Druid之连接创建及销毁示例详解

目录

• 前言
• 正文
• 一. DruidDataSource连接创建
• 二. DruidDataSource连接销毁
• 总结

前言

Druid是阿里开源的数据库连接池，是阿里监控系统Dragoon的副产品，提供了强大的可监控性和基于Filter-Chain的可扩展性。

本篇文章将对Druid数据库连接池的连接创建和销毁进行分析。分析Druid数据库连接池的源码前，需要明确几个概念。

• Druid数据库连接池中可用的连接存放在一个数组connections中；
• Druid数据库连接池做并发控制，主要靠一把可重入锁以及和这把锁关联的两个Condition对象；

public DruidAbstractDataSource(boolean lockFair) {
   lock = new ReentrantLock(lockFair);
   notEmpty = lock.newCondition();
   empty = lock.newCondition();
}

• 连接池没有可用连接时，应用线程会在notEmpty上等待，连接池已满时，生产连接的线程会在empty上等待；
• 对连接保活，就是每间隔一定时间，对达到了保活间隔周期的连接进行有效性校验，可以将无效连接销毁，也可以防止连接长时间不与数据库服务端通信。

Druid版本：1.2.11

正文

一. DruidDataSource连接创建

DruidDataSource连接的创建由CreateConnectionThread线程完成，其run() 方法如下所示。

public void run() {
    initedLatch.countDown();
    long lastDiscardCount = 0;
    int errorCount = 0;
    for (; ; ) {
        try {
            lock.lockInterruptibly();
        } catch (InterruptedException e2) {
            break;
        }
        long discardCount = DruidDataSource.this.discardCount;
        boolean discardChanged = discardCount - lastDiscardCount > 0;
        lastDiscardCount = discardCount;
        try {
            // emptyWait为true表示生产连接线程需要等待，无需生产连接
            boolean emptyWait = true;
            // 发生了创建错误，且池中已无连接，且丢弃连接的统计没有改变
            // 此时生产连接线程需要生产连接
            if (createError != null
                    && poolingCount == 0
                    && !discardChanged) {
                emptyWait = false;
            }
            if (emptyWait
                    && asyncInit && createCount < initialSize) {
                emptyWait = false;
            }
            if (emptyWait) {
                // 池中已有连接数大于等于正在等待连接的应用线程数
                // 且当前是非keepAlive场景
                // 且当前是非连续失败
                // 此时生产连接的线程在empty上等待
                // keepAlive && activeCount + poolingCount < minIdle时会在shrink()方法中触发emptySingal()来添加连接
                // isFailContinuous()返回true表示连续失败，即多次（默认2次）创建物理连接失败
                if (poolingCoupythonnt >= notEmptyWaitThreadCount
                        && (!(keepAlive && activeCount + poolingCount < minIdle))
                        && !isFailContinuous()
                ) {
                    empty.await();
                }
                // 防止创建超过maxActive数量的连接
                if (activeCount + poolingCount >= maxActive) {
                    empty.await();
                    continue;
                }
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            // 省略
        } finally {
            lock.unlock();
        }
        PhysicalConnectionInfo connection = null;
        try {
            connection = createPhysicalConnection();
        } catch (SQLException e) {
            LOG.error("create connection SQLException, url: " + jdbcUrl
                    + ", errorCode " + e.getErrorCode()
                    + ", state " + e.getSQLState(), e);
            errorCount++;
            if (errorCount > connectionErrorRetryAttempts
                    && timeBetweenConnectErrorMillis > 0) {
                // 多次创建失败
                setFailContinuous(true);
                // 如果配置了快速失败，就唤醒所有在notEmpty上等待的应用线程
                if (failFast) {
                    lock.lock();
                    try {
                        notEmpty.signalAll();
                    } finally {
                        lock.unlock();
                    }
                }
                if (breakAfterAcquireFailure) {
                    break;
                }
                try {
                    Thread.sleep(timeBetweenConnectErrorMillis);
                } catch (InterruptedException interruptEx) {
                    break;
                }
            }
        } catch (RuntimeException e) {
            LOG.error("create connection RuntimeException", e);
            setFailContinuous(true);
            continue;
        } catch (Error e) {
            LOG.error("create connection Error", e);
            setFailContinuous(true);
            break;
        }
        if (connection == null) {
            continue;
        }
        // 把连接添加到连接池
        boolean result = put(connection);
        if (!result) {
            JdbcUtils.close(connection.getPhysicalConnection());
            LOG.info("put physical connection to pool failed.");
        }
        errorCount = 0;
        if (closing || closed) {
            break;
        }
    }
}

