Java 数据库连接池:HikariCP 与 Druid 的对比

Java 数据库连接池:HikariCP 与 Druid 的对比

数据库连接池:HikariCP

1. 卓越的性能表现

HikariCP 在数据库连接池领域以其卓越的性能脱颖而出。

其字节码经过精心优化,减少了不必要的开销,使得连接获取和释放的速度极快。

在高并发场景下,HikariCP 能够以最小的延迟和资源消耗提供高效的连接池服务。

例如,在电商平台中,HikariCP 能够快速响应大量用户请求,确保数据库连接的高效性,从而提升系统整体性能和用户体验。

2. 简单易用的配置

在 Maven 项目中,添加 HikariCP 依赖非常简单。

只需在 pom.xml 文件中添加以下配置:

<dependency><groupId>com.zaxxer</groupId><artifactId>HikariCP</artifactId><version>5.0.1</version>
</dependency>

在 Spring Boot 应用中,可以通过 Java 代码或配置文件进行配置。

以下是 Java 代码配置示例:

package cn.juwatech.database;import com.zaxxer.hikari.HikariConfig;
import com.zaxxer.hikari.HikariDataSource;
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;public class HikariCPExample {public static void main(String[] args) {HikariConfig config = new HikariConfig();config.setJdbcUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/mydb");config.setUsername("user");config.setPassword("password");config.setDriverClassName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");config.setMaximumPoolSize(10);config.setConnectionTimeout(30000);config.setIdleTimeout(600000);config.setMaxLifetime(1800000);HikariDataSource dataSource = new HikariDataSource(config);try (Connection connection = dataSource.getConnection()) {System.out.println("Connection successful!");} catch (SQLException e) {e.printStackTrace();} finally {dataSource.close();}}
}

也可以通过 application.properties 文件进行配置:

spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/mydb
spring.datasource.username=user
spring.datasource.password=password
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=10
spring.datasource.hikari.connection-timeout=30000
spring.datasource.hikari.idle-timeout=600000
spring.datasource.hikari.max-lifetime=1800000

3. 高效的数据库操作

在 Spring Boot 项目中,通常使用 JdbcTemplateJPA 进行数据库操作。

HikariCP 为这些操作提供了稳定、高效的连接池服务。

以下是如何在 Spring Boot 中使用 JdbcTemplate 的示例:

package cn.juwatech.database;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.annotation.PostConstruct;
import javax.annotation.PreDestroy;@Service
public class DatabaseService {@Autowiredprivate JdbcTemplate jdbcTemplate;@PostConstructpublic void init() {System.out.println("DatabaseService initialized");}public void queryDatabase() {String sql = "SELECT COUNT(*) FROM my_table";Integer count = jdbcTemplate.queryForObject(sql, Integer.class);System.out.println("Number of rows: " + count);}@PreDestroypublic void cleanup() {System.out.println("DatabaseService cleanup");}
}

application.properties 中配置好 HikariCP 后,Spring Boot 会自动创建一个 JdbcTemplate 实例,并使用配置的 HikariCP 数据源。

4. 性能调优与异常处理

HikariCP 提供了多种参数用于性能调优。

例如,maximumPoolSize 表示最大连接池大小,connectionTimeout 是连接超时时间,idleTimeout 是空闲连接超时时间,maxLifetime 是连接的最大生命周期。

合理设置这些参数可以优化连接池性能。

在处理连接池异常方面,HikariCP 提供了详细的日志记录和异常处理机制。以下是一个异常处理示例:

package cn.juwatech.database;import com.zaxxer.hikari.HikariConfig;
import com.zaxxer.hikari.HikariDataSource;
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;
import java.util.logging.Logger;public class ErrorHandlingExample {private static final Logger logger = Logger.getLogger(ErrorHandlingExample.class.getName());public static void main(String[] args) {HikariConfig config = new HikariConfig();config.setJdbcUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/mydb");config.setUsername("user");config.setPassword("password");config.setDriverClassName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");config.setMaximumPoolSize(10);config.setConnectionTimeout(30000);config.setIdleTimeout(600000);config.setMaxLifetime(1800000);HikariDataSource dataSource = new HikariDataSource(config);try (Connection connection = dataSource.getConnection()) {// 执行数据库操作} catch (SQLException e) {logger.severe("Database connection error: " + e.getMessage());} finally {dataSource.close();}}
}

Druid:功能强大的连接池选择

1. 强大的功能特性

Druid 是一个功能丰富的数据库连接池,支持 PScache(PrepareStatementCache 预编译),在 Oracle 等支持游标的数据库中,启用 PScache 能显著提升性能。

Druid 还内置了丰富的监控功能,如数据源监控、SQL 监控、SQL 防火墙等,且这些监控功能不影响整体性能。

2. 优秀的架构设计

Druid 的架构设计非常优秀,主要包含以下节点:

