提高连接池性能。
源码见:com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool#getConnection(long hardTimeout)
if (poolEntry.isMarkedEvicted() || (elapsedMillis(poolEntry.lastAccessed, now) > aliveBypassWindowMs && !isConnectionAlive(poolEntry.connection))) { closeConnection(poolEntry, poolEntry.isMarkedEvicted() ? EVICTED_CONNECTION_MESSAGE : DEAD_CONNECTION_MESSAGE); timeout = hardTimeout - elapsedMillis(startTime); }
否则需要验证连接可用性:
如果配置了connection-test-query
则使用配置sql验证,否则使用数据库驱动程序实现的Java.sql.Connection#isValid(int timeout)
方法验证。
源码见:com.zaxxer.hikari.pool.PoolBase#isConnectionAlive
。
如果连接不可用,会输出警告日志
如果验证连接可用性过程,连接因为数据库wait_timeout
超时被服务端关闭,或者网络异常,则会出现如下警告编程日志,
Failed to validate connection com.mysql.cj.jdbc.ConnectionImpl@2e2ce118 (No operations allowed after connection closed.). Possibly consider using a shorter maxLifetime value.
解决方案参考我的另一篇博客:Failed to validate connection com.mysql.cj.jdbc.ConnectionImpl问题排查
总结
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。
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