druid作为数据库连接池的几种配置总结，通过debug去跟配置结果

最新推荐文章于 2025-06-15 21:59:14 发布
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#数据库 #dataSource #druid

本文详细介绍SpringBoot中数据库连接池的配置方法，包括默认的HikariCP、纯YML配置的Druid连接池、借助配置文件和Java类注入属性的配置方式，以及常见问题的解决策略。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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检测方法--后面的测试结果，debug结果都是基于该测试类测试。

一、数据库默认的数据连接池

二、纯yml配置druid阿里巴巴数据库连接池（强烈推荐方式，我也是这么配置的）

三、需要借助配置文件，Java类来注入属性的配置

四、注入同三，只是注入配置文件可以改成自己对应属性注入，有yml基础的看的懂，方式差不多

踩坑点总结

整篇文章基于SpringBoot2.2.6编写。不同SpringBoot配置存在某些差异，后面会提。

检测方法--后面的测试结果，debug结果都是基于该测试类测试。

作用：用于检测数据库连接池是否生效，属性是否注入等。

测试类如下，通过打断点测试

@SpringBootTest
public class DataSourceTest {

    @Autowired
    DataSource dataSource;

    @Test
    void contexts() throws SQLException {
        //测试数据源、通过数据源拿到的连接种类
        System.out.println(dataSource.getClass());
        Connection connection = dataSource.getConnection();
        System.out.println(connection);
        connection.close();
    }
}

此方法每次可以根据输出结果观察到数据源是哪种，连接是哪种

测试属性是否注入，断点位置如下

通过debug启动，然后查看dataSource的属性，对于我，一般只要查看initialSize=0就是未注入成功

 

下面进入正题

一、数据库默认的数据连接池

application.yml配置

spring:
#数据源配置，使用默认的数据库连接池
  datasource:
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/essm_dev?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=GMT%2B8&useSSL=false
    username: essm_dev
    password: essm123456

注意：如果遇到什么错，基本上是url：jdbc那个属性后面的配置没有写正确，时区啥的

进行测试，通过test打印数据源类，数据连接类型如下图

SpringBoot2.2.6默认是使用的是HikariDataSource作为数据库连接池

 

二、纯yml配置druid阿里巴巴数据库连接池（强烈推荐方式，我也是这么配置的）

依赖：使用strarer启动器作为依赖，便可以实现纯yml配置

        <!--数据源配置，纯yml配置，结合springboot的druid_start启动器实现-->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>1.1.10</version>
        </dependency>

yml配置信息如下：

spring:
#数据源配置，纯yml配置
  datasource:
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/essm_dev?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=GMT%2B8&useSSL=false
    username: essm_dev
    password: essm123456
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    druid:
      # 初始化大小，最小，最大活跃数
      initial-size: 8
      min-idle: 8
      max-active: 20
      # 配置获取连接等待超时的时间，单位是毫秒
      max-wait: 60000
      # 配置间隔多久才进行一次检测，检测需要关闭的空闲连接，单位是毫秒
      time-between-eviction-runs-millis: 60000
      # 配置一个连接在池中最小生存的时间，单位是毫秒
      min-evictable-idle-time-millis: 30000
      max-evictable-idle-time-millis: 300000
      validation-query: SELECT 1
      test-while-idle: true
      test-on-borrow: false
      test-on-return: false
      # 打开PSCache，并且指定每个连接上PSCache的大小
      pool-prepared-statements: true
      max-pool-prepared-statement-per-connection-size: 20
      #配置监控统计拦截的filters，去掉后监控界面sql无法统计，'wall'用于防火墙，slf4j（用log4j需要额外导入依赖，版本不同，这里也可以去掉slf4j）
      filters: stat,wall,slf4j
      # 通过connectProperties属性来打开mergeSql功能；慢SQL记录
      connection-properties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000
      # 配置监控服务器
      stat-view-servlet:
        enabled: true
        url-pattern: /druid/*
        reset-enable: true
        login-username: druid
        login-password: druid123

debug测试结果：

1、属性都正常注入，成功

2、输入结果拿到的是阿里巴巴druid数据库自动配置starater的连接池和连接

3、启动应用程序后--不是测试啦，登录localhost:8080/druid出现数据库监测界面

4、输入yml配置文件的账户密码，druid,druid123，登录成功，结束

 

