一、引子

合理配置一個應用的數據庫參數，使其運行良好，這很重要。本文以某務中臺的生產環境為例，從Apollo上拔下來一套配置，分析是否合理。

二、MybatisPlus配置

由于我們使用Apollo配置參數，所以分兩部分：1.個體配置 2.全局配置

2.1 mybatisplus個體配置

mybatis-plus.mapper-locations = classpath*:/mapper/*Mapper.xml? mapper文件地址匹配

mybatis-plus.type-aliases-package =xx.po 映射的實體包路徑,

mybatis-plus.tenant-config.ignoretable = table1,table2

mybatis-plus.auth-config = []

mybatis-plus.global-config.sql-parser-cache = true 緩存sql解析

2.2 mybatis-plus全局配置

mybatis-plus.mapper-locations = classpath:/mapper/*Mapper.xml? mapper文件地址匹配

mybatis-plus.configuration.map-underscore-to-camel-case = true??? 下劃線轉駝峰

mybatis-plus.global-config.logic-delete-value = true? 邏輯已刪除值

mybatis-plus.global-config.logic-not-delete-value = false? 邏輯未刪除值

mybatis-plus.max-query-records-size = 10000

三、Datasource配置

3.1 dataSource個體配置

=========數據庫配置=========

spring.datasource.connectionProperties = druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000 通過connectProperties屬性來打開mergeSql功能；慢SQL記錄5秒

spring.datasource.type = com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource 使用德魯伊連接池

spring.datasource.driver-class-name = org.postgresql.Driver 驅動類名

spring.datasource.url = xx? 數據庫連接url

spring.datasource.username = ${dbUserName} 用戶名

spring.datasource.password = ${dbPassword} 密碼

spring.datasource.minIdle = 5 最小空閑連接數 5

spring.datasource.initialSize = 5 初始連接數 5

spring.datasource.maxActive = 100 最大連接數

spring.datasource.maxWait = 60000 獲取連接等待超時的時間 60s=1分鐘

spring.datasource.filters = stat,wall 監控統計攔截，用于監控界面sql統計

spring.datasource.poolPreparedStatements = false 是否啟用緩存PreparedStatements

spring.datasource.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize = 20 指定每個連接上preStatement緩存數---》未生效！！！

=========健康檢查=========

spring.datasource.validationQuery = SELECT 1 連接池的健康檢查SQL

spring.datasource.testOnBorrow = false 申請連接時執行validationQuery檢測連接是否有效，做了這個配置會降低性能。

spring.datasource.testOnReturn = false 歸還連接時執行validationQuery檢測連接是否有效，做了這個配置會降低性能

spring.datasource.testWhileIdle = true 建議配置為true，不影響性能，并且保證安全性。申請連接的時候檢測，如果空閑時間大于timeBetweenEvictionRunsMillis，執行validationQuery檢測連接是否有效。

#每timeBetweenEvictionRunsMillis毫秒檢查一次連接池中空閑的連接,把空閑時間超過minEvictableIdleTimeMillis毫秒的連接斷開,直到連接池中的連接數到minIdle為止

spring.datasource.minEvictableIdleTimeMillis = 300000 最小可驅逐空閑時間，連接保持空閑而不被驅逐的最長時間，單位是毫秒 300s=5分鐘

spring.datasource.timeBetweenEvictionRunsMillis = 60000 間隔多久才進行一次驅逐檢測，單位是毫秒 60s=1分鐘

=========連接超時=========

# 關閉abanded連接時輸出錯誤日志，預生產/生產不建議開啟，對性能影響

spring.datasource.logAbandoned = false

# 是否清除已經超過“removeAbandonedTimout”設置的無效連接。

spring.datasource.removeAbandoned = true

# 連接超過指定時間未關閉，就會被強行回收 180s=3分鐘

spring.datasource.removeAbandonedTimeoutMillis = 180000

四、源碼剖析

看完配置，大家心里還是懵逼對吧，參數如何生效，druid到底如何運行？

下面，帶著問題，深入源碼，直接剖析druid如何申請連接、釋放連接、連接泄露檢查。

4.1.申請連接

最終跟進到DruidDataSource的getConnectionDirect(long maxWaitMillis)，獲取得到連接后，validationQuery有效性檢查，源碼如下：

1.testOnBorrow =true,先直接校驗，執行validationQuery，失敗就關閉連接JdbcUtils.close(realConnection);

2.testWhileIdle=true,如果testOnBorrow =false, 測試空閑的連接，執行validationQuery，失敗就關閉連接JdbcUtils.close(realConnection);

3.removeAbandoned=true,如果開啟了泄露回收：把連接添加進Map activeConnections 。供泄露回收時使用。

分支1和2只會有一個執行。

4.2.釋放連接

德魯伊連接池在獲取連接時，會調用一次DruidDataSource的init()。方法中createAndStartDestroyThread()開啟了一個銷毀線程。

銷毀連接的線程包含了run(),如下：

在一個for空條件循環中，根據配置的timeBetweenEvictionRunsMillis連接檢測間隔時間，執行一次DestroyTask.run()就休眠一次間隔時間。未設置默認60s。(實際源碼中定義了60spublic static final long DEFAULT_TIME_BETWEEN_EVICTION_RUNS_MILLIS = 60 * 1000L;，所以用戶未設置，默認60s，上圖中else分支sleep1秒不會執行到)

