[Java并发-25] 高性能数据库连接池 HiKariCP 分析

实际工作中，我们总会难免和数据库打交道；只要和数据库打交道，就免不了使用数据库连接池。业界知名的数据库连接池有不少，例如 DBCP、Tomcat JDBC Connection Pool、Druid 等，不过最近最火的是 HiKariCP。

HiKariCP 号称是业界跑得最快的数据库连接池，尤其是 Springboot 2.0 将其作为默认数据库连接池后，地位已是毋庸置疑了。那它为什么那么快呢？带着问题我们来看下。

什么是数据库连接池

在详细分析 HiKariCP 高性能之前，我们有必要先简单介绍一下什么是数据库连接池。本质上，数据库连接池和线程池一样，都属于池化资源，作用都是避免重量级资源的频繁创建和销毁，对于数据库连接池来说，也就是避免数据库连接频繁创建和销毁。服务端会在运行期持有一定数量的数据库连接，当需要执行 SQL 时，并不是直接创建一个数据库连接，而是从连接池中获取一个；当 SQL 执行完，也并不是将数据库连接真的关掉，而是将其归还到连接池中。

为了能让你更好地理解数据库连接池的工作原理，我们不使用使用任何框架，而是原生地使用 HiKariCP。执行数据库操作基本上是一系列规范化的步骤：

1. 通过数据源获取一个数据库连接；
2. 创建 Statement；
3. 执行 SQL；
4. 通过 ResultSet 获取 SQL 执行结果；
5. 释放ResultSet；
6. 释放 Statement；
7. 释放数据库连接。

下面的示例代码，通过 ds.getConnection() 获取一个数据库连接时，其实是向数据库连接池申请一个数据库连接，而不是创建一个新的数据库连接。同样，通过 conn.close() 释放一个数据库连接时，也不是直接将连接关闭，而是将连接归还给数据库连接池。

// 数据库连接池配置
HikariConfig config = new HikariConfig();
config.setMinimumIdle(1);
config.setMaximumPoolSize(2);
config.setConnectionTestQuery("SELECT 1");
config.setDataSourceClassName("org.h2.jdbcx.JdbcDataSource");
config.addDataSourceProperty("url", "jdbc:h2:mem:test");
// 创建数据源
DataSource ds = new HikariDataSource(config);
Connection conn = null;
Statement stmt = null;
ResultSet rs = null;
try {
  // 获取数据库连接
  conn = ds.getConnection();
  // 创建 Statement 
  stmt = conn.createStatement();
  // 执行 SQL
  rs = stmt.executeQuery("select * from abc");
  // 获取结果
  while (rs.next()) {
    int id = rs.getInt(1);
    ......
  }
} catch(Exception e) {
   e.printStackTrace();
} finally {
  // 关闭 ResultSet
  close(rs);
  // 关闭 Statement 
  close(stmt);
  // 关闭 Connection
  close(conn);
}
// 关闭资源
void close(AutoCloseable rs) {
  if (rs != null) {
    try {
      rs.close();
    } catch (SQLException e) {
      e.printStackTrace();
    }
  }
}

HiKariCP官文解释了其性能之所以如此之高的秘密。微观上 HiKariCP 程序编译出的字节码执行效率更高，站在字节码的角度去优化 Java 代码。而宏观上主要是和两个数据结构有关，一个是 FastList，另一个是 ConcurrentBag。

FastList 解决了哪些性能问题

按照规范步骤，执行完数据库操作之后，需要依次关闭 ResultSet、Statement、Connection，但是总有粗心的同学只是关闭了 Connection，而忘了关闭 ResultSet 和 Statement。为了解决这种问题，最好的办法是当关闭 Connection 时，能够自动关闭 Statement。为了达到这个目标，Connection 就需要跟踪创建的 Statement，最简单的办法就是将创建的 Statement 保存在数组 ArrayList 里，这样当关闭 Connection 的时候，就可以依次将数组中的所有 Statement 关闭。

HiKariCP 觉得用 ArrayList 还是太慢。 因为 当通过 stmt.close() 关闭 Statement 的时候，需要调用 ArrayList 的 remove() 方法来将其从 ArrayList 中删除，这里是有优化余地的。

假设一个 Connection 依次创建 6 个 Statement，分别是 S1、S2、S3、S4、S5、S6，按照正常的编码习惯，关闭 Statement 的顺序一般是逆序的，关闭的顺序是：S6、S5、S4、S3、S2、S1，而 ArrayList 的 remove(Object o) 方法是顺序遍历查找，逆序删除而顺序查找，这样的查找效率就太慢了。如何优化呢？很简单，优化成逆序查找就可以了。

HiKariCP 中的 FastList 相对于 ArrayList 的一个优化点就是将remove(Object element) 方法的查找顺序变成了逆序查找。除此之外，FastList 还有另一个优化点，是 get(int index) 方法没有对 index 参数进行越界检查，HiKariCP 能保证不会越界，所以不用每次都进行越界检查。

ConcurrentBag 解决了哪些性能问题

如果让我们自己来实现一个数据库连接池，最简单的办法就是用两个阻塞队列来实现，一个用于保存空闲数据库连接的队列 idle，另一个用于保存忙碌数据库连接的队列 busy；获取连接时将空闲的数据库连接从 idle 队列移动到 busy 队列，而关闭连接时将数据库连接从 busy 移动到 idle。这种方案将并发问题委托给了阻塞队列，实现简单，但是性能并不是很理想。因为 Java SDK 中的阻塞队列是用锁实现的，而高并发场景下锁的争用对性能影响很大。

