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01 | 高并发系统:它的通用设计方法是什么?
02 | 架构分层:我们为什么一定要这么做?
03 | 系统设计目标(一):如何提升系统性能?
04 | 系统设计目标(二):系统怎样做到高可用?
05 | 系统设计目标(三):如何让系统易于扩展?
06 | 面试现场第一期:当问到组件实现原理时,面试官是在刁难你吗?
07 | 池化技术:如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗?
08 | 数据库优化方案(一):查询请求增加时,如何做主从分离?
09 | 数据库优化方案(二):写入数据量增加时,如何实现分库分表?
10 | 发号器:如何保证分库分表后ID的全局唯一性?
11 | NoSQL:在高并发场景下,数据库和NoSQL如何做到互补?
12 | 缓存:数据库成为瓶颈后,动态数据的查询要如何加速?
13 | 缓存的使用姿势(一):如何选择缓存的读写策略?
14 | 缓存的使用姿势(二):缓存如何做到高可用?
15 | 缓存的使用姿势(三):缓存穿透了怎么办?
16 | CDN:静态资源如何加速?
17 | 消息队列:秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求?
18 | 消息投递:如何保证消息仅仅被消费一次?
19 | 消息队列:如何降低消息队列系统中消息的延迟?
20 | 面试现场第二期:当问到项目经历时,面试官究竟想要了解什么?
21 | 系统架构:每秒1万次请求的系统要做服务化拆分吗?
22 | 微服务架构:微服务化后系统架构要如何改造?
23 | RPC框架:10万QPS下如何实现毫秒级的服务调用?
24 | 注册中心:分布式系统如何寻址?
25 | 分布式Trace:横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查?
26 | 负载均衡:怎样提升系统的横向扩展能力?
27 | API网关:系统的门面要如何做呢?
28 | 多机房部署:跨地域的分布式系统如何做?
29 | Service Mesh:如何屏蔽服务化系统的服务治理细节?
30 | 给系统加上眼睛:服务端监控要怎么做?
31 | 应用性能管理:用户的使用体验应该如何监控?
32 | 压力测试:怎样设计全链路压力测试平台?
33 | 配置管理:成千上万的配置项要如何管理?
34 | 降级熔断:如何屏蔽非核心系统故障的影响?
35 | 流量控制:高并发系统中我们如何操纵流量?
36 | 面试现场第三期:你要如何准备一场技术面试呢?
37 | 计数系统设计(一):面对海量数据的计数器要如何做?
38 | 计数系统设计(二):50万QPS下如何设计未读数系统?
39 | 信息流设计(一):通用信息流系统的推模式要如何做?
40 | 信息流设计(二):通用信息流系统的拉模式要如何做?
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高并发系统设计核心
小册名称:高并发系统设计核心
### 07 | 池化技术:如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗? 在构建高并发系统时,数据库作为核心的数据存储与访问组件,其性能优化直接关系到整个系统的响应速度和稳定性。在众多数据库性能优化策略中,池化技术因其能够有效减少资源创建与销毁的开销,成为提升数据库访问效率的关键手段之一。本章将深入探讨池化技术的原理、实现方式以及在减少频繁创建数据库连接性能损耗方面的具体应用。 #### 一、引言 在典型的数据库访问场景中,每当应用程序需要执行数据库操作时,如查询、更新或删除数据,都会通过数据库连接(如JDBC连接、ODBC连接等)与数据库服务器进行通信。然而,频繁地创建和销毁数据库连接不仅消耗大量的系统资源,还可能导致性能瓶颈,尤其是在高并发环境下。