java连接池Druid获取连接getConnection示例详解
Druid连接池
Druid连接池只存储在connections数组中，所以获取连接的逻辑应该比HikariPool简单一些：直接从connectoins获取即可。
DruidDataSource.getConnection
直接上代码：
@Override
public DruidPooledConnection getConnection() throws SQLException {
return getConnection(maxWait);
}调用了getConnection(maxWait)，maxWait是参数设定的获取连接的最长等待时间，超过该时长还没有获取到连接的话，抛异常。
看getConnection(maxWait)代码：
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);
}
}先调用init，init方法会判断连接池是否已经完成了初始化，如果没有完成初始化则首先进行初始化，初始化的代码我们上一篇文章已经分析过了。
之后判断是否有filters，filters的内容我们先放放，暂时不管，直接看没有filters的情况下，调用getConnectionDirect方法。
getConnectionDirect
方法比较长，我们还是老办法，分段分析：
public DruidPooledConnection getConnectionDirect(long maxWaitMillis) throws SQLException {
int notFullTimeoutRetryCnt = 0;
for (;;) {
// handle notFullTimeoutRetry
DruidPooledConnection poolableConnection;
try {
poolableConnection = getConnectionInternal(maxWaitMillis);
} catch (GetConnectionTimeoutException ex) {
if (notFullTimeoutRetryCnt <= this.notFullTimeoutRetryCount && !isFull()) {
notFullTimeoutRetryCnt++;
if (LOG.isWarnEnabled()) {
LOG.warn("get connection timeout retry : " + notFullTimeoutRetryCnt);
}
continue;
}
throw ex;
}上来之后首先无限for循环，目的是从连接池获取到连接之后，根据参数设定可能会做必要的检查，如果检查不通过（比如连接不可用、连接已关闭等等）的话循环重新获取。
然后调用getConnectionInternal获取连接，getConnectionInternal方法应该是我们今天文章的主角，我们稍微放一放，为了文章的可读性，先分析完getConnectionDirect方法。
我们假设通过调用getConnectionInternal方法获取到一个连接（注意获取到的连接对象是DruidPooledConnection，不是Connection对象，这个也不难想象，连接池获取到的连接一定是数据库物理连接的代理对象（或者叫封装对象，封装了数据库物理连接Connection对象的对象，这个原理我们在分析HikariPool的时候已经说过了。这个DruidPooledConnection对象我们也暂时放一放，后面分析）。
调用getConnectionInternal方法如果返回超时异常，判断：如果当前连接池没满，而且获取连接超时重试次数小于参数notFullTimeoutRetryCount设定的次数的话，则continue，重新获取连接。否则，抛出超时异常。
接下来：
if (testOnBorrow) {
boolean validate = testConnectionInternal(poolableConnection.holder, poolableConnection.conn);
if (!validate) {
if (LOG.isDebugEnabled()) {
LOG.debug("skip not validate connection.");
}
discardConnection(poolableConnection.holder);
continue;
}
} else {
if (poolableConnection.conn.isClosed()) {
discardConnection(poolableConnection.holder); // 传入null，避免重复关闭
continue;
}testOnBorrow参数的目的是：获取连接后是否要做连接可用性测试，如果设定为true的话，调用testConnectionInternal测试连接的可用性，testConnectionInternal方法上一篇文章分析连接回收的时候、处理keepAlive的过程中就碰到过，就是执行配置好的sql语句测试连接可用性，如果测试不通过的话则调用discardConnection关闭连接，continue重新获取连接。
否则，如果testOnBorrow参数没有打开的话，检查当前连接如果已经关闭，则调用discardConnection关闭连接（没太明白连接既然已经是关闭状态，为啥还需要调用？），continue重新获取连接。
不建议打开testOnBorrow参数，因为连接池都会有连接回收机制，比如上一篇文章讲过的Druid的DestroyConnectionThread & DestroyTask，回收参数配置正常的话，回收机制基本可以确保连接的可用性。打开testOnBorrow参数会导致每次获取连接之后都测试连接的可用性，严重影响系统性能。
接下来：
if (testWhileIdle) {
final DruidConnectionHolder holder = poolableConnection.holder;
long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();
long lastActiveTimeMillis = holder.lastActiveTimeMillis;
long lastExecTimeMillis = holder.lastExecTimeMillis;
long lastKeepTimeMillis = holder.lastKeepTimeMillis;
if (checkExecuteTime
&& lastExecTimeMillis != lastActiveTimeMillis) {