三、需要借助配置文件，Java类来注入属性的配置

导入的是普通的阿里巴巴druid依赖，这里不支持yml纯配置，不是starter，检测就是debug你会发现数据注入不成功。

依赖：

<!-- 加入阿里巴巴连接池 -->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>druid</artifactId>
            <version>1.1.10</version>
        </dependency>

还是用原来的yml配置文件，未修改

debug测试结果

1、属性对不上，注入失败

2、数据库连接池是druid，拿到的连接是普通的数据库连接

难道是yml配置问题？修改一下，将yml配置的druid节点去掉再次测试

新的配置文件

spring:
  #禁用thymeleaf
  thymeleaf:
    cache: false

#数据源配置，配置文件DruidConfig配置
  datasource:
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/essm_dev?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=GMT%2B8&useSSL=false
    username: essm_dev
    password: essm123456
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    #druid:
    # 初始化大小，最小，最大活跃数
    initial-size: 8
    min-idle: 8
    max-active: 20
    # 配置获取连接等待超时的时间，单位是毫秒
    max-wait: 60000
    # 配置间隔多久才进行一次检测，检测需要关闭的空闲连接，单位是毫秒
    time-between-eviction-runs-millis: 60000
    # 配置一个连接在池中最小生存的时间，单位是毫秒
    min-evictable-idle-time-millis: 30000
    max-evictable-idle-time-millis: 300000
    validation-query: SELECT 1
    test-while-idle: true
    test-on-borrow: false
    test-on-return: false
    # 打开PSCache，并且指定每个连接上PSCache的大小
    pool-prepared-statements: true
    max-pool-prepared-statement-per-connection-size: 20
    #配置监控统计拦截的filters，去掉后监控界面sql无法统计，'wall'用于防火墙
    filters: stat,wall,slf4j
    # 通过connectProperties属性来打开mergeSql功能；慢SQL记录
    connection-properties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000
    # 配置监控服务器
    stat-view-servlet:
      enabled: true
      url-pattern: /druid/*
      reset-enable: true
      login-username: druid
      login-password: druid123

测试结果还是一样，这里不贴结果

其实是要自己编写属性配置文件，进行注入

yml配置文件

spring:
  #禁用thymeleaf
  thymeleaf:
    cache: false

#数据源配置，配置文件DruidConfig配置
  datasource:
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/essm_dev?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=GMT%2B8&useSSL=false
    username: essm_dev
    password: essm123456
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    #druid:
    # 初始化大小，最小，最大活跃数
    initial-size: 8
    min-idle: 8
    max-active: 20
    # 配置获取连接等待超时的时间，单位是毫秒
    max-wait: 60000
    # 配置间隔多久才进行一次检测，检测需要关闭的空闲连接，单位是毫秒
    time-between-eviction-runs-millis: 60000
    # 配置一个连接在池中最小生存的时间，单位是毫秒
    min-evictable-idle-time-millis: 30000
    max-evictable-idle-time-millis: 300000
    validation-query: SELECT 1
    test-while-idle: true
    test-on-borrow: false
    test-on-return: false
    # 打开PSCache，并且指定每个连接上PSCache的大小
    pool-prepared-statements: true
    max-pool-prepared-statement-per-connection-size: 20
    #配置监控统计拦截的filters，去掉后监控界面sql无法统计，'wall'用于防火墙
    filters: stat,wall,slf4j
    # 通过connectProperties属性来打开mergeSql功能；慢SQL记录
    connection-properties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000
    # 配置监控服务器
    stat-view-servlet:
      enabled: true
      url-pattern: /druid/*
      reset-enable: true
      login-username: druid
      login-password: druid123

属性注入类DruidConfig


package com.essm.config;

import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
import com.alibaba.druid.support.http.StatViewServlet;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.boot.web.servlet.ServletRegistrationBean;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import javax.sql.DataSource;
import java.util.HashMap;


