ドルイドの単純な分析接続プールの初期化（A）

ドルイドはじめに：

高い並行性のシナリオの下で、接続プールを解決するように見える、パフォーマンス・オーバーヘッドのための各要求は、ときに、データベース接続プログラムを作成し、要求の応答時間を増やしています。以前にC3P0接続プール、およびそれ以降のドルイド懸念接続プールを使用する、分割は、監視及び生データベース接続プールとして知られているAlibabaのデータベースを生成しました。他の接続プールと比較して、リッチ、多次元データの監視を提供します。

ドルイドGitのソースアドレス：github.com/alibaba/dru ...

ドルイドの初期化：

共通の属性は、説明を名詞：

url                            ：数据库地址，通过前缀指定驱动类型。
username                       ：数据库用户名
password                       ：数据库密码
initialSize                    ：连接池初始化大小
maxActive                      ：连接池最大连接数
maxWait                        ：获取连接最大等待时间
testOnBorrow                   ：获取连接时是否检测连接是否有效
testOnReturn                   ：回收连接时是否检测连接是否有效
testWhileIdle                  ：获取连接时是否检测连接连接空闲时间超过
                                 timeBetweenEvictionRunsMillis，超过则检测连接
timeBetweenEvictionRunsMillis  ：DestroyConnectionThread线程（定时检测连接有效性）
                                 执行间隔（Sleep控制）
minEvictableIdleTimeMillis     ：连接再线程池中最小存活时间
removeAbandoned                ：是否开启线程活动时间超过removeAbandonedTimeout，进行丢弃
removeAbandonedTimeout         ：活动线程最大存活时间，超过直接丢弃（单位分钟）。
logAbandoned                   ：关闭abandon连接是否打印日志。
filters                        ：需要启用Druid的过滤器。
connectionInitSqls             ：连接时需要设置的mysql参数，例：set names utf8mb4;asyncInit                      ：是否异步初始化连接池
createScheduler                ：初始化连接的线程池
validationQuery                ：创建连接校验连接是否有效执行的sql语句
keepAlive                      ：是否创建空闲连接
minIdle                        ：最小空闲连接数
复制代码

スプリングは、データソースで構成することができ、直接initメソッドのinitメソッドのプロパティを呼び出します。

<bean name="readDataSource1" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource"  
 init-method="init" destroy-method="close">复制代码

手動で初期化を呼び出さない場合は、最初の呼び出しの際にデータソースgetConnectionメソッドは、初期化を完了するために、初期化ロジックをトリガーします。

public DruidPooledConnection getConnection(long maxWaitMillis) throws SQLException {
    init();    
    if (filters.size() > 0) {        
        FilterChainImpl filterChain = new FilterChainImpl(this);
        return filterChain.dataSource_connect(this, maxWaitMillis);
    } else {
            return getConnectionDirect(maxWaitMillis);
    }
}复制代码

DruidDataSourceの初期化は、一般的にいくつかのことをしました：

1.プロセス・パラメータ値の定義。jdbcUrlとタイプの決意データベース（MySQLやOracleが）、彼らは初期化され、有効であるかどうかを確認し、フィルタドライバをロードするように構成します。

2.検出器を初期化し、などの接続検出のために有効で、クエリが有効な検出器です。

3. データソースの統計オブジェクトインスタンス化JdbcDataSourceStatは、データ・ストレージ・センターです！JdbcDataSourceStat。Druid连接池以监控闻名，

4.各接続が検出された生きた後、データベース接続、ドロップされた接続を記憶し、3つの配列を初期化し、データベース接続を初期化します。初期3つのスレッドは、スレッドがデータベース接続を生成し、ログインしている、との接続がタイムアウトするかどうかを検出します。

DruidDataSourceは、いくつかのキーポイントを初期化します。

接続プールを初期化します

if (createScheduler != null && asyncInit) {
    for (int i = 0; i < initialSize; ++i) {
        submitCreateTask(true);
    }
} else if (!asyncInit) {
    // init connections    
    while (poolingCount < initialSize) {
        try {
            PhysicalConnectionInfo pyConnectInfo = createPhysicalConnection();
            DruidConnectionHolder holder = new DruidConnectionHolder(this, pyConnectInfo);
            connections[poolingCount++] = holder;
        } catch (SQLException ex) {
            LOG.error("init datasource error, url: " + this.getUrl(), ex);
            if (initExceptionThrow) {
                connectError = ex;
                break;
            } else {
                Thread.sleep(3000);
            }
        }
    }
    if (poolingCount > 0) {
        poolingPeak = poolingCount;
        poolingPeakTime = System.currentTimeMillis();
    }
}复制代码

プロパティが設定されている場合createScheduler（スレッドプール）、asyncInit（ブール）、及びasyncInit真非同期初期化、遮断逆にメインスレッドを初期化が完了するまで。現在の行のためのpoolingCountプールサイズ。

private void submitCreateTask(boolean initTask) {
    createTaskCount++;
    //创建生成连接的Runnable任务
    CreateConnectionTask task = new CreateConnectionTask(initTask);
    if (createTasks == null) {
        //long类型数组用于存放Runnable任务
        createTasks = new long[8];
    }
    boolean putted = false;
    for (int i = 0; i < createTasks.length; ++i) {
        if (createTasks[i] == 0) {
            createTasks[i] = task.taskId;
            putted = true;
            break;
        }
    }
    if (!putted) {
        //当createTasks数组满时，扩容为之前数组大小的1.5倍。
        long[] array = new long[createTasks.length * 3 / 2];
        System.arraycopy(createTasks, 0, array, 0, createTasks.length);
        array[createTasks.length] = task.taskId;
        createTasks = array;
    }
    //丢进线程池执行
    this.createSchedulerFuture = createScheduler.submit(task);
}复制代码

方法createPhysicalConnection（）が成立する実際の接続への参照を返します

オブジェクトPhysicalConnectionInfo、プロパティの構成によれば、データベース接続を作成します。接続を初期化（自動コミットするかどうか、あなたが作成した後にトランザクション分離レベルを設定し、実行前

connectionInitSqls文で提供されるデータの量）、妥当性チェックを構成するSQL文を実行されます。

DruidDataSourceが生成され、PhysicalConnetionInfoを返さ

DruidConnectionHolderオブジェクト（セルの実際の動作をオブジェクトのリンク）、プールは、接続プール・サイズと等しくなるまでアレイに接続されている INITIALSIZE。

場合asyncInit場合falseに構成された、以下のように、whileループ、コアコードによって作成された接続であります

while (poolingCount < initialSize) {
    try {
        PhysicalConnectionInfo pyConnectInfo = createPhysicalConnection();
        DruidConnectionHolder holder = new DruidConnectionHolder(this, pyConnectInfo);
        connections[poolingCount++] = holder;
    } catch (SQLException ex) {
        LOG.error("init datasource error, url: " + this.getUrl(), ex);
        if (initExceptionThrow) {
            connectError = ex;
            break;
        } else {
            Thread.sleep(3000);
        }
    }
}复制代码

ロジックスレッドプールモードと一致しています。

これはドルイドスレッドプール、接続の数を指定した従来の構成と初期化パラメータを完了する。作成した残りの3つのスレッドは、分析を継続するために次の章に残してありますが、

注意：制限のレベルに基づいて、ちょうど自分自身の促進のための文書は、矛盾をアドバイスしてください。（不正転送の禁止）

ドルイドの単純な分析接続プールの初期化（A）

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