剖析 MySQL 数据库连接池（C++版）

☀️0. 前言

🌤️1. 数据库连接池概述

⛅1.1 服务器与数据库交互

⛅1.2 MySQL 数据库网络模型

⛅1.3 MySQL 连接驱动安装

⛅1.4 同步（synchronous）连接池与异步（asynchronous）连接池

⛅1.5 同步连接池和异步连接池的使用场景

⛅1.6 实现同步连接池与异步连接池

🌥️1.6.1 实现同步连接池

🌥️1.6.2 实现异步连接池

🌤️2. 实现数据库连接池

⛅2.1 初始化数据库连接池连接信息

⛅2.2 SQL 字符串与预处理的 SQL 语句

⛅2.3 函数接口封装和调用关系

🌤️3. 结束语

☀️0. 前言

上次给大家介绍了线程池的实现，这次来介绍下 Linux 下数据库连接池的实现，以大家最为熟悉的 MySQL 为例，因为连接池总体实现还是较为复杂的，本次以一个开源框架的数据库连接池部分为例进行讲解。

🌤️1. 数据库连接池概述

⛅1.1 服务器与数据库交互

首先，服务器与数据库的交互是请求响应模式，通常所使用的是 TCP 长连接，而 TCP 连接需要三次握手和四次挥手，并且每次连接都需要验证账号密码等，所以连接资源属于耗时资源，可以用连接池来复用连接。

⛅1.2 MySQL 数据库网络模型

这里来简单介绍以下 MySQL 数据库的网络模型：

主线程使用 IO 多路复用中的 select 来监听 listenfd，如果 listenfd 上触发了可读事件，就说明有客户端来连接，就为他分配一个连接线程，同一个连接上，如果收到多个请求，该连接线程是串行执行的。如果对 IO 多路复用部分不熟悉的同学，可以看看我网络专栏的部分文章，这里你或许会疑惑为什么 MySQL 用的是 select，而不是性能更高的 epoll？主要原因是 select 支持跨平台，epoll 只是 linux 下的，并且 MySQL 规定最高只能监听128个文件描述符，在这种小数量下，select 其实和epoll 性能是差不多的。

所以当我们创建多条连接时，每条连接 MySQL 都会分配一个线程，可以充分释放 MySQL 执行SQL 语句的性能，那是不是创建的连接越多越好呢？显然不是的，看过线程池的同学应该明白，一般数量控制在 CPU 核心数比较合适，创建的太多反而会降低性能。

⛅1.3 MySQL 连接驱动安装

如果要用 C/C++ 实现数据库连接池，首先要安装 libmysqlclient-dev 驱动，这个官方提供的驱动使用了阻塞 IO，具体这个阻塞的 IO 要怎么理解呢？以最常见的 query() 函数为例：首先将 sql 通过MySQL 协议打包，然后服务器调用 send() 或 write()，然后调用 rend() 或 recv() 会阻塞线程等待 MySQL 的返回，最后确定是完整回应包后进行协议解析并将结果返回，协议打包和解析都是MySQL 驱动帮我们完成的，所以可以很明显看到这是个耗时操作，一般主线程在处理业务逻辑需要和数据库交互的时候，这种阻塞的耗时操作都需要优化。

⛅1.4 同步（synchronous）连接池与异步（asynchronous）连接池

同步和异步的概念不好理解，经常要和阻塞和非阻塞搞混，这里以后面要实现的两个接口为例：

QueryResult Query(char const* sql, T* connection = nullptr);
QueryCallback AsyncQuery(char const* sql);

第一个Query()是同步连接池的接口，另一个AsyncQuery()是异步连接池的接口，同步和异步的区别就在于执行一条 SQL 语句后，怎么拿到数据库的返回值，在同步连接池中，Query() 一返回，就可以拿到数据库的返回值，而在异步连接池中，执行 SQL 并不是发生在 AsyncQuery() 中，AsyncQuery() 返回的结果也不是数据库的返回值，当前的职责是在其他接口中实现的。

这里要区分阻塞与同步，非阻塞与异步的区别，阻塞是指的线程或者协程，在等待某个事件时无法继续工作；同步是指的任务按顺序执行，一个完成后才能执行下一个；同样非阻塞和异步也是同样的区别，阻塞是实现同步的一种方式，但不是唯一的，感兴趣的同学可以去了解一下非阻塞同步编程方式。

给大家看一下两个接口的具体实现函数：

QueryResult DatabaseWorkerPool<T>::Query(char const* sql, T* connection /*= nullptr*/)
{if (!connection)connection = GetFreeConnection();ResultSet* result = connection->Query(sql);connection->Unlock();if (!result || !result->GetRowCount() || !result->NextRow()){delete result;return QueryResult(nullptr);}return QueryResult(result);
}