/**
 *
 * druid数据源具有监控的功能，并提供了一个 web 界面方便用户查看
 *
 * @author ：HUANG ZHI XUE
 * @date ：Create in 2020-08-04
 */


@Configuration
public class DruidConfig {
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource")
    @Bean
    public DataSource druidDataSource() {
        return new DruidDataSource();
    }

    //后台监控:因为springboot内置了servlet容器，使用没有web.xml，可以用ServletRegistrationBean替代
    @Bean
    public ServletRegistrationBean statViewServlet() {
        ServletRegistrationBean<StatViewServlet> bean = new ServletRegistrationBean<>(new StatViewServlet(), "/druid/*");

        //后台需要有人登陆，账号密码
        HashMap<String, String> initParameters = new HashMap<>();

        //增加配置
        initParameters.put("loginUsername", "admin");  //登陆参数是固定的
        initParameters.put("loginPassword", "123456");

        //允许谁可以访问
        initParameters.put("allow", "");


        bean.setInitParameters(initParameters);  //设置初始化参数
        return bean;
    }

}

重新测试，测试结果

1、属性注入成功

2、输出结果，拿到的是普通的druid数据源和连接

3、启动主程序，登录监控localhost:8080/druid，输入账户密码admin/admin123成功

 

四、注入同三，只是注入配置文件可以改成自己对应属性注入，有yml基础的看的懂，方式差不多

配置文件DruidConfig给出如下

package com.essm.config;

import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
import com.alibaba.druid.support.http.StatViewServlet;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.boot.web.servlet.ServletRegistrationBean;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
/**
 *
 * 数据源具有监控的功能，并提供了一个 web 界面方便用户查看
 * Druid数据库连接池配置文件
 *
 * @author ：HUANG ZHI XUE
 * @date ：Create in 2020-08-04
 */

//@Configuration
public class DruidConfig {
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DruidConfig.class);
    @Value("${spring.datasource.url}")
    private String dbUrl;
    @Value("${spring.datasource.username}")
    private String username;
    @Value("${spring.datasource.password}")
    private String password;
    @Value("${spring.datasource.driver-class-name}")
    private String driverClassName;
    @Value("${spring.datasource.druid.initial-size}")
    private int initialSize;
    @Value("${spring.datasource.druid.max-active}")
    private int maxActive;
    @Value("${spring.datasource.druid.min-idle}")
    private int minIdle;
    @Value("${spring.datasource.druid.max-wait}")
    private int maxWait;
    @Value("${spring.datasource.druid.pool-prepared-statements}")
    private boolean poolPreparedStatements;
    @Value("${spring.datasource.druid.max-pool-prepared-statement-per-connection-size}")
    private int maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize;
    @Value("${spring.datasource.druid.time-between-eviction-runs-millis}")
    private int timeBetweenEvictionRunsMillis;
    @Value("${spring.datasource.druid.min-evictable-idle-time-millis}")
    private int minEvictableIdleTimeMillis;
    @Value("${spring.datasource.druid.max-evictable-idle-time-millis}")
    private int maxEvictableIdleTimeMillis;
    @Value("${spring.datasource.druid.validation-query}")
    private String validationQuery;
    @Value("${spring.datasource.druid.test-while-idle}")
    private boolean testWhileIdle;
    @Value("${spring.datasource.druid.test-on-borrow}")
    private boolean testOnBorrow;
    @Value("${spring.datasource.druid.test-on-return}")
    private boolean testOnReturn;
    @Value("${spring.datasource.druid.filters}")
    private String filters;
    @Value("{spring.datasource.druid.connection-properties}")
    private String connectionProperties;

