概述
在这个教程中，我们将学习如何使用 FlexyPool 与 Spring Boot 和 H2 配合使用 HikariCP 进行数据库连接池管理。它是一个建立在主流连接池之上的强大工具。
什么是FlexyPool？
现代Web应用中的一个重要方面是连接池管理。它确保多个客户端共享数据库连接，从而实现更快、更高效的数据库访问。
然而，管理连接池是一项复杂且具有挑战性的任务。当客户端数量增加和应用复杂性提高时，这一点尤为明显。这时，FlexyPool 就派上用场了。
FlexyPool 是一个强大的连接池管理工具，它简化了数据库连接的管理并优化性能。简单来说，它作为 Hikari、C3P0、DBCP2、Tomcat 和 Vibur 等主要连接池的代理。为了达到目标，库提供了指标和故障转移策略，可以根据需要动态调整给定池的大小：
2.1. FlexyPool 属性
FlexyPool 提供了两个重要属性：
-
connectionAcquireTimeThresholdMillis：定义连接获取请求的时间阈值。超过这个时间后，将发布ConnectionAcquireTimeThresholdExceededEvent。 -
connectionLeaseTimeThresholdMillis：这是连接可以租赁的最大时间，然后返回到池中。当池超过这个阈值时，会发布ConnectionLeaseTimeThresholdExceededEvent。
2.2. FlexyPool 策略
FlexyPool 提供两种策略来应对连接池获取失败的情况。
第一个策略是 IncrementPoolOnTimeoutConnectionAcquiringStrategy。在这种策略下，如果在连接获取过程中超时，FlexyPool 将增加目标连接池的最大大小。该策略有两个选项：maxOverflowPoolSize 和 timeoutMillis。
maxOverflowPoolSize 设置目标连接池可以扩展到的最大限制。
timeoutMillis 设置在尝试池大小增加之前等待的时间，其默认值为连接池的超时值。
策略 RetryConnectionAcquiringStrategy 指令 FlexyPool 在尝试从池中获取连接并重试 retryAttempts 次后放弃。retryAttempts 表示尝试的重试次数。
我们将在 FlexyPoolDataSource 的配置中设置这些策略。
安装
首先，让我们安装 HikariCP 连接池：
<dependency>
<groupId>com.zaxxer</groupId>
<artifactId>HikariCP</artifactId>
<version>5.1.0</version>
</dependency>
接下来，添加 FlexyPool 的依赖项，HikariCP 配置适配器 和 Micrometer 适配器：
<dependency>
<groupId>com.vladmihalcea.flexy-pool</groupId>
<artifactId>flexy-hikaricp</artifactId>
<version>2.2.3</version>
<exclusions>
<exclusion>
<groupId>com.vladmihalcea.flexy-pool</groupId>
<artifactId>flexy-dropwizard-metrics</artifactId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.vladmihalcea.flexy-pool</groupId>
<artifactId>flexy-micrometer-metrics</artifactId>
<version>2.2.3</version>
</dependency>
由于我们使用 Micrometer 作为度量实现，因此默认排除了 Dropwizard-Metrics。此外，FlexyPool 对其他支持的连接池框架也有 安装指南。如果你使用的 Java 版本低于 1.8，这也非常有用。
配置
要使 FlexyPool 起作用，我们首先需要一个 FlexyPoolDataSource 数据源。这需要针对所使用的连接池（如 HikariDataSource）的特定数据源。现在，让我们设置它们。
4.1. HikariDataSource 配置
首先，我们使用内存中的 H2 数据库配置 Hikari 数据源：
@Bean
public HikariDataSource hikariDataSource() {
HikariConfig config = new HikariConfig();
config.setJdbcUrl("jdbc:h2:mem:test;DB_CLOSE_DELAY=-1;INIT=runscript from 'classpath:/db.sql'");
config.setUsername("");
config.setPassword("");
config.addDataSourceProperty("cachePrepStmts", "true");
config.addDataSourceProperty("prepStmtCacheSize", "250");
config.addDataSourceProperty("prepStmtCacheSqlLimit", "2048");
config.addDataSourceProperty("minimumPoolSize", "1");
config.addDataSourceProperty("maximumPoolSize", "3");
config.addDataSourceProperty("connectionTimeout", "1000");
return new HikariDataSource(config);
}
在这里，我们添加了 maximumPoolSize 和 connectionTimeout 属性。正如我们之前看到的，这些属性对 FlexyPool 的 IncrementPoolOnTimeoutConnectionAcquiringStrategy 有帮助。
接下来，我们通过 HikariDataSource 配置一个bean：
@Bean
public Configuration<HikariDataSource> flexypoolConfiguration() {
HikariDataSource dataSource = hikariDataSource();
