Druid首先是一个数据库连接池,但它不仅仅是一个数据库连接池,它还包含一个ProxyDriver,一系列内置的JDBC组件库,一个SQL Parser。

支持的数据库

Druid支持所有JDBC兼容的数据库,包括Oracle、MySql、Derby、Postgresql、SQL Server、H2等等。
Druid针对Oracle和MySql做了特别优化,比如Oracle的PS Cache内存占用优化,MySql的ping检测优化。

扩展JDBC

Druid在DruidDataSourc和ProxyDriver上提供了Filter-Chain模式的扩展API,类似Serlvet的Filter,配置Filter拦截JDBC的方法调用。

实现

  阿里巴巴是一个重度使用关系数据库的公司,我们在生产环境中大量的使用Druid,通过长期在极高负载的生产环境中实际使用、修改和完善,让Druid逐步发展成最好的数据库连接池。Druid在监控、可扩展性、稳定性和性能方面都有明显的优势。
  首先,强大的监控特性,通过Druid提供的监控功能,可以清楚知道连接池和SQL的工作情况。
监控SQL的执行时间、ResultSet持有时间、返回行数、更新行数、错误次数、错误堆栈信息。
SQL执行的耗时区间分布。什么是耗时区间分布呢?比如说,某个SQL执行了1000次,其中0~1毫秒区间50次,1~10毫秒800次,10~100毫秒100次,100~1000毫秒30次,1~10秒15次,10秒以上5次。通过耗时区间分布,能够非常清楚知道SQL的执行耗时情况。
监控连接池的物理连接创建和销毁次数、逻辑连接的申请和关闭次数、非空等待次数、PSCache命中率等。
  其次,方便扩展。Druid提供了Filter-Chain模式的扩展API,可以自己编写Filter拦截JDBC中的任何方法,可以在上面做任何事情,比如说性能监控、SQL审计、用户名密码加密、日志等等。
Druid内置提供了用于监控的StatFilter、日志输出的Log系列Filter、防御SQL注入攻击的WallFilter。
阿里巴巴内部实现了用于数据库密码加密的CirceFilter,以及和Web、Spring关联监控的DragoonStatFilter。
  第三,Druid集合了开源和商业数据库连接池的优秀特性,并结合阿里巴巴大规模苛刻生产环境的使用经验进行优化。
ExceptionSorter。当一个连接产生不可恢复的异常时,例如Oracle error_code_28 session has been killed,必须立刻从连接池中逐出,否则会产生大量错误。只有Druid和JBoss DataSource实现了ExceptionSorter。
  PSCache内存占用优化对于支持游标的数据库(Oracle、SQL Server、DB2等,不包括MySql),PSCache可以大幅度提升SQL执行性能。一个PreparedStatement对应服务器一个游标,如果PreparedStatement被缓存起来重复执行,PreparedStatement没有被关闭,服务器端的游标就不会被关闭,性能提高非常显著。在类似“SELECT * FROM T WHERE ID = ?”这样的场景,性能可能是一个数量级的提升。但在Oracle JDBC Driver中,其他的数据库连接池(DBCP、JBossDataSource)会占用内存过多,极端情况可能大于1G。Druid调用OracleDriver提供管理PSCache内部API。
  LRU是一个性能关键指标,特别Oracle,每个Connection对应数据库端的一个进程,如果数据库连接池遵从LRU,有助于数据库服务器优化,这是重要的指标。Druid、DBCP、Proxool、JBoss是遵守LRU的。BoneCP、C3P0则不是。BoneCP在mock环境下性能可能还好,但在真实环境中则就不好了[5] 。

SQL解析功能

Druid提供了MySql、Oracle、Postgresql、SQL-92的SQL的完整支持,这是一个手写的高性能SQL Parser,支持Visitor模式,使得分析SQL的抽象语法树很方便。
简单SQL语句用时10微秒以内,复杂SQL用时30微秒。
通过Druid提供的SQL Parser可以在JDBC层拦截SQL做相应处理,比如说分库分表、审计等。Druid防御SQL注入攻击的WallFilter就是通过Druid的SQL Parser分析语义实现的。

扩展性

Druid提供Filter-Chain模式的插件框架,通过编写Filter配置到DruidDataSource中就可以拦截JDBC的各种API,从而实现扩展。Druid提供了一系列内置Filter。

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