追蹤DestroyTask.run()如下：

2個步驟：

shrink()收縮校驗

removeAbandoned()連接泄露移除

shrink()收縮校驗

DruidDataSource內部定義了DruidConnectionHolder[] 類型的3個數組：

1.connections：可用連接數組。申請連接就從這里數組隊尾拿連接。

2.evictConnections：待移除連接數組。

3.keepAliveConnections：待?；顧z測數組。

塞進數組

shrink()中計算出需要校驗的數量checkCount，執行收縮校驗核心邏輯：

校驗物理連接的超時時間phyTimoutMills：超時放入evictConnections中，等待移除。

空余時間大于minEvictableIdleTimeMillis(受保最小空閑時間)，并且索引(poolingCount)小于checkCount的連接則放入evictConnections；

空余時間大于minEvictableIdleTimeMillis(受保最小空閑時間)，并且索引大于checkCount的連接，假若空余時間大于maxEvictableIdleTimeMillis則放入evictConnections，否則放入keepAliveConnections中進行keepAlive檢測。

如下圖：

數組處理

1.evictConnections：待移除連接數組。使用JdbcUtils.close()? 關閉連接。

2.keepAliveConnections：待?；顧z測數組。根據配置的validationQuery查詢SQL執行連接可用性校驗。校驗通過后再put(holder)塞進connections可用連接數組。

4.3.泄露連接移除

如果開啟了removeAbandoned ，執行removeAbandoned()。移除泄露連接邏輯如下：

實際上，就是對可能的連接泄露(打開連接后長時間不關閉)兜底。

1)遍歷活躍連接Map activeConnections。

2)跳過運行中的連接，running定義：執行SQL前賦值true ,執行完后置false。---》問題1得到答案，不會暴力關閉執行中的連接。

3)如果當前連接已連接時間>=removeAbandonedTimeoutMillis ，直接從activeConnections map 中移除。

這里消耗性能主要兩步驟：

1.內存中記錄+移除泄露連接

2.打印相關日志的IO---》logAbandoned=false 可關閉寫日志

spring 的druid 連接池一般不會造成泄露。如果出現連接泄露，應該找到問題解決。---》問題2得到答案，目前關閉了寫日志，就剩下了第一點“內存占用+過濾的性能”成本，要求不高的場景可以作為兜底方案使用。如果項目已穩定，推薦關閉。

五.分析&總結

本節為我們根據：申請、釋放連接相關的參數配置，剖析策略是否合理。

5.1 配置分析

spring.datasource.testOnBorrow = false 申請連接時執行validationQuery檢測連接是否有效

spring.datasource.testOnReturn = false 歸還連接時執行validationQuery檢測連接是否有效

spring.datasource.testWhileIdle = true testOnBorrow=false時才生效，申請連接的時候檢測，如果空閑時間大于timeBetweenEvictionRunsMillis，執行validationQuery檢測連接是否有效。

spring.datasource.initialSize = 5 初始連接數 5

spring.datasource.maxActive = 100 最大連接數

spring.datasource.minIdle = 5 最小空閑連接數 5

timeBetweenEvictionRunsMillis= 60000 60s=1分鐘檢測一次

minEvictableIdleTimeMillis=300000 300s=5分鐘 最小空閑不移除時間

maxEvictableIdleTimeMillis 未設置最大空閑移除時間，默認DEFAULT_MAX_EVICTABLE_IDLE_TIME_MILLIS = 1000L * 60L * 60L * 7 = 7小時。

keepAlive: 未設置?；铋_關，默認false關閉。不執行?；顪y試策略。

上述配置對應的策略：

1.初始策略

初始5個連接，最多可開啟100個連接。

2.申請策略

申請連接的時候檢測，如果連接空閑時間大于1分鐘(檢測間隔時間)，執行validationQuery檢測連接是否有效。---》這里可確保我們空閑時間超過1分鐘的連接，校驗后使用。

3.回收策略

每一分鐘執行一次檢測，策略如下：

1.連接空閑小于5分鐘，不移除。

2.連接空閑大于5分鐘，保留”minIdle設置的5個idle連接”，可移除(總數-5)個連接。

3.連接空閑大于7小時，可移除“minIdle設置的5個idle連接”。---》因為沒有設置maxEvictableIdleTimeMillis ，默認空閑7小時后才會移除。不過一共就5個倒也沒什么事。

4.連接空閑5分鐘~7小時，由于沒開啟keepAlive保活開關，無法對“minIdle設置的5個idle連接”?；顪y試。-->minIdle設置的5個idle連接，這段時間一直不回收，也不做保活測試，連接是否有效無法保證。

5.2總結

1.現有項

removeAbandoned=true 開啟連接泄露檢測，要求不高的場景可以作為兜底方案使用。如果項目已穩定，推薦關閉。

2.可添加項

phyTimeoutMillis：看需要開啟。物理超時時間。不管空閑時間，超時直接移除。---》這個是終極兜底方案，可以確保超時強制移除。

maxEvictableIdleTimeMillis：建議開啟，實現精細化控制。

keepAlive: 建議開啟?？舍槍Α癿inIdle設置的空閑連接”，進行?；顪y試，從而提升連接的質量。

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總結

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