    /**
     * Druid 连接池配置
     */
    @Bean     //声明其为Bean实例
    public DruidDataSource dataSource() {
        DruidDataSource datasource = new DruidDataSource();
        datasource.setUrl(dbUrl);
        datasource.setUsername(username);
        datasource.setPassword(password);
        datasource.setDriverClassName(driverClassName);
        datasource.setInitialSize(initialSize);
        datasource.setMinIdle(minIdle);
        datasource.setMaxActive(maxActive);
        datasource.setMaxWait(maxWait);
        datasource.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(timeBetweenEvictionRunsMillis);
        datasource.setMinEvictableIdleTimeMillis(minEvictableIdleTimeMillis);
        datasource.setMaxEvictableIdleTimeMillis(minEvictableIdleTimeMillis);
        datasource.setValidationQuery(validationQuery);
        datasource.setTestWhileIdle(testWhileIdle);
        datasource.setTestOnBorrow(testOnBorrow);
        datasource.setTestOnReturn(testOnReturn);
        datasource.setPoolPreparedStatements(poolPreparedStatements);
        datasource.setMaxPoolPreparedStatementPerConnectionSize(maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize);
        try {
            datasource.setFilters(filters);
        } catch (Exception e) {
            logger.error("druid configuration initialization filter", e);
        }
        datasource.setConnectionProperties(connectionProperties);
        return datasource;
    }

    /**
     * 配置 Druid 监控界面
     */
    @Bean
    public ServletRegistrationBean statViewServlet(){
        ServletRegistrationBean srb =
                new ServletRegistrationBean(new StatViewServlet(),"/druid/*");
        //设置控制台管理用户
        srb.addInitParameter("loginUsername","root");
        srb.addInitParameter("loginPassword","root");
        //是否可以重置数据
        srb.addInitParameter("resetEnable","false");
        return srb;
    }

/*    @Bean
    public FilterRegistrationBean statFilter(){
        //创建过滤器
        FilterRegistrationBean frb =
                new FilterRegistrationBean(new WebStatFilter());
        //设置过滤器过滤路径
        frb.addUrlPatterns("/*");
        //忽略过滤的形式
        frb.addInitParameter("exclusions",
                "*.js,*.gif,*.jpg,*.png,*.css,*.ico,/druid/*");
        return frb;
    }*/
}

yml配置

spring:
#数据源配置，纯yml配置
  datasource:
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/essm_dev?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=GMT%2B8&useSSL=false
    username: essm_dev
    password: essm123456
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    druid:
      # 初始化大小，最小，最大活跃数
      initial-size: 8
      min-idle: 8
      max-active: 20
      # 配置获取连接等待超时的时间，单位是毫秒
      max-wait: 60000
      # 配置间隔多久才进行一次检测，检测需要关闭的空闲连接，单位是毫秒
      time-between-eviction-runs-millis: 60000
      # 配置一个连接在池中最小生存的时间，单位是毫秒
      min-evictable-idle-time-millis: 30000
      max-evictable-idle-time-millis: 300000
      validation-query: SELECT 1
      test-while-idle: true
      test-on-borrow: false
      test-on-return: false
      # 打开PSCache，并且指定每个连接上PSCache的大小
      pool-prepared-statements: true
      max-pool-prepared-statement-per-connection-size: 20
      #配置监控统计拦截的filters，去掉后监控界面sql无法统计，'wall'用于防火墙，slf4j（用log4j需要额外导入依赖，版本不同，这里也可以去掉slf4j）
      filters: stat,wall,slf4j
      # 通过connectProperties属性来打开mergeSql功能；慢SQL记录
      connection-properties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000
      # 配置监控服务器
      stat-view-servlet:
        enabled: true
        url-pattern: /druid/*
        reset-enable: true
        login-username: druid
        login-password: druid123

 

踩坑点总结

版本问题1：

版本问题会导致很多问题，如比较低的SpringBoot版本，在配置里面，很多加了log4j会不会报错，但是后面版本高的SpringBoot就会报错，需要去掉log4j或者加入log4j依赖或者改成slf4j

 

版本问题2：

看到很多在DruidConfig里面配了过滤器这个在同样在低版本中的SpringBoot可以，但是高版本也不支持，直接去掉就行了。

 

jdbc版本问题：

driver依赖6以上的驱动是配置cj的，url时区问题常发生错误，注意配置后面属性&serverTimezone=GMT%2B8

 

差不多了吧，只是简单总结一下。

 