return new Configuration.Builder<>(UUID.randomUUID().toString(), dataSource, HikariCPPoolAdapter.FACTORY)
.setMetricsFactory(MicrometerMetrics::new)
.setConnectionProxyFactory(ConnectionDecoratorFactoryResolver.INSTANCE.resolve())
.setMetricLogReporterMillis(TimeUnit.SECONDS.toMillis(5))
.setMetricNamingUniqueName(UniqueNamingStrategy.INSTANCE)
.setJmxEnabled(true)
.setJmxAutoStart(true)
.setConnectionAcquireTimeThresholdMillis(50L)
.setConnectionLeaseTimeThresholdMillis(250L)
.setEventListenerResolver(() -> Arrays.asList(
new ConnectionAcquireTimeoutEventListener(),
new ConnectionAcquireTimeThresholdExceededEventListener(),
new ConnectionLeaseTimeThresholdExceededEventListener()))
.build();
}
这个配置：
- 启用了 JMX 报告
- 设置度量实现为 Micrometer。Micrometer 适配器默认使用
SimpleMetricsRegistry。但是，它可以自定义以使用集成监控报告工具，如 Ganglia 或 Graphite。 - 向各种连接事件添加监听器：
ConnectionAcquireTimeoutEvent、ConnectionAcquireTimeThresholdExceededEvent和ConnectionLeaseTimeThresholdExceeded。值得注意的是，这些监听器是同步的，不应执行耗时任务。 - 设置连接租赁时间为 250ms
- 设置连接获取时间为 50ms
4.2. FlexyPoolDataSource 配置
现在，让我们配置一个 FlexyPoolDataSource bean：
@Bean(initMethod = "start", destroyMethod = "stop")
public FlexyPoolDataSource<HikariDataSource> flexypoolDataSource() {
Configuration<HikariDataSource> configuration = flexypoolConfiguration();
return new FlexyPoolDataSource<>(
configuration,
new IncrementPoolOnTimeoutConnectionAcquiringStrategy.Factory<>(5),
new RetryConnectionAcquiringStrategy.Factory<>(2));
}
这个 FlexyPoolDataSource 在连接超时时向 Hikari 池添加额外的五个连接。如果池无法获取连接，它还会最多尝试两次重试连接。
最后，我们可以通过调用 FlexyPoolDataSource 运行我们的应用程序：
@SpringBootApplication
public class FlexypoolDemoApplication {
private static FlexyPoolDataSource<HikariDataSource> poolDataSource;
public FlexypoolDemoApplication(FlexyPoolDataSource<HikariDataSource> poolDataSource) {
FlexypoolDemoApplication.poolDataSource = poolDataSource;
}
public static List<Employee> getEmployees() throws SQLException {
String SQL_QUERY = "select * from emp";
List<Employee> employees;
try (Connection con = poolDataSource.getConnection(); PreparedStatement pst = con.prepareStatement(SQL_QUERY); ResultSet rs = pst.executeQuery();) {
employees = new ArrayList<>();
Employee employee;
while (rs.next()) {
employee = new Employee();
employee.setEmpNo(rs.getInt("empno"));
employee.setEname(rs.getString("ename"));
employee.setJob(rs.getString("job"));
employee.setMgr(rs.getInt("mgr"));
employee.setHiredate(rs.getDate("hiredate"));
employee.setSal(rs.getInt("sal"));
employee.setComm(rs.getInt("comm"));
employee.setDeptno(rs.getInt("deptno"));
employees.add(employee);
}
}
return employees;
}
public static void main(String[] args) throws SQLException {
SpringApplication.run(FlexypoolDemoApplication.class, args);
List<Employee> employees = getEmployees();
System.out.println(employees);
}
}
总结
在这篇文章中，我们了解了如何在 Spring Boot 和 H2 使用 HikariCP 连接池时使用 FlexyPool。
首先，我们了解了如何设置和配置 FlexyPool，以及如何监控其指标。
如往常一样，完整的源代码可以在 GitHub 上找到。