CreateConnectionThread的run() 方法整体就是在一个死循环中不断的等待，被唤醒，然后创建线程。当一个物理连接被创建出来后，会调用DruidDataSource#put方法将其放到连接池connections中，put() 方法源码如下所示。

protected boolean put(PhysicalConnec编程tionInfo physicalConnectionInfo) {
    DruidConnectionHolder holder = null;
    try {
        holder = new DruidConnectionHolder(DruidDataSource.this, physicalConnectionInfo);
    } catch (SQLException ex) {
        // 省略
        return false;
    }
    return put(holder, physicalConnectionInfo.createTaskId, false);
}
private boolean put(DruidConnectionHolder holder,
                    long createTaskId, boolean checkExists) {
    // 涉及到连接池中连接数量改变的操作，都需要加锁
    lock.lock();
    try {
        if (this.closing || this.closed) {
            return false;
        }
        // 池中已有连接数已经大于等于最大连接数，则不再把连接加到连接池并直接返回false
        if (poolingCount >= maxActive) {
            if (createScheduler != null) {
                clearCreateTask(createTaskId);
            }
            return false;
        }
        // 检查重复添加
        if (checkExists) {
            for (int i = 0; i < poolingCount; i++) {
                if (connections[i] == holder) {
                    return false;
                }
            }
        }
        // 连接放入连接池
        connections[poolingCount] = holder;
        // poolingCount++
        incrementPoolingCount();
        if (poolingCount > poolingPeak) {
            poolingPeak = poolingCount;
            poolingPeakTime = System.currentTimeMillis();
        }
        // 唤醒在notEmpty上等待连接的应用线程
        notEmpty.signal();
        notEmptySignalCount++;
        if (createScheduler != null) {
            clearCreateTask(createTaskId);
            if (poolingCount + createTaskCount < notEmptyWaitThreadCount
                    && activeCount + poolingCount + createTaskCount < maxActive) {
                emptySignal();
            }
        }
    } finally {
        lock.unlock();
    }
    return true;
}

put() 方法会先将物理连接从PhysicalConnectionInfo中获取出来并封装成一个DruidConnectionHolder，DruidConnectionHolder就是Druid连接池中的连接。新添加的连接会存放在连接池数组connections的poolingCount位置，然后poolingCount会加1，也就是poolingCount代表着连接池中可以获取的连接的数量。

二. DruidDataSource连接销毁

DruidDataSource连接的销毁由DestroyConnectionThread线程完成，其run() 方法如下所示。

public void run() {
    // run()方法只要执行了，就调用initedLatch#countDown
    initedLatch.countDown();
    for (; ; ) {
        // 每间隔timeBetweenEvictionRunsMillis执行一次DestroyTask的run()方法
        try {
            if (closed || closing) {
                break;
            }
            if (timeBetweenEvictionRunsMillis > 0) {
                Thread.sleep(timeBetweenEvictionRunsMillis);
            } else {
                Thread.sleep(1000);
            }
            if (Thread.interrupted()) {
                break;
            }
            // 执行DestroyTask的run()方法来销毁需要销毁的连接
            destroyTask.run();
        } catch (InterruptedException e) {
            break;
        }
    }
}

DestroyConnectionThread的run() 方法就是在一个死循环中每间隔timeBetweenEvictionRunsMillis的时间就执行一次DestroyTask的run() 方法。DestroyTask#run方法实现如下所示。

public void run() {
    // 根据一系列条件判断并销毁连接
    shrink(true, keepAlive);
    // RemoveAbandoned机制
    if (isRemoveAbandoned()) {
        removeAbandoned();
    }
}

在DestroyTask#run方法中会调用DruidDataSource#shrink方法来根据设定的条件来判断出需要销毁和保活的连接。DruidDataSource#shrink方法如下所示。