为了解决这一问题,池化技术应运而生,其核心思想是在系统启动时预先创建一定数量的数据库连接,并将这些连接保存在一个池中,当应用程序需要时,直接从池中获取连接使用,使用完毕后将连接归还给池,而不是关闭它。这样,就避免了每次操作都进行连接的创建和销毁,从而显著提高了性能。 #### 二、池化技术的原理 池化技术的核心在于资源的复用。具体到数据库连接池,它主要包括以下几个关键组件: 1. **连接池管理器**:负责管理连接池中的连接,包括连接的创建、分配、回收、销毁以及监控连接的状态等。 2. **空闲连接列表**:存储当前未被使用的数据库连接,当应用程序请求连接时,首先从该列表中尝试获取。 3. **活跃连接列表**:记录当前正在被使用的数据库连接,以便跟踪连接的使用状态。 4. **连接池配置**:包括最大连接数、最小空闲连接数、连接超时时间等参数,用于调整连接池的行为以适应不同的应用场景。 #### 三、实现方式 数据库连接池的实现方式多种多样,既有开源的解决方案如Apache DBCP、HikariCP、C3P0等,也有基于特定框架或语言的内置支持。这些实现虽然细节上有所差异,但基本遵循以下步骤: 1. **初始化连接池**:在系统启动时,根据配置参数(如最大连接数)创建一定数量的数据库连接,并将它们加入空闲连接列表中。 2. **连接分配**:当应用程序请求数据库连接时,连接池管理器首先检查空闲连接列表,如果有可用的连接,则直接分配给应用程序;如果没有空闲连接,则根据配置决定是等待空闲连接释放、创建新的连接还是返回错误。 3. **连接使用**:应用程序使用分配到的数据库连接执行数据库操作。 4. **连接回收**:操作完成后,应用程序将连接归还给连接池。连接池管理器将连接放回空闲连接列表,等待下次使用。 5. **连接销毁与清理**:连接池会定期或根据配置检查连接的状态,关闭并清理那些长时间未使用或已损坏的连接,以保持连接池的健康状态。 #### 四、减少频繁创建数据库连接的性能损耗 1. **降低资源消耗**:通过复用连接,避免了频繁创建和销毁连接所带来的资源消耗,包括内存、CPU时间以及网络带宽等。 2. **提高响应速度**:减少了获取连接的时间,特别是在高并发场景下,能够快速响应多个并发请求,提高系统整体的吞吐量。 3. **优化资源利用**:通过合理配置连接池的参数(如最大连接数、最小空闲连接数等),可以更加合理地利用数据库服务器的资源,避免资源浪费或过度竞争。 4. **增强系统稳定性**:连接池能够管理连接的生命周期,包括连接的创建、使用、回收和销毁,从而在一定程度上降低了数据库连接泄漏的风险,增强了系统的稳定性。 #### 五、最佳实践与注意事项 1. **合理选择连接池实现**:根据项目的具体需求和技术栈选择合适的连接池实现。不同的连接池在性能、稳定性、易用性等方面可能存在差异。 2. **合理配置连接池参数**:包括最大连接数、最小空闲连接数、连接超时时间等,这些参数的设置应根据系统的实际负载和资源情况进行调整。 3. **监控与调优**:定期监控连接池的使用情况,包括活跃连接数、空闲连接数、连接获取时间等指标,并根据监控结果对连接池配置进行调优。 4. **注意连接泄露**:确保应用程序在使用完数据库连接后能够正确地将其归还给连接池,避免连接泄露导致的资源耗尽问题。 5. **支持事务管理**:在高并发环境下,合理使用事务管理策略,如短事务、适当的事务隔离级别等,以减少对数据库连接的占用时间,提高系统性能。 #### 六、总结 池化技术作为一种有效的资源复用手段,在减少频繁创建数据库连接的性能损耗方面发挥着重要作用。通过合理配置和使用数据库连接池,可以显著提高数据库访问的效率和系统的整体性能。然而,需要注意的是,连接池的管理和调优并非一劳永逸,而是需要根据系统的实际情况进行持续的观察和调整。只有这样,才能确保连接池始终处于最佳状态,为系统的高并发访问提供强有力的支持。
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