MyBatis集成Druid数据库连接池——提升数据库连接效率
AI天才研究院
07-28 2440
随着互联网信息技术的飞速发展，网站日益复杂，用户访问量激增，网站的负载压力也越来越高。为了保证网站的稳定运行和可靠服务，网站开发者需要根据网站运行状况进行优化和升级。如何更好地管理和使用数据库资源是网站开发者面临的重要课题之一。MyBatis 是一种优秀的持久层框架，它支持自定义 SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis 和 Hibernate 等ORM 框架一样，都可以使用基于 Java 的 XML 配置或者注解的方式，将对象关系映射到数据库中。
深入解析 Druid 连接池报错：discard long time none received connection
私聊前往站内信：https://i.youkuaiyun.com/#/msg/chat/weixin_44976692
12-20 8583
Druid 是阿里巴巴开源的数据库连接池，广泛应用于 Java 项目中。它提供了强大的数据库连接管理功能，包括连接池监控、性能统计、SQL 监控、SQL 执行日志等特性。Druid 采用了一些优化技术来提高连接池的效率和稳定性，例如：自动检测死连接、连接池资源复用、长时间未使用连接的超时处理等。Druid 连接池中的警告通常表示连接长时间没有活动，因此被丢弃。这可能是由于数据库连接未及时释放、数据库性能问题或网络不稳定等原因导致的。
DRUID连接池的使用
iteye_12732的博客
06-20 4189
               DRUID——为监控而生的DB池 DRUID介绍     DRUID是阿里巴巴开源平台上一个数据库连接池实现，它结合了C3P0、DBCP、PROXOOL等DB池的优点，同时加入了日志监控，可以很好的监控DB池连接和SQL的执行情况，可以说是针对监控而生的DB连接池(据说是目前最好的连接池,不知道速度有没有BoneCP快)。   ...
JDBC最终章—— Druid数据库连接池及使用案例
hihielite的博客
10-16 917
行动是治愈恐惧的良药，而犹豫拖延将不断滋养恐惧。
Druid 连接池详解
最新发布
qq_44431362的博客
06-15 1206
Druid（全称 ​）是阿里巴巴开源的，同时也是数据库监控与防御工具。它不仅实现了传统连接池的核心功能（如连接复用、生命周期管理），还提供了丰富的扩展能力（如 SQL 监控、慢查询分析、SQL 防火墙、连接泄漏检测等），是 Java 生态中最主流的数据库连接池之一（尤其在 Spring Boot 项目中广泛使用）。
Druid源码学习（四）-连接总结
05-14 603
通过前面几篇文章把获取数据库连接的逻辑粗略的梳理了一下。在这过程中我产生了以下几个问题： 什么是连接池 在连接池模式下，获取连接应该注意哪些 可用进行哪些扩展 带着以上的问题思考，画了一张思维导图。 作为一个数据库连接池工具，应该把场景放宽。就是说数据库无论是单机、还是负载均衡亦或者是主从的方式都应该支持。所以第一层应该是数据库组成方式的支持。对于Druid这个项目源码，对负载均衡、主从方式的支持还没有分析到。所以这里不做介绍。本文先只介绍单机的情况。在单机的方式下，我把思路分为了3个阶段.
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Druid0.19 开启Kerberos debug模式 在需要启动的服务对应的配置目录下找到jvm.config 文件，比如： ${DRUID_HOME}/conf/druid/cluster/master/coordinator-overlord/jvm.config 在其中添加如下信息，重启服务即可。 -Dsun.security.krb5.debug=true 该参数是jvm参数，可用于其它java程序debug Kerberos。 ...
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04-16 2972
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Druid源码阅读6-PreparedStatementPool源码及使用场景分析
dhaibo1986的专栏
11-15 1935
**在阅读DruidDataSource源码的过程中，发现DruidConnectionHolder有个特别的属性PreparedStatementPool statementPool。 根据经验可知，这是DruidPreparedStatement进行缓存的cache。我们在使用PreparedStatement的过程中，由于PreparedStatement对sql语句的解析和参数的注入是分开的， 因此，加入cache之后，可以在同一个连接上，对相同sql,不同参数的请求进行复用。 1.开启参数 如果要
Druid连接池配置
