鑽石舞台

在我們平常的編碼中，通常會將一些對象保存起來，這主要考慮的是對象的創建成本。比如像線程資源、數據庫連接資源或者 TCP 連接等，這類對象的初始化通常要花費比較長的時間，如果頻繁地申請和銷毀，就會耗費大量的系統資源，造成不必要的性能損失。

並且這些對象都有一個顯著的特徵，就是通過輕量級的重置工作，可以循環、重複地使用。這個時候，我們就可以使用一個虛擬的池子，將這些資源保存起來，當使用的時候，我們就從池子裡快速獲取一個即可。

在 Java 中，池化技術應用非常廣泛，常見的就有數據庫連接池、線程池等，本文主講連接池，線程池我們將在後續的博客中進行介紹。

我們首先來看一下 Java 中公用的池化包 Commons Pool 2，來了解一下對象池的一般結構。根據我們的業務需求，使用這套 API 能夠很容易實現對象的池化管理。

GenericObjectPool 是對象池的核心類，通過傳入一個對象池的配置和一個對象的工廠，即可快速創建對象池。

Redis 的常用客戶端 Jedis，就是使用 Commons Pool 管理連接池的，可以說是一個最佳實踐。下圖是 Jedis 使用工廠創建對象的主要代碼塊。對象工廠類最主要的方法就是makeObject，它的返回值是 PooledObject 類型，可以將對象使用 new DefaultPooledObject<>(obj) 進行簡單包裝返回。

redis.clients.jedis.JedisFactory，使用工廠創建對象。

我們再來介紹一下對象的生成過程，如下圖，對象在進行獲取時，將首先嘗試從對象池裡拿出一個，如果對象池中沒有空閒的對象，就使用工廠類提供的方法，生成一個新的。

那對象是存在什麼地方的呢？這個存儲的職責，就是由一個叫作 LinkedBlockingDeque的結構來承擔的，它是一個雙向的隊列。

接下來看一下 GenericObjectPoolConfig 的主要屬性：

參數很多，要想了解參數的意義，我們首先來看一下一個池化對象在整個池子中的生命周期。如下圖所示，池子的操作主要有兩個：一個是業務線程，一個是檢測線程。

對象池在進行初始化時，要指定三個主要的參數：

其中 maxTotal 和業務線程有關，當業務線程想要獲取對象時，會首先檢測是否有空閒的對象。如果有，則返回一個；否則進入創建邏輯。此時，如果池中個數已經達到了最大值，就會創建失敗，返回空對象。

對象在獲取的時候，有一個非常重要的參數，那就是最大等待時間（maxWaitMillis），這個參數對應用方的性能影響是比較大的。該參數默認為 -1，表示永不超時，直到有對象空閒。

如下圖，如果對象創建非常緩慢或者使用非常繁忙，業務線程會持續阻塞 （blockWhenExhausted 默認為 true），進而導致正常服務也不能運行。

一般面試官會問：你會把超時參數設置成多大呢？

我一般都會把最大等待時間，設置成接口可以忍受的最大延遲。比如，一個正常服務響應時間 10ms 左右，達到 1 秒鐘就會感覺到卡頓，那麼這個參數設置成 500~1000ms 都是可以的。超時之後，會拋出 NoSuchElementException 異常，請求會快速失敗，不會影響其他業務線程，這種 Fail Fast 的思想，在互聯網應用非常廣泛。

帶有evcit 字樣的參數，主要是處理對象逐出的。池化對象除了初始化和銷毀的時候比較昂貴，在運行時也會占用系統資源。比如，連接池會占用多條連接，線程池會增加調度開銷等。業務在突發流量下，會申請到超出正常情況的對象資源，放在池子中。等這些對象不再被使用，我們就需要把它清理掉。

超出 minEvictableIdleTimeMillis 參數指定值的對象，就會被強制回收掉，這個值默認是 30 分鐘；softMinEvictableIdleTimeMillis 參數類似，但它只有在當前對象數量大於 minIdle 的時候才會執行移除，所以前者的動作要更暴力一些。

還有 4 個 test 參數：testOnCreate、testOnBorrow、testOnReturn、testWhileIdle，分別指定了在創建、獲取、歸還、空閒檢測的時候，是否對池化對象進行有效性檢測。

開啟這些檢測，能保證資源的有效性，但它會耗費性能，所以默認為 false。生產環境上，建議只將 testWhileIdle 設置為 true，並通過調整空閒檢測時間間隔（timeBetweenEvictionRunsMillis），比如 1 分鐘，來保證資源的可用性，同時也保證效率。

使用連接池和不使用連接池，它們之間的性能差距到底有多大呢？下面是一個簡單的 JMH 測試例子（見倉庫），進行一個簡單的 set 操作，為 redis 的 key 設置一個隨機值。

將測試結果使用 meta-chart 作圖，展示結果如下圖所示，可以看到使用了連接池的方式，它的吞吐量是未使用連接池方式的 5 倍！

HikariCP 源於日語「光る」，光的意思，寓意軟件工作速度和光速一樣快，它是 SpringBoot 中默認的數據庫連接池。數據庫是我們工作中經常使用到的組件，針對數據庫設計的客戶端連接池是非常多的，它的設計原理與我們在本文開頭提到的基本一致，可以有效地減少數據庫連接創建、銷毀的資源消耗。