// checkTime参数表示在将一个连接进行销毁前，是否需要判断一下空闲时间
public void shrink(boolean checkTime, boolean keepAlive) {
    // 加锁
    try {
        lock.lockInterruptibly();
    } catch (InterruptedException e) {
        return;
    }
    // needFill = keepAlive && poolingCount + activeCount < minIdle
    // needFill为true时，会调用empty.signal()唤醒生产连接的线程来生产连接
    boolean needFill = false;
    // evictCount记录需要销毁的连接数
    // keepAliveCount记录需要保活的连接数
    int evictCount = 0;
    int keepAliveCount = 0;
    int fatalErrorIncrement = fatalErrorCount - fatalErrorCountLastShrink;
    fatalErrorCountLastShrink = fatalErrorCount;
    try {
        if (!inited) {
            return;
        }
        // checkCount = 池中已有连接数 - 最小空闲连接数
        // 正常情况下，最多能够将前checkCount个连接进行销毁
        final int checkCount = poolingCount - minIdle;
        final long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();
        // 正常情况下，需要遍历池中所有连接
        // 从前往后遍历，i为数组索引
        for (int i = 0; i < poolingCount; ++i) {
            DruidConnectionHolder connection = connections[i];
            // 如果发生了致命错误（onFatalError == true）且致命错误发生时间（lastFatalErrorTimeMillis）在连接建立时间之后
            // 把连接加入到保活连接数组中
            if ((onFatalError || fatalErrorIncrement > 0)
                    && (lastFatalErrorTimeMillis > connection.connectTimeMillis)) {
                keepAliveConnections[keepAliveCount++] = connection;
                continue;
            }
            if (checkTime) {
                // phyTimeoutMillis表示连接的物理存活超时时间，默认值是-1
                if (phyTimeoutMillis > 0) {
                    // phyConnectTimeMillis表示连接的物理存活时间
                    long phyConnectTimeMillis = currentTimeMillis
                            - connection.connectTimeMillis;
                    // 连接的物理存活时间大于phyTimeoutMillis，则将这个连接放入evictConnections数组
                    if (phyConnectTimeMillis > phyTimeoutMillis) {
                        evictConnections[evictCount++] = connection;
                        continue;
                    }
                }
                // idleMillis表示连接的空闲时间
                long idleMillis = currentTimeMillis - connection.lastActiveTimeMillis;
                // minEvictableIdleTimeMillis表示连接允许的最小空闲时间，默认是30分钟
                // keepAliveBetweenTimeMillis表示保活间隔时间，默认是2分钟
                // 如果连接的空闲时间小于minEvictableIdleTimeMillis且还小于keepAliveBetweenTimeMillis
                // 则connections数组中当前连接之后的连接都会满足空闲时间小于minEvictableIdleTimeMillis且还小于keepAliveBetweenTimeMillis
                // 此时跳出遍历，不再检查其余的连接
                if (idleMillis < minEvictableIdleTimeMillis
                        && idleMillis < keepAliveBetweenTimeMillis
                ) {
                    break;
                }
                // 连接的空闲时间大于等于允许的最小空闲时间
                if (idleMillis >= minEvictableIdleTimeMillis) {
                    if (checkTime && i < checkCount) {
                        // i &ljavascriptt; checkCount这个条件的理解如下：
                        // 每次shrink()方法执行时，connections数组中只有索引0到checkCount-1的连接才允许被销毁
                        // 这样才能保证销毁完连接后，connections数组中至少还有minIdle个连接
                        evictConnections[evictCount++] = connection;
                        continue;
                    } else if (idleMillis > maxEvictableIdleTimeMillis) {
                        // 如果空闲时间过久，已经大于了允许的最大空闲时间（默认7小时）
                        // 那么无论如何都要销毁这个连接
                        evictConnections[evictCount++] = connection;
                        continue;
                    }
                }
                // 如果开启了保活机制，且连接空闲时间大于等于了保活间隔时间
                // 此时将连接加入到保活连接数组中
                if (keepAlive && idleMillis >= keepAliveBetweenTimeMillis) {
                    keepAliveConnections[keepAliveCount++] = connection;
                }
            } else {
                // checkTime为false，那么前checkCount个连接直接进行销毁，不再判断这些连接的空闲时间是否超过阈值
                if (i < checkCount) {
                    evictConnections[evictCount++] = connection;
                } else {
                    break;
                }
            }
        }
        // removeCount = 销毁连接数 + 保活连接数
        // removeCount表示本次从connections数组中拿掉的连接数
        // 注：一定是从前往后拿，正常情况下最后minIdle个连接是安全的
        int removeCount = evictCount + keepAliveCount;
        if (removeCount > 0) {
            // [0, 1, 2, 3, 4, null, null, null] -> [3, 4, 2, 3, 4, null, null, null]
            System.arraycopy(connections, removeCount, connections, 0, poolingCount - removeCount);
            // [3, 4, 2, 3, 4, null, null, null] -> [3, 4, null, null, null, null, null, null, null]
            Arrays.fill(connections, poolingCount - removeCount, poolingCount, null);
            // 更新池中连接数
            poolingCount -= removeCount;
        }
        keepAliveCheckCount += keepAliveCount;
        // 如果池中连接数加上活跃连接数（借出去的连接）小于最小空闲连接数
        // 则将needFill设为true，后续需要唤醒生产连接的线程来生产连接
        if (keepAlive && poolingCount + activeCount < minIdle) {
            needFill = true;
        }
    } finally {
        lock.unlock();
    }
    if (evictCount > 0) {
        // 遍历evictConnections数组，销毁其中的连接
        for (int i = 0; i < evictCount; ++i) {
            DruidConnectionHolder item = evictConnections[i];
            Connection connection = item.getConnection();
            JdbcUtils.close(connection);
            destroyCountUpdater.incrementAndGet(this);
        }
        Arrays.fill(evictConnections, null);
    }
    if (keepAliveCount > 0) {
        // 遍历keepAliveConnections数组，对其中的连接做可用性校验
        // 校验通过连接就放入connections数组，没通过连接就销毁
        for (int i = keepAliveCount - 1; i >= 0; --i) {
            DruidConnectionHolder holer = keepAliveConnections[i];
            Connection connection = holer.getConnection();
            holer.incrementKeepAliveCheckCount();
            boolean validate = false;
            try {
                this.validateConnection(connection);
                validate = true;
            } catch (Throwable error) {
                if (LOG.isDebugEnabled()) {
                    LOG.debug("keepAliveErr", error);
                }
            }
            boolean discard = !validate;
            if (validate) {
                holer.lastKeepTimeMillis = System.currentTimeMillis();
                boolean putOk = put(holer, 0L, true);
                if (!putOk) {
                    discard = true;
                }
            }
            if (discard) {
                try {
                    connection.close();
                } catch (Exception e) {
                }
                lock.lock();
                try {
                    discardCount++;
                    if (activeCount + poolingCount <= minIdle) {
                        emptySignal();
                    }
                } finally {
                    lock.unlock();
               python }
            }
        }
        this.getDataSourceStat().addKeepAliveCheckCount(keepAliveCount);
        Arrays.fill(keepAliveConnections, null);
    }
    // 如果needFill为true则唤醒生产连接的线程来生产连接
    if (needFill) {
        lock.lock();
        try {
            // 计算需要生产连接的个数
            int fillCount = minIdle - (activeCount + poolingCount + createTaskCount);
            for (int i = 0; i < fillCount; ++i) {
                emptySignal();
            }
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    } else if (onFatalError || fatalErrorIncrement > 0) {
        lock.lock();
        try {
            emptySignal();
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }
}