其中 Query(char const* sql, T* connection /*= nullptr*/) 调用了 Query(char const* sql)，Query(char const* sql) 又调用了 _Query(const char* sql, MySQLResult** pResult, MySQLField** pFields, uint64* pRowCount, uint32* pFieldCount)，_Query(const char* sql, MySQLResult** pResult, MySQLField** pFields, uint64* pRowCount, uint32* pFieldCount) 中调用了 mysql_query()这个数据库提供的阻塞函数。所以该函数最终返回的结果就是数据库的返回值。

再来看看异步连接的实现：

QueryCallback DatabaseWorkerPool<T>::AsyncQuery(char const* sql)
{BasicStatementTask* task = new BasicStatementTask(sql, true);// Store future result before enqueueing - task might get already processed and deleted before returning from this methodQueryResultFuture result = task->GetFuture();Enqueue(task);return QueryCallback(std::move(result));
}

可以看到是把任务放到了一个队列中，实际上是交给了线程池来做，不阻塞当前线程，去阻塞线程池中的一个线程来获取数据库的返回值。

⛅1.5 同步连接池和异步连接池的使用场景

异步连接池的性能要高于同步连接池，那什么时候适合使用同步连接池呢？在服务器初始化阶段，因为这一阶段许多操作是线性、依赖关系明确的，如初始化数据库连接、加载配置、启动服务等，这些操作通常需要按照严格的顺序执行，确保前面的步骤完成后，后续步骤才能安全进行。如果使用异步机制，虽然可以提升并发性能，但可能会引入复杂的错误处理逻辑，增加调试的难度；所以服务器启动过程的可靠性优先于性能，并且短暂的初始化过程中也没有大量并发需求，而同步正好可以让任务顺序执行，适合这一阶段。初次之外，在处理业务时都适合用异步连接池。

⛅1.6 实现同步连接池与异步连接池

🌥️1.6.1 实现同步连接池

示意图如上所示，开启多个线程加快服务器初始化，加锁的目的是为了不让多个线程同时使用一个连接，同时是否上锁也是该连接是否空闲的标志。获取连接的方式是round robin（轮询算法），依次查看连接是否空闲，发现空闲连接就上锁，与数据库进行交互，阻塞该线程等待数据库返回，返回之后释放锁。

🌥️1.6.2 实现异步连接池

示意图如上所示，基于线程池（对线程池不熟悉的同学，可以去看我另一篇实现线程池的文章）实现，用户请求 push 进 SQL 任务执行队列，让线程池中的线程去取任务并与数据库交互，从而实现不阻塞主线程，去阻塞线程池中的线程，与传统的线程池不同的是，一般线程池中线程会因为任务队列为空而阻塞，异步连接池中的线程阻塞除了上述原因外，还可能是为了等待数据库返回而阻塞。线程池中的连接是线程安全的，每个连接都和特定的线程一一绑定，而具体的任务与连接是无关的。

🌤️2. 实现数据库连接池

代码来自于一个名为 TrinityCore 的项目，该项目是一个开源的 MMORPG 服务端模拟器，重点来分析该项目中数据库连接池的设计，主要剖析的主文件是DatabaseWorkerPool.h、DatabaseWorkerPool.cpp。

首先要明确一个概念，MySQL 中很多数据库，一个连接池对应着一个库，如果需要访问两个库，就需要两个连接池，以此类推。

⛅2.1 初始化数据库连接池连接信息

⛅2.2 SQL 字符串与预处理的 SQL 语句

void Execute(char const* sql); // 简单字符串，如“select * from table;”
void Execute(PreparedStatement<T>* stmt); // 预处理好的SQL语句

这里简单的说一下预处理，预处理是指在执行 SQL 查询之前，将 SQL 语句的结构进行预编译和缓存，以便多次执行，提高效率并增强安全性。具体来说，预处理可以提高执行效率，对于重复执行的 SQL 语句，预处理能够提高执行效率。SQL 语句只需要编译一次，以后每次执行时只需要传递参数并执行，节省了重新编译的开销。且预处理可以防止 SQL 注入，预处理可以有效防止 SQL 注入攻击。因为用户提供的输入是作为参数绑定到预编译的 SQL 语句中的，攻击者无法通过输入恶意的 SQL 代码来篡改查询逻辑。例如，如果使用预处理，攻击者不能通过输入 1 OR 1=1 来破坏查询逻辑，因为这会被视为一个普通的字符串参数，而不是 SQL 代码。