Spring Boot如何使用HikariCP连接池详解

更新时间：2019年03月11日 11:44:03 作者：青蛙小白

这篇文章主要给大家介绍了关于Spring Boot如何使用HikariCP连接池的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者使用springboot具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面来一起学习学习吧

前言

Springboot让Java开发更加美好，更加简洁，更加简单。Spring Boot 2.x中使用HikariCP作为默认的数据连接池。 HikariCP使用Javassist字节码操作库来实现动态代理，优化并精简了字节码，同时内部使用 com.zaxxer.hikari.util.FastList 代替ArrayList、使用了更好的并发集合类 com.zaxxer.hikari.util.ConcurrentBag ，“号称”是目前最快的数据库连接池。

下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧

基本使用

在Spring Boot 2.x中使用HikariCP十分简单，只需引入依赖 implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-jdbc' ：

pluginManagement {
	repositories {
		gradlePluginPortal()
	}
}
rootProject.name = 'datasource-config'

plugins {
	id 'org.springframework.boot' version '2.1.3.RELEASE'
	id 'java'
}

apply plugin: 'io.spring.dependency-management'

group = 'spring-boot-guides'
version = '0.0.1-SNAPSHOT'
sourceCompatibility = '1.8'

repositories {
	mavenCentral()
}

dependencies {
	implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-jdbc'
	runtimeOnly 'com.h2database:h2'
	testImplementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-test'
}

配置文件如下：

spring:
 datasource:
 url: jdbc:h2:mem:demodb
 username: sa
 password:
 hikari: # https://github.com/brettwooldridge/HikariCP (uses milliseconds for all time values)
 maximumPoolSize: 10
 minimumIdle: 2
 idleTimeout: 600000
 connectionTimeout: 30000
 maxLifetime: 1800000

关于连接池的具体配置参数详见 HikariCP 。

示例代码如下：

package springbootguides.datasourceconfig;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

import javax.sql.DataSource;
import java.sql.Connection;

@SpringBootApplication
public class DatasourceConfigApplication implements CommandLineRunner {

	@Autowired
	private DataSource datasource;

	@Override
	public void run(String... args) throws Exception {
		try(Connection conn = datasource.getConnection()) {
			System.out.println(conn);
		}
	}

	public static void main(String[] args) {
		SpringApplication.run(DatasourceConfigApplication.class, args);
	}

}

实现原理

Spring Boot使用如下方式整合HikariCP：入口是 org.springframework.boot.autoconfigure.jdbc.DataSourceAutoConfiguration ，通过 org.springframework.boot.autoconfigure.jdbc.DataSourceConfiguration.Hikari 中的 @Bean 方式创建 com.zaxxer.hikari.HikariDataSource ：

/**
	 * Hikari DataSource configuration.
	 */
	@ConditionalOnClass(HikariDataSource.class)
	@ConditionalOnMissingBean(DataSource.class)
	@ConditionalOnProperty(name = "spring.datasource.type", havingValue = "com.zaxxer.hikari.HikariDataSource", matchIfMissing = true)
	static class Hikari {

		@Bean
		@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.hikari")
		public HikariDataSource dataSource(DataSourceProperties properties) {
			HikariDataSource dataSource = createDataSource(properties,
					HikariDataSource.class);
			if (StringUtils.hasText(properties.getName())) {
				dataSource.setPoolName(properties.getName());
			}
			return dataSource;
		}

	}

@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.hikari") 会自动把 spring.datasource.hikari.* 相关的连接池配置信息注入到创建的HikariDataSource实例中。

HikariCP的监控和遥测

因为在我们的微服务体系中使用的监控系统是Prometheus，这里以Prometheus为例。

注意spring boot 2.0对spring boot 1.x的metrics进行了重构，不再向后兼容，主要是在spring-boot-acutator中使用了micrometer，支持了更多的监控系统：Atlas、Datadog、Ganglia、Graphite、Influx、JMX、NewRelic、Prometheus、SignalFx、StatsD、Wavefront。Spring boot 2.0的metrics对比spring boot 1.x除了引入micrometer外，更大的体现是支持了tag，这也说明Prometheus、Influx等支持Tag的时序监控数据模型的监控系统已经成为主流。

在前面示例中的build.gradle中加入如下依赖：

implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-web'
implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-actuator'
implementation 'io.micrometer:micrometer-registry-prometheus'

配置文件applycation.yaml中加入对actuator的配置：

management:
 endpoints:
 web:
  exposure:
  include: "health,info,prometheus"
 server:
 port: 8079
 servlet:
  context-path: /