在DruidDataSource#shrink方法中，核心逻辑是遍历connections数组中的连接，并判断这些连接是需要销毁还是需要保活。通常情况下，connections数组中的前checkCount（checkCountjavascript = poolingCount - minIdle） 个连接是危险的，因为这些连接只要满足了：空闲时间 >= minEvictableIdleTimeMillis（允许的最小空闲时间），那么就需要被销毁，而connections数组中的最后minIdle个连接是相对安全的，因为这些连接只有在满足：空闲时间 > maxEvictableIdleTimeMillis（允许的最大空闲时间） 时，才会被销毁。这么判断的原因，主要就是需要让连接池里能够保证至少有minIdle个空闲连接可以让应用线程获取。

当确定好了需要销毁和需要保活的连接后，此时会先将connections数组清理，只保留安全的连接，这个过程示意图如下。

最后，会遍历evictConnections数组，销毁数组中的连接，遍历keepAliveConnections数组，对其中的每个连接做可用性校验，如果校验可用，那么就重新放回connections数组，否则销毁。

总结

连接的创建由一个叫做CreateConnectionThread的线程完成，整体流程就是在一个死循环中不断的等待，被唤醒，然后创建连接。每一个被创建出来的物理连接Java.sql.Connection会被封装为一个DruidConnectionHolder，然后存放到connections数组中。

连接的销毁由一个叫做DestroyConnectionThread的线程完成，核心逻辑是周期性的遍历connections数组中的连接，并判断这些连接是需要销毁还是需要保活，需要销毁的连接最后会被物理销毁，需要保活的连接最后会进行一次可用性校验，如果校验不通过，则进行物理销毁。

以上就是Druid之连接创建及销毁示例详解的详细内容，更多关于Druid连接创建销毁的资料请关注我们其它相关文章！