  • 中间管理节点(MiddleManager Node):负责实时数据摄入,生成 Segment 数据文件。
  • 历史节点(Historical Node):加载已生成的数据文件,供数据查询。
  • 查询节点(Broker Node):接收客户端查询请求,并将查询转发给 Historicals 和 MiddleManagers。
  • 协调节点(Coordinator Node):负责历史节点的数据负载均衡和数据生命周期管理。
  • 统治者节点(Overlord Node):监控 MiddleManager 进程,控制数据摄入和 Segment 发布。

Druid 还依赖以下外部组件:

  • 数据文件存储库(DeepStorage):存放生成的 Segment 数据文件。
  • 元数据库(Metastore):存储 Druid 集群的元数据信息。
  • Zookeeper:提供集群协调服务。

HikariCP 与 Druid 对比

1. 性能对比

在获取和关闭连接方面,HikariCP 的性能优于 Druid。

例如,当线程数为 16 时,HikariCP 的性能为 176690.562 ops/ms,而 Druid 为 83694.785 ops/ms。

在获取和关闭 Statement 方面,HikariCP 略强于 Druid,但差距不明显。

2. 功能差异

  • PScache:Druid 支持 PScache,而 HikariCP 不支持。
  • 监控功能:Druid 的监控功能更为强大,而 HikariCP 从 2.2.0 版本开始支持 Metrics。

3. 适用场景探讨

  • HikariCP:适用于对性能要求极高,且不需要复杂监控功能的应用场景。
  • Druid:适用于需要强大监控功能、PScache 和良好扩展性的应用场景。

总结

HikariCP 和 Druid 各有优势,选择哪个连接池取决于具体的应用需求。

HikariCP 以其卓越的性能和简洁的配置成为高性能应用的首选,而 Druid 则以其强大的监控功能和扩展性在复杂的企业应用中表现出色。

– 欢迎点赞、关注、转发、收藏【我码玄黄】,各大平台同名。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/12324.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【Numpy核心编程攻略:Python数据处理、分析详解与科学计算】1.25 视觉风暴:NumPy驱动数据可视化

1.25 视觉风暴&#xff1a;NumPy驱动数据可视化 目录 #mermaid-svg-i3nKPm64ZuQ9UcNI {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-i3nKPm64ZuQ9UcNI .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-i3nKPm64ZuQ9UcNI …

【实践案例】基于大语言模型的海龟汤游戏

文章目录 项目背景提示词构建海龟汤主持人真相判断专家 具体实现流程文心一言大语言模型“海龟汤”插件参考 项目背景 “海龟汤”作为一种聚会类桌游&#xff0c;又称情境推理游戏&#xff0c;是一种猜测情境还原事件真相的智力游戏。其玩法是由出题者提出一个难以理解的事件&…

Spring PropertyPlaceholderConfigurer多配置问题

本文重点是通过例子代码的debug了解PropertyPlaceholderConfigurer的原理 更多可阅读&#xff1a;placeholderconfigurer文档 了解 目录 测试程序如下PropertyPlaceholderConfigurerplaceholderConfigurer1 & placeholderConfigurer2的执行userbean的BeanDefinition应用Pr…

PVE纵览-解锁 PVE 的潜力:配置显卡直通

PVE纵览-解锁 PVE 的潜力&#xff1a;配置显卡直通 文章目录 PVE纵览-解锁 PVE 的潜力&#xff1a;配置显卡直通摘要显卡直通的优势准备工作硬件要求软件要求 启用 IOMMU修改 BIOS 设置配置 PVE 系统 配置显卡直通识别设备编辑配置文件安装必要驱动 常见问题及解决方案显卡直通…

线性调整器——耗能型调整器

线性调整器又称线性电压调节器&#xff0c;以下是关于它的介绍&#xff1a; 基本工作原理 线性调整器的基本电路如图1.1(a)所示,晶体管Q1(工作于线性状态,或非开关状态)构成一个连接直流源V和输出端V。的可调电气电阻,直流源V由60Hz隔离变压器&#xff08;电气隔离和整流&#…

Unity 2D实战小游戏开发跳跳鸟 - 计分逻辑开发

上文对障碍物的碰撞逻辑进行了开发,接下来就是进行跳跳鸟成功穿越过障碍物进行计分的逻辑开发,同时将对应的分数以UI的形式显示告诉玩家。 计分逻辑 在跳跳鸟通过障碍物的一瞬间就进行一次计分,计分后会同步更新分数的UI显示来告知玩家当前获得的分数。 首先我们创建一个用…

机器学习中的关键概念:通过SKlearn的MNIST实验深入理解

欢迎来到我的主页&#xff1a;【Echo-Nie】 本篇文章收录于专栏【机器学习】 1 sklearn相关介绍 Scikit-learn 是一个广泛使用的开源机器学习库&#xff0c;提供了简单而高效的数据挖掘和数据分析工具。它建立在 NumPy、SciPy 和 matplotlib 等科学计算库之上&#xff0c;支持…

vim-plug的自动安装与基本使用介绍

vim-plug介绍 Vim-plug 是一个轻量级的 Vim 插件管理器&#xff0c;它允许你轻松地管理 Vim 插件的安装、更新和卸载。相较于其他插件管理器&#xff0c;vim-plug 的优点是简单易用&#xff0c;速度较快&#xff0c;而且支持懒加载插件&#xff08;即按需加载&#xff09; 自动…

pytorch图神经网络处理图结构数据

人工智能例子汇总&#xff1a;AI常见的算法和例子-CSDN博客 图神经网络&#xff08;Graph Neural Networks&#xff0c;GNNs&#xff09;是一类能够处理图结构数据的深度学习模型。图结构数据由节点&#xff08;vertices&#xff09;和边&#xff08;edges&#xff09;组成&a…