lastActiveTimeMillis = lastExecTimeMillis;
}
if (lastKeepTimeMillis > lastActiveTimeMillis) {
lastActiveTimeMillis = lastKeepTimeMillis;
}
long idleMillis = currentTimeMillis - lastActiveTimeMillis;
long timeBetweenEvictionRunsMillis = this.timeBetweenEvictionRunsMillis;
if (timeBetweenEvictionRunsMillis <= 0) {
timeBetweenEvictionRunsMillis = DEFAULT_TIME_BETWEEN_EVICTION_RUNS_MILLIS;
}
if (idleMillis >= timeBetweenEvictionRunsMillis
|| idleMillis < 0 // unexcepted branch
) {
boolean validate = testConnectionInternal(poolableConnection.holder, poolableConnection.conn);
if (!validate) {
if (LOG.isDebugEnabled()) {
LOG.debug("skip not validate connection.");
}
discardConnection(poolableConnection.holder);
continue;
}
}
}
}这段代码的逻辑是：参数testWhileIdle设置为true的话，检查当前链接的空闲时长如果大于timeBetweenEvictionRunsMillis（默认60秒）的话，则调用testConnectionInternal测试连接可用性，连接不可用则关闭连接，continue重新获取连接。
然后：
if (removeAbandoned) {
StackTraceElement[] stackTrace = Thread.currentThread().getStackTrace();
poolableConnection.connectStackTrace = stackTrace;
poolableConnection.setConnectedTimeNano();
poolableConnection.traceEnable = true;
activeConnectionLock.lock();
try {
activeConnections.put(poolableConnection, PRESENT);
} finally {
activeConnectionLock.unlock();
}
}出现了一个removeAbandoned参数，这个参数的意思是移除被遗弃的连接对象，如果打开的话就把当前连接放到activeConnections中，篇幅有限，这部分内容就不展开了，后面我们会专门写一篇文章介绍removeAbandoned参数。
剩下的一小部分代码，很简单，根据参数设置连接的autoCommit，之后返回连接poolableConnection。
if (!this.defaultAutoCommit) {
poolableConnection.setAutoCommit(false);
}
return poolableConnection;
}
}getConnectionDirect方法源码分析完成了，下面我们要看一下getConnectionInternal方法，这是真正从连接池中获取连接的方法。
getConnectionInternal
直接看代码：
private DruidPooledConnection getConnectionInternal(long maxWait) throws SQLException {
if (closed) {
connectErrorCountUpdater.incrementAndGet(this);
throw new DataSourceClosedException("dataSource already closed at " + new Date(closeTimeMillis));
}
if (!enable) {
connectErrorCountUpdater.incrementAndGet(this);
if (disableException != null) {
throw disableException;
}
throw new DataSourceDisableException();
}
final long nanos = TimeUnit.MILLISECONDS.toNanos(maxWait);
final int maxWaitThreadCount = this.maxWaitThreadCount;
DruidConnectionHolder holder;检查连接池状态如果已经disable或cloesed的话，抛异常。
接下来：
for (boolean createDirect = false;;) {
if (createDirect) {
createStartNanosUpdater.set(this, System.nanoTime());
if (creatingCountUpdater.compareAndSet(this, 0, 1)) {
PhysicalConnectionInfo pyConnInfo = DruidDataSource.this.createPhysicalConnection();
holder = new DruidConnectionHolder(this, pyConnInfo);
holder.lastActiveTimeMillis = System.currentTimeMillis();
creatingCountUpdater.decrementAndGet(this);
directCreateCountUpdater.incrementAndGet(this);
if (LOG.isDebugEnabled()) {
LOG.debug("conn-direct_create ");
}
boolean discard = false;
lock.lock();
try {
if (activeCount < maxActive) {
activeCount++;
holder.active = true;
if (activeCount > activePeak) {
activePeak = activeCount;
