C3P0连接池自诞生以来在Java Web领域反响甚好，业已成为hibenate框架推荐的连接池。谁知人红是非多，C3P0在大型应用场合中暴露了越来越多的局限性，包括但不限于下列几点：
1、C3P0管理池内连接时没有采取LRU排队规则（最久未使用算法），意味着C3P0未能将数据库性能调到最优。
2、在处理大批量数据的时候，C3P0对耗时操作过于容忍，致使容易出现线程死锁的状况。
3、C3P0不支持监控功能，外界难以实时跟踪连接池的运行情况，不利于按需分配和调度系统资源。
就上面几点问题的看法因人而异，对老外来说，他们国家人口不多，一百年都难得遇上这种严苛的条件，考虑超大规模的数据处理纯属杞人忧天。但对国人来说，数据库里的业务记录动辄以千万计，亿级以上的海量数据也不罕见，此时一点一滴的性能差距汇总起来就可能出大问题。然而C3P0源自国外，人家才懒得搭理这茬事；再说，此等关键要害岂能由外人扼住咽喉？当然要自己掌握核心技术才让人放心，于是阿里巴巴公司推出了国产的开源连接池Druid，该连接池立足于本国国情，在诸多方面加以调整和优化，比C3P0更适用于国内的业务系统。
Druid的用法近似于C3P0，它拥有自己的连接池工具DruidDataSource，该工具的常见方法列举如下：
setDriverClassName：设置连接池的数据库驱动。
setUrl：设置数据库的连接地址。
setUsername：设置数据库的用户名。
setPassword：设置数据库的密码。
setInitialSize：设置连接池的初始大小。
setMinIdle：设置连接池大小的下限。
setMaxActive：设置连接池大小的上限。
setRemoveAbandoned：设置是否抛弃已超时的连接。
setRemoveAbandonedTimeout：设置超时的时间间隔，单位秒。如果某连接超过该时间仍未释放，则会被自动回收。
setMaxWait：设置获取连接所允许的等待时间，单位毫秒。超过该时间将不再获取连接。
setTimeBetweenEvictionRunsMillis：设置间隔多久才进行一次检测，检测需要关闭的空闲连接，单位毫秒。
setValidationQuery：设置检测连接是否有效的SQL语句。
setTestWhileIdle：当空闲时是否需要进行有效性测试。建议设置为true，保证安全性。
setTestOnBorrow：设置为true，表示申请连接时将调用validationQuery方法来检测连接是否有效。
getDbType：获取数据库的名称。
getActiveCount：获取活跃连接的数量。
getConnectCount：获取已连上连接的数量。
getPoolingCount：获取空闲连接的数量。
getConnection：从连接池中获取一个连接，连接类型为DruidPooledConnection。
close：关闭连接池。
至于Druid的编码过程，则依然分成两个步骤：初始化连接池、从连接池中取出一个连接处理，分别说明如下：
1、初始化连接池
该步骤首先创建Druid连接池的对象，再依次调用相关方法设置详细的参数信息，包括数据库驱动、连接地址、用户名、密码，以及与连接池有关的规格参数。下面是初始化Druid连接池的代码例子：
private static DruidDataSource dataSource; // 声明Druid连接池的对象
// 初始化连接池
private static void initDataSource() {
dataSource = new DruidDataSource(); // 创建Druid连接池
dataSource.setDriverClassName(driver_class); // 设置连接池的数据库驱动
dataSource.setUrl(dbUrl); // 设置数据库的连接地址
dataSource.setUsername(dbUserName); // 设置数据库的用户名
dataSource.setPassword(dbPassword); // 设置数据库的密码
dataSource.setInitialSize(1); // 设置连接池的初始大小
dataSource.setMinIdle(1); // 设置连接池大小的下限
dataSource.setMaxActive(20); // 设置连接池大小的上限
}
2、从连接池中取出一个连接处理
注意该步骤的getConnection方法拿到的是DruidPooledConnection类型的连接对象，再根据该连接创建对应的报告，并开展后续的数据库操作。为方便观察连接池的运行情况，可在其中添加几个连接池的检测方法，例如getActiveCount、getConnectCount、getPoolingCount等等。修改后的数据库操作代码示例如下：
// 显示性别分组
private static void showRecordGroupBySex() {
String sql = "select sex,count(1) count from teacher group by sex order by sex asc";
// 从连接池中获取连接、创建连接的报告、命令报告执行指定的SQL语句
try (DruidPooledConnection conn = dataSource.getConnection();
Statement stmt = conn.createStatement();
ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql)) {
while (rs.next()) { // 循环遍历结果集里面的所有记录
int sex = rs.getInt("sex"); // 获取指定字段的整型值
int count = rs.getInt("count"); // 获取指定字段的整型值
String desc = String.format("%s老师有%d位；", sex==0 ? "男" : "女", count);
System.out.print(desc);
}
System.out.println("\ngetActiveCount="+dataSource.getActiveCount()); // 获取活跃连接的数量
System.out.println("getConnectCount="+dataSource.getConnectCount()); // 获取已连上连接的数量
System.out.println("getPoolingCount="+dataSource.getPoolingCount()); // 获取空闲连接的数量
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
然后由外部反复调用以上的showRecordGroupBySex方法，假设准备测试连续的三次数据库操作，则外部的调用代码如下所示：
for (int i=0; i<3; i++) { // 多次操作数据库
showRecordGroupBySex(); // 显示性别分组
}
运行包含上面代码的测试程序，观察到下面的输出日志：
男老师有2位；女老师有3位；
getActiveCount=1
getConnectCount=1
getPoolingCount=0
男老师有2位；女老师有3位；
getActiveCount=1
getConnectCount=2
getPoolingCount=0
男老师有2位；女老师有3位；
getActiveCount=1
getConnectCount=3
getPoolingCount=0
由日志可见，getActiveCount方法返回了当前正在使用的连接数量，getConnectCount方法返回了曾经连上与已经连上的连接总数，getPoolingCount返回了连接池中剩余的连接数量。
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