同是連接池，它們的性能也是有差別的，下圖是 HikariCP 官方的一張測試圖，可以看到它優異的性能，官方的 JMH 測試代碼見 Github。

一般面試題是這麼問的：HikariCP 為什麼快呢？主要有三個方面：

HikariCP 對性能的一些優化操作，是非常值得我們借鑑的，在之後的博客中，我們將詳細分析幾個優化場景。

數據庫連接池同樣面臨一個最大值（maximumPoolSize）和最小值（minimumIdle）的問題。這裡同樣有一個非常高頻的面試題：你平常會把連接池設置成多大呢？

很多同學認為，連接池的大小設置得越大越好，有的同學甚至把這個值設置成 1000 以上，這是一種誤解。根據經驗，數據庫連接，只需要 20~50 個就夠用了。具體的大小，要根據業務屬性進行調整，但大得離譜肯定是不合適的。

HikariCP 官方是不推薦設置 minimumIdle 這個值的，它將被默認設置成和 maximumPoolSize 一樣的大小。如果你的數據庫Server端連接資源空閒較大，不妨也可以去掉連接池的動態調整功能。

另外，根據數據庫查詢和事務類型，一個應用中是可以配置多個數據庫連接池的，這個優化技巧很少有人知道，在此簡要描述一下。

業務類型通常有兩種：一種需要快速的響應時間，把數據儘快返回給用戶；另外一種是可以在後台慢慢執行，耗時比較長，對時效性要求不高。如果這兩種業務類型，共用一個數據庫連接池，就容易發生資源爭搶，進而影響接口響應速度。雖然微服務能夠解決這種情況，但大多數服務是沒有這種條件的，這時就可以對連接池進行拆分。

如圖，在同一個業務中，根據業務的屬性，我們分了兩個連接池，就是來處理這種情況的。

HikariCP 還提到了另外一個知識點，在 JDBC4 的協議中，通過 Connection.isValid() 就可以檢測連接的有效性。這樣，我們就不用設置一大堆的 test 參數了，HikariCP 也沒有提供這樣的參數。

到了這裡你可能會發現池（Pool）與緩存（Cache）有許多相似之處。

它們之間的一個共同點，就是將對象加工後，存儲在相對高速的區域。我習慣性將緩存看作是數據對象，而把池中的對象看作是執行對象。緩存中的數據有一個命中率問題，而池中的對象一般都是對等的。

考慮下面一個場景，jsp 提供了網頁的動態功能，它可以在執行後，編譯成 class 文件，加快執行速度；再或者，一些媒體平台，會將熱門文章，定時轉化成靜態的 html 頁面，僅靠 nginx 的負載均衡即可應對高並發請求（動靜分離）。

這些時候，你很難說清楚，這是針對緩存的優化，還是針對對象進行了池化，它們在本質上只是保存了某個執行步驟的結果，使得下次訪問時不需要從頭再來。我通常把這種技術叫作結果緩存池（Result Cache Pool），屬於多種優化手段的綜合。

下面我來簡單總結一下本文的內容重點：

我們從 Java 中最通用的公用池化包 Commons Pool 2 說起，介紹了它的一些實現細節，並對一些重要參數的應用做了講解；Jedis 就是在 Commons Pool 2 的基礎上封裝的，通過 JMH 測試，我們發現對象池化之後，有了接近 5 倍的性能提升；接下來介紹了數據庫連接池中速度速快的 HikariCP ，它在池化技術之上，又通過編碼技巧進行了進一步的性能提升，HikariCP 是我重點研究的類庫之一，我也建議你加入自己的任務清單中。

總體來說，當你遇到下面的場景，就可以考慮使用池化來增加系統性能：

將對象池化之後，只是開啟了第一步優化。要想達到最優性能，就不得不調整池的一些關鍵參數，合理的池大小加上合理的超時時間，就可以讓池發揮更大的價值。和緩存的命中率類似，對池的監控也是非常重要的。

如下圖，可以看到數據庫連接池連接數長時間保持在高位不釋放，同時等待的線程數急劇增加，這就能幫我們快速定位到數據庫的事務問題。

平常的編碼中，有很多類似的場景。比如 Http 連接池，Okhttp 和 Httpclient 就都提供了連接池的概念，你可以類比着去分析一下，關注點也是在連接大小和超時時間上；在底層的中間件，比如 RPC，也通常使用連接池技術加速資源獲取，比如 Dubbo 連接池、 Feign 切換成 httppclient 的實現等技術。

你會發現，在不同資源層面的池化設計也是類似的。比如線程池，通過隊列對任務進行了二層緩衝，提供了多樣的拒絕策略等，線程池我們將在後續的文章中進行介紹。

線程池的這些特性，你同樣可以借鑑到連接池技術中，用來緩解請求溢出，創建一些溢出策略。現實情況中，我們也會這麼做。那麼具體怎麼做？有哪些做法？這部分內容就留給大家思考了。