activePeakTime = System.currentTimeMillis();
}
break;
} else {
discard = true;
}
} finally {
lock.unlock();
}
if (discard) {
JdbcUtils.close(pyConnInfo.getPhysicalConnection());
}
}
}初始化createDirect变量为false之后启动无限循环，意思是不断循环直到获取到连接、或超时等其他异常情况发生。
紧接着的这段代码是createDirect=true的情况下执行的，createDirect是在下面循环体中检查如果：createScheduler不为空、连接池空、活动连接数小于设定的最大活动连接数maxActive、并且createScheduler的队列中排队等待创建连接的线程大于0的情况下，设置createDirect为true的，以上这些条件如果成立的话，大概率表明createScheduler中的创建线程出问题了、所以createScheduler大概率指望不上了，所以要直接创建连接了。
直接创建的代码也很容易理解，调用createPhysicalConnection创建物理连接，创建DruidConnectionHolder封装该物理连接，创建之后获取锁资源，检查activeCount < maxActive则表明创建连接成功、结束for循环，否则，activeCount >= maxActive则说明违反了原则（直接创建连接的过程中createScheduler可能复活了、又创建出来连接放入连接池中了），所以，关闭锁资源之后，将刚创建出来的连接关闭。
然后：
try {
lock.lockInterruptibly();
} catch (InterruptedException e) {
connectErrorCountUpdater.incrementAndGet(this);
throw new SQLException("interrupt", e);
}
try {
if (maxWaitThreadCount > 0
&& notEmptyWaitThreadCount >= maxWaitThreadCount) {
connectErrorCountUpdater.incrementAndGet(this);
throw new SQLException("maxWaitThreadCount " + maxWaitThreadCount + ", current wait Thread count "
+ lock.getQueueLength());
}
if (onFatalError
&& onFatalErrorMaxActive > 0
&& activeCount >= onFatalErrorMaxActive) {
connectErrorCountUpdater.incrementAndGet(this);
StringBuilder errorMsg = new StringBuilder();
errorMsg.append("onFatalError, activeCount ")
.append(activeCount)
.append(", onFatalErrorMaxActive ")
.append(onFatalErrorMaxActive);
if (lastFatalErrorTimeMillis > 0) {
errorMsg.append(", time '")
.append(StringUtils.formatDateTime19(
lastFatalErrorTimeMillis, TimeZone.getDefault()))
.append("'");
}
if (lastFatalErrorSql != null) {
errorMsg.append(", sql \n")
.append(lastFatalErrorSql);
}
throw new SQLException(
errorMsg.toString(), lastFatalError);
}
connectCount++;
if (createScheduler != null
&& poolingCount == 0
&& activeCount < maxActive
&& creatingCountUpdater.get(this) == 0
&& createScheduler instanceof ScheduledThreadPoolExecutor) {
ScheduledThreadPoolExecutor executor = (ScheduledThreadPoolExecutor) createScheduler;
if (executor.getQueue().size() > 0) {
createDirect = true;
continue;
}
}获取锁资源，检查等待获取连接的线程数如果大于参数设置的最大等待线程数，抛异常。
检查并处理异常。
累加connectCount。
之后是上面提到过的对createDirect的处理。
接下来到了最为关键的部分，一般情况下createDirect为false，不会直接创建连接，逻辑会走到下面这部分代码中，从连接池中获取连接：
if (maxWait > 0) {
holder = pollLast(nanos);
} else {
holder = takeLast();
}
if (holder != null) {
if (holder.discard) {
continue;
}
activeCount++;
holder.active = true;
if (activeCount > activePeak) {
activePeak = activeCount;
activePeakTime = System.currentTimeMillis();
}
}
} catch (InterruptedException e) {
connectErrorCountUpdater.incrementAndGet(this);
throw new SQLException(e.getMessage(), e);
} catch (SQLException e) {
connectErrorCountUpdater.incrementAndGet(this);
throw e;
} finally {
lock.unlock();
}如果参数设置了maxWait，则调用pollLast限时获取，否则调用takeLast获取连接，这两个方法稍后分析。
之后检查获取到的连接已经被discard的话，continue重新获取连接。
释放锁资源。