[mmdetection]fast-rcnn模型训练自己的数据集的详细教程

本篇博客是由本人亲自调试成功后的学习笔记。使用了mmdetection项目包进行fast-rcnn模型的训练&#xff0c;数据集是自制图像数据。废话不多说&#xff0c;下面进入训练步骤教程。 注&#xff1a;本人使用linux服务器进行展示&#xff0c;Windows环境大差不差。另外&#xff0…

对比uart iic spi 三种总线的使用

1.uart串口通信 1.1uart的通信总线方式 1.2查询开发板和数据手册对需要进行修改的串口进行设置 例如STM32MP157aaa 1.设置8bit数据位 2.设置无校验位 3.设置1bit停止位 4.设置波特率为115200 5.设置16倍过采样 7.使能发送器 TE 8.使能接收器 RE 9.使能串口 UE10.发送数据&…

【玩转 Postman 接口测试与开发2_016】第13章:在 Postman 中实现契约测试(Contract Testing)与 API 接口验证(上)

《API Testing and Development with Postman》最新第二版封面 文章目录 第十三章 契约测试与 API 接口验证1 契约测试的概念2 契约测试的工作原理3 契约测试的分类4 DeepSeek 给出的契约测试相关背景5 契约测试在 Postman 中的创建方法6 API 实例的基本用法7 API 实例的类型实…

java-(Oracle)-Oracle,plsqldev,Sql语法,Oracle函数

卸载好注册表,然后安装11g 每次在执行orderby的时候相当于是做了全排序,思考全排序的效率 会比较耗费系统的资源,因此选择在业务不太繁忙的时候进行 --给表添加注释 comment on table emp is 雇员表 --给列添加注释; comment on column emp.empno is 雇员工号;select empno,en…

尚硅谷课程【笔记】——大数据之Shell【一】

课程视频&#xff1a;【【尚硅谷】Shell脚本从入门到实战】 一、Shell概述 为什么要学习Shell&#xff1f; 1&#xff09;需要看懂运维人员的Shell程序 2&#xff09;偶尔编写一些简单的Shell程序来管理集群、提高开发效率 什么是Shell&#xff1f; 1&#xff09;Shell是一…

pytorch实现长短期记忆网络 (LSTM)

人工智能例子汇总&#xff1a;AI常见的算法和例子-CSDN博客 LSTM 通过 记忆单元&#xff08;cell&#xff09; 和 三个门控机制&#xff08;遗忘门、输入门、输出门&#xff09;来控制信息流&#xff1a; 记忆单元&#xff08;Cell State&#xff09; 负责存储长期信息&…

CDDIS从2025年2月开始数据迁移

CDDIS 将从 2025 年 2 月开始将我们的网站从 cddis.nasa.gov 迁移到 earthdata.nasa.gov&#xff0c;并于 2025 年 6 月结束。 期间可能对GAMIT联网数据下载造成影响。

【Redis】主从模式,哨兵,集群

主从复制 单点问题&#xff1a; 在分布式系统中&#xff0c;如果某个服务器程序&#xff0c;只有一个节点&#xff08;也就是一个物理服务器&#xff09;来部署这个服务器程序的话&#xff0c;那么可能会出现以下问题&#xff1a; 1.可用性问题&#xff1a;如果这个机器挂了…

华为云kubernetes部署deepseek r1、ollama和open-webui(已踩过坑)

1 概述 ollama是一个管理大模型的一个中间层&#xff0c;通过它你可以下载并管理deepseek R1、llama3等大模型。 open-webui是一个web界面&#xff08;界面设计受到chatgpt启发&#xff09;&#xff0c;可以集成ollama API、 OpenAI的 API。 用常见的web应用架构来类比&#x…

在Mac mini M4上部署DeepSeek R1本地大模型

在Mac mini M4上部署DeepSeek R1本地大模型 安装ollama 本地部署&#xff0c;我们可以通过Ollama来进行安装 Ollama 官方版&#xff1a;【点击前往】 Web UI 控制端【点击安装】 如何在MacOS上更换Ollama的模型位置 默认安装时&#xff0c;OLLAMA_MODELS 位置在"~/.o…

CSS 背景与边框:从基础到高级应用

CSS 背景与边框&#xff1a;从基础到高级应用 1. CSS 背景样式1.1 背景颜色示例代码&#xff1a;设置背景颜色 1.2 背景图像示例代码&#xff1a;设置背景图像 1.3 控制背景平铺行为示例代码&#xff1a;控制背景平铺 1.4 调整背景图像大小示例代码&#xff1a;调整背景图像大小…