注意这里引入了web和actuator依赖，通过配置 management.server.port 指定actuator的web端点为8089端口，通过 management.endpoints.include 对外开放 /actuator/prometheus ，在引入 io.micrometer:micrometer-registry-prometheus 依赖之后，端点 /actuator/prometheus 当即生效。

curl http://localhost:8079/actuator/prometheus | grep hikari
# TYPE hikaricp_connections_acquire_seconds summary
hikaricp_connections_acquire_seconds_count{pool="HikariPool-1",} 3.0
hikaricp_connections_acquire_seconds_sum{pool="HikariPool-1",} 0.001230082
# HELP hikaricp_connections_acquire_seconds_max Connection acquire time
# TYPE hikaricp_connections_acquire_seconds_max gauge
hikaricp_connections_acquire_seconds_max{pool="HikariPool-1",} 0.0
# HELP hikaricp_connections_min Min connections
# TYPE hikaricp_connections_min gauge
hikaricp_connections_min{pool="HikariPool-1",} 2.0
# TYPE hikaricp_connections_timeout_total counter
hikaricp_connections_timeout_total{pool="HikariPool-1",} 0.0
# HELP hikaricp_connections_pending Pending threads
# TYPE hikaricp_connections_pending gauge
hikaricp_connections_pending{pool="HikariPool-1",} 0.0
# HELP hikaricp_connections_usage_seconds Connection usage time
# TYPE hikaricp_connections_usage_seconds summary
hikaricp_connections_usage_seconds_count{pool="HikariPool-1",} 3.0
hikaricp_connections_usage_seconds_sum{pool="HikariPool-1",} 0.06
# HELP hikaricp_connections_usage_seconds_max Connection usage time
# TYPE hikaricp_connections_usage_seconds_max gauge
hikaricp_connections_usage_seconds_max{pool="HikariPool-1",} 0.0
# HELP hikaricp_connections_max Max connections
# TYPE hikaricp_connections_max gauge
hikaricp_connections_max{pool="HikariPool-1",} 10.0
# HELP hikaricp_connections Total connections
# TYPE hikaricp_connections gauge
hikaricp_connections{pool="HikariPool-1",} 2.0
# HELP hikaricp_connections_creation_seconds_max Connection creation time
# TYPE hikaricp_connections_creation_seconds_max gauge
hikaricp_connections_creation_seconds_max{pool="HikariPool-1",} 0.0
# HELP hikaricp_connections_creation_seconds Connection creation time
# TYPE hikaricp_connections_creation_seconds summary
hikaricp_connections_creation_seconds_count{pool="HikariPool-1",} 1.0
hikaricp_connections_creation_seconds_sum{pool="HikariPool-1",} 0.001
# HELP hikaricp_connections_idle Idle connections
# TYPE hikaricp_connections_idle gauge
hikaricp_connections_idle{pool="HikariPool-1",} 2.0
# HELP hikaricp_connections_active Active connections
# TYPE hikaricp_connections_active gauge
hikaricp_connections_active{pool="HikariPool-1",} 0.0

参考

• HikariCP

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对脚本之家的支持。

您可能感兴趣的文章:

Java 给PDF签名时添加可信时间戳的方法
这篇文章主要介绍了Java 给PDF签名时添加可信时间戳,关于jar导入的问题，本文给大家带来两种方法，一种是手动导入另一种是maven配置导入，需要的朋友可以参考下
2021-07-07
Java程序运行之JDK,指令javac java解读
这篇文章主要介绍了Java程序运行之JDK,指令javac java,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
2024-01-01
Spring IOC源码之bean的注册过程讲解
这篇文章主要介绍了Spring IOC源码之bean的注册过程讲解，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
2021-09-09
如何解决Idea断点调试乱跳的问题
这篇文章主要介绍了如何解决Idea断点调试乱跳的问题,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
2023-11-11
Java多线程yield心得分享
前几天复习了一下多线程，发现有许多网上讲的都很抽象，所以，自己把网上的一些案例总结了一下
2013-12-12
Java synchronized轻量级锁实现过程浅析
这篇文章主要介绍了Java synchronized轻量级锁实现过程，synchronized是Java里的一个关键字,起到的一个效果是"监视器锁",它的功能就是保证操作的原子性,同时禁止指令重排序和保证内存的可见性
2023-02-02
java 中List按照date排序的实现
这篇文章主要介绍了java 中List按照date排序的实现的相关资料,需要的朋友可以参考下
2017-06-06
Java二叉树的四种遍历方式详解
这篇文章主要介绍了Java二叉树的四种遍历,二叉树的遍历可以分为前序、中序、后序、层次遍历,需要的朋友可以参考下
2021-11-11
Java中增强for循环的实现原理和坑详解
增强的for循环是在传统的for循环中增加的强大的迭代功能的循环，是在jdk1.5之后提出来的。下面这篇文章主要给大家介绍了关于Java中增强for循环的实现原理和坑的相关资料，需要的朋友可以参考下
2018-04-04
MyBatis接口的简单实现原理分析
这里仅仅举个简单例子来说明原理，不是完全针对MyBatis的，这种思想我们也可以应用在其他地方。地mybatis接口实现原理感兴趣的朋友一起看看吧
2017-07-07