从连接池中获取到了连接，结束for循环。
如果takeLast或poolLast返回的DruidConnectionHolder为null的话（调用poolLast超时），处理错误信息，抛GetConnectionTimeoutException超时异常（这部分代码没有贴出，省略了......感兴趣的童鞋自己打开源码看一下）。
否则，用DruidConnectionHolder封装创建DruidPooledConnection后返回。
takeLast & pollLast(nanos)
这两个方法的逻辑其实差不多，主要区别一个是限时，一个不限时，两个方法都是在锁状态下执行。
具体调用哪一个方法取决于参数maxWait，默认值为-1，默认情况下会调用takeLast，获取连接的时候不限时。
建议设置maxWait，否则在特殊情况下如果创建连接失败、会导致应用层线程挂起，获取不到任何返回的情况出现。如果设置了maxWait，getConnection方法会调用pollLast(nanos)，获取不到连接后，应用层会得到连接超时的反馈。
先看takeLast方法：
takeLast() throws InterruptedException, SQLException {
try {
while (poolingCount == 0) {
emptySignal(); // send signal to CreateThread create connection
if (failFast && isFailContinuous()) {
throw new DataSourceNotAvailableException(createError);
}
notEmptyWaitThreadCount++;
if (notEmptyWaitThreadCount > notEmptyWaitThreadPeak) {
notEmptyWaitThreadPeak = notEmptyWaitThreadCount;
}
try {
notEmpty.await(); // signal by recycle or creator
} finally {
notEmptyWaitThreadCount--;
}
notEmptyWaitCount++;
if (!enable) {
connectErrorCountUpdater.incrementAndGet(this);
if (disableException != null) {
throw disableException;
}
throw new DataSourceDisableException();
}
}
} catch (InterruptedException ie) {
notEmpty.signal(); // propagate to non-interrupted thread
notEmptySignalCount++;
throw ie;
}
decrementPoolingCount();
DruidConnectionHolder last = connections[poolingCount];
connections[poolingCount] = null;
return last;
}如果连接池为空(poolingCount == 0)的话，无限循环。
调用emptySignal()，通知创建连接线程，有人在等待获取连接，抓紧时间创建连接。
然后调用notEmpty.await()，等待创建连接线程在完成创建、或者有连接归还到连接池中后唤醒通知。
如果发生异常，调用一下notEmpty.signal()通知其他获取连接的线程，没准自己没能获取成功、其他线程能获取成功。
下面的代码，线程池一定不空了。
线程池的线程数量减1（decrementPoolingCount），然后获取connections的最后一个元素返回。
pollLast方法的代码逻辑和takeLast的类似，只不过线程池空的话，当前线程会限时挂起等待，超时仍然不能获取到连接的话，直接返回null。
Druid连接池获取连接代码分析完毕！
小结
Druid连接池的连接获取过程的源码分析完毕，后面还有连接归还过程，更多关于java Druid获取连接getConnection的资料请关注脚本之家其它相关文章！
相关文章
spring boot集成jasypt 并实现自定义加解密的详细步骤
由于项目中的配置文件 配置的地方过多,现将配置文件统一放到nacos上集中管理 且密码使用加密的方式放在配置文件中,配置文件的加密使用加密库jasypt,本文给大家介绍spring boot集成jasypt并实现自定义加解密，感兴趣的朋友一起看看吧2023-08-08
本文主要介绍了MySQL的简易封装以及使用。具有一定的参考价值，下面跟着小编一起来看下吧2017-01-01
本篇文章，小编将为大家介绍关于Java 位图法排序的使用方法，有需要的朋友可以参考一下2013-04-04
这篇文章主要为大家详细介绍了Java微信公众平台开发第十二步，微信用户信息的获取，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下2017-04-04
java为什么使用BlockingQueue解决竞态条件问题面试精讲
这篇文章主要为大家介绍了java为什么使用BlockingQueue解决竞态条件问题面试精讲,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪2023-10-10
这篇文章主要介绍了springboot打包实现项目JAR包和依赖JAR包分离，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教2022-02-02
SpringCloud-Hystrix-Dashboard客户端服务监控的实现方法
这篇文章主要介绍了SpringCloud-Hystrix-Dashboard客户端服务监控的实现方法,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下2021-03-03
这篇文章主要介绍了springBoot使用JdbcTemplate代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下2019-09-09
本文主要介绍了java调用百度的接口获取起-止位置的距离，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧2023-04-04
本文主要介绍了Java多线程实现的两种方式:继承Thread类、实现Runnable接口。具有一定的参考价值，下面跟着小编一起来看下吧2017-01-01
最新评论