我的IT人生
01-22 477
Druid配置 参考链接：https://github.com/alibaba/druid/wiki/%E5%B8%B8%E8%A7%81%E9%97%AE%E9%A2%98 参考配置 bean id="dataSource" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" init-method="init" destroy-meth
Druid连接池简单入门配置
韩城飞雪
03-04 240
Druid集连接池，监控于一体整好复合当前项目的需要，项目是ssh结构，之前是用C3p0的，现在换一个连接池也是很简单的，首先spring配置DataSource，配置如下 &lt;bean id="druidDataSource" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" init-method="init" destr...
Druid数据库连接池的介绍及使用、Statement对象和PreparedStatement对象的区别
weixin_47208494的博客
05-22 1380
Druid数据库连接池的介绍及使用、Statement对象和PreparedStatement对象的区别 面试题： Statement对象和PreparedStatement对象的区别: 1)执行sql效率区别 Statement对象:执行sql,每一次将sql都需要发送一次,相对于PreparedStatement对象效率低,不用它的原因 数据库的性能优化—>减少服务器的交互次数(和数据库的交互次数减少) PreparedStatement对象:预编译对象: 执行的参数化的sql,直接先发送给数据库
springboot Druid中使用log4j2进行日志输出
evalsys的博客
07-13 1万+
maven的配置 <!--Spring-boot中去掉logback的依赖--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> <exclusio...
如何查询并发太大会导致连接池满吗
03-19
<think>嗯，用户问的是“如何查询并发太大会导致连接池满吗”。首先，我需要确认用户的问题到底是什么。看起来用户想知道当并发量很大时，数据库连接池是否会被占满，以及如何检测这种情况。可能用户在实际开发中遇到了性能问题，或者他们正在设计一个高并发的系统，想提前了解潜在的问题。 用户之前的问题是关于一次数据库查询是否会增加连接池的连接数，现在这个问题是相关的，可能他们在理解连接池的工作机制之后，进一步想了解高并发的影响。因此，我需要先回顾连接池的基本原理，然后解释高并发如何导致连接池满，再说明如何查询和诊断这种情况。 首先，连接池的作用是复用连接，减少频繁创建和销毁的开销。当并发请求增加时，每个请求都需要从连接池中获取一个连接。如果并发数超过连接池的最大容量（maxTotal或类似参数），新的请求就需要等待或者失败，导致连接池满。这时候，应用可能会抛出异常，比如Cannot get a connection, pool error，或者响应时间变长，甚至超时。 接下来，用户想知道如何查询这种情况。可能需要从几个方面入手：监控连接池的状态，查看日志是否有相关错误，分析系统的性能指标。比如，通过连接池提供的监控接口，获取活跃连接数、空闲连接数、等待线程数等数据。另外，应用日志中可能会有无法获取连接的异常记录，这也是一个线索。 还要考虑不同的连接池实现可能有不同的配置和监控方式，比如HikariCP、Druid、Tomcat JDBC Pool等，各自有不同的配置参数和监控端点。需要给出通用的方法，但也可以提到常见连接池的具体处理方式。 此外，用户可能想知道如何预防连接池被撑满，比如设置合理的maxTotal大小，优化查询性能，使用超时和重试机制，以及及时释放连接。这部分可以作为解决方案的一部分，帮助用户不仅诊断问题，还能预防和解决问题。 需要确保回答结构清晰，分步骤说明如何检测连接池是否因为高并发而满，可能的原因，以及解决方法。同时，使用用户容易理解的语言，避免过于技术化的术语，但又要准确。 可能还需要提醒用户，连接池满不一定只是因为并发高，也可能是因为连接泄漏，即获取连接后没有正确释放，导致连接无法回到池中。这时候即使并发不高，连接池也会被逐渐占满。因此，诊断时需要排除这种情况，比如检查代码中是否有未关闭的连接，或者使用连接池的泄漏检测功能。 总结回答的结构：先解释连接池满的原因，然后分步骤说明如何查询和确认，接着分析可能的原因，最后给出解决方案和预防措施。这样用户能够逐步排查问题，找到根源并解决。</think>### 逐步解析：如何判断并发是否导致连接池满？ --- #### **1. 连接池满的直接表现** 当并发请求超过连接池容量时，会出现以下现象： - **错误日志**：出现 `Cannot get a connection from pool`、`Timeout waiting for connection` 等异常。 - **响应变慢**：因等待空闲连接，请求排队时间增加，接口延迟上升。 - **监控指标异常**：活跃连接数（Active Connections）达到 `maxTotal` 上限，且等待线程数（Wait Threads）持续增长。 --- #### **2. 查询连接池状态的 3 种方法** ##### **方法 1：通过监控工具（推荐）** - **连接池内置指标**（如 HikariCP、Druid）： - **活跃连接数**：`activeConnections`（已分配的连接数量）。 - **空闲连接数**：`idleConnections`（池中可立即使用的连接）。 - **等待线程数**：`threadsAwaitingConnection`（阻塞等待连接的请求数）。 - **示例**：若 `active + idle = maxTotal` 且 `threadsAwaiting > 0`，说明连接池已满。 - **监控平台集成**（如 Prometheus + Grafana）： ```bash # HikariCP 指标示例 hikaricp_connections_active{pool="myPool"} hikaricp_connections_idle{pool="myPool"} hikaricp_pending_threads{pool="myPool"} ``` ##### **方法 2：通过日志分析** - **连接池配置日志**：开启连接池的详细日志（如 HikariCP 的 `DEBUG` 级别日志）。 ```java // HikariCP 配置示例 dataSource.setLogWriter(new PrintWriter(System.out)); // 打印连接池操作日志 ``` - **错误日志筛选**：搜索 `Connection is not available`、`Timeout` 等关键字。 ##### **方法 3：通过代码主动查询** - **调用连接池 API**（以 Druid 为例）： ```java DruidDataSource dataSource = (DruidDataSource) druidDataSource; int activeCount = dataSource.getActiveCount(); // 活跃连接数 int poolingCount = dataSource.getPoolingCount(); // 空闲连接数 int waitThreadCount = dataSource.getWaitThreadCount(); // 等待线程数 ``` --- #### **3. 并发导致连接池满的根本原因** | 原因 | 说明 | 解决方案 | |---------------------|----------------------------------------------------------------------|-----------------------------------| | **突发流量** | 瞬时请求量超过 `maxTotal`，如秒杀活动 | 限流（Sentinel、Hystrix） | | **慢 SQL** | 单个查询耗时过长，占用连接时间增加 | SQL 优化、增加索引 | | **连接泄漏** | 未正确释放连接（如未调用 `close()`） | 代码审查 + 连接泄漏检测工具 | | **配置不合理** | `maxTotal` 设置过低，或 `minIdle` 未预热 | 根据压测调整参数 | --- #### **4. 预防连接池满的实践建议** 1. **动态调整配置**： - 根据压测结果设置 `maxTotal`（公式：`maxTotal ≈ 平均查询耗时(ms) × QPS / 1000`）。 - 预热连接池：启动时初始化 `minIdle` 连接，避免首次请求延迟。 2. **优化资源使用**： - 为耗时操作（如事务）**单独分配连接池**，避免阻塞短查询。 - 使用 `SET STATEMENT_TIMEOUT` 限制单条 SQL 执行时间。 3. **兜底策略**： - 设置连接获取超时时间（如 HikariCP 的 `connectionTimeout=30s`）。 - 配置连接池的淘汰机制（如 Druid 的 `removeAbandoned=true`）。 --- ### **总结** 并发是否导致连接池满，可通过以下步骤验证： 1. 监控 `活跃连接数` 是否达到 `maxTotal`。 2. 检查日志中是否有连接超时错误。 3. 分析慢 SQL 或代码泄漏问题。 **最终结论**：若并发请求数持续超过 `maxTotal`，或单个连接占用时间过长，必然导致连接池满。
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