// 忙碌队列
BlockingQueue<Connection> busy;
// 空闲队列
BlockingQueue<Connection> idle;

HiKariCP 并没有使用 Java SDK 中的阻塞队列，而是自己实现了一个叫做 ConcurrentBag 的并发容器。它的一个核心设计是使用 ThreadLocal 避免部分并发问题, 下面我们来看看它是如何实现的。

ConcurrentBag 中最关键的属性有 4 个，分别是：用于存储所有的数据库连接的共享队列 sharedList、线程本地存储 threadList、等待数据库连接的线程数 waiters 以及分配数据库连接的工具 handoffQueue。其中，handoffQueue 用的是 Java SDK 提供的 SynchronousQueue，SynchronousQueue 主要用于线程之间传递数据。

// 用于存储所有的数据库连接
CopyOnWriteArrayList<T> sharedList;
// 线程本地存储中的数据库连接
ThreadLocal<List<Object>> threadList;
// 等待数据库连接的线程数
AtomicInteger waiters;
// 分配数据库连接的工具
SynchronousQueue<T> handoffQueue;

当线程池创建了一个数据库连接时，通过调用 ConcurrentBag 的 add() 方法加入到 ConcurrentBag 中，下面是 add() 方法的具体实现，逻辑很简单，就是将这个连接加入到共享队列 sharedList 中，如果此时有线程在等待数据库连接，那么就通过 handoffQueue 将这个连接分配给等待的线程。

// 将空闲连接添加到队列
void add(final T bagEntry){
  // 加入共享队列
  sharedList.add(bagEntry);
  // 如果有等待连接的线程，
  // 则通过 handoffQueue 直接分配给等待的线程
  while (waiters.get() > 0 
    && bagEntry.getState() == STATE_NOT_IN_USE 
    && !handoffQueue.offer(bagEntry)) {
      yield();
  }
}

通过 ConcurrentBag 提供的 borrow() 方法，可以获取一个空闲的数据库连接，borrow() 的主要逻辑是：

1. 首先查看线程本地存储是否有空闲连接，如果有，则返回一个空闲的连接；
2. 如果线程本地存储中无空闲连接，则从共享队列中获取。
3. 如果共享队列中也没有空闲的连接，则请求线程需要等待。

线程本地存储中的连接是可以被其他线程窃取的，所以需要用 CAS 方法防止重复分配。在共享队列中获取空闲连接，也采用了 CAS 方法防止重复分配。

T borrow(long timeout, final TimeUnit timeUnit){
  // 先查看线程本地存储是否有空闲连接
  final List<Object> list = threadList.get();
  for (int i = list.size() - 1; i >= 0; i--) {
    final Object entry = list.remove(i);
    final T bagEntry = weakThreadLocals 
      ? ((WeakReference<T>) entry).get() 
      : (T) entry;
    // 线程本地存储中的连接也可以被窃取，
    // 所以需要用 CAS 方法防止重复分配
    if (bagEntry != null 
      && bagEntry.compareAndSet(STATE_NOT_IN_USE, STATE_IN_USE)) {
      return bagEntry;
    }
  }

  // 线程本地存储中无空闲连接，则从共享队列中获取
  final int waiting = waiters.incrementAndGet();
  try {
    for (T bagEntry : sharedList) {
      // 如果共享队列中有空闲连接，则返回
      if (bagEntry.compareAndSet(STATE_NOT_IN_USE, STATE_IN_USE)) {
        return bagEntry;
      }
    }
    // 共享队列中没有连接，则需要等待
    timeout = timeUnit.toNanos(timeout);
    do {
      final long start = currentTime();
      final T bagEntry = handoffQueue.poll(timeout, NANOSECONDS);
      if (bagEntry == null 
        || bagEntry.compareAndSet(STATE_NOT_IN_USE, STATE_IN_USE)) {
          return bagEntry;
      }
      // 重新计算等待时间
      timeout -= elapsedNanos(start);
    } while (timeout > 10_000);
    // 超时没有获取到连接，返回 null
    return null;
  } finally {
    waiters.decrementAndGet();
  }
}

释放连接需要调用 ConcurrentBag 提供的 requite() 方法，该方法的逻辑很简单，首先将数据库连接状态更改为 STATE_NOT_IN_USE，之后查看是否存在等待线程，如果有，则分配给等待线程；如果没有，则将该数据库连接保存到线程本地存储里。

// 释放连接
void requite(final T bagEntry){
  // 更新连接状态
  bagEntry.setState(STATE_NOT_IN_USE);
  // 如果有等待的线程，则直接分配给线程，无需进入任何队列
  for (int i = 0; waiters.get() > 0; i++) {
    if (bagEntry.getState() != STATE_NOT_IN_USE 
      || handoffQueue.offer(bagEntry)) {
        return;
    } else if ((i & 0xff) == 0xff) {
      parkNanos(MICROSECONDS.toNanos(10));
    } else {
      yield();
    }
  }
  // 如果没有等待的线程，则进入线程本地存储
  final List<Object> threadLocalList = threadList.get();
  if (threadLocalList.size() < 50) {
    threadLocalList.add(weakThreadLocals 
      ? new WeakReference<>(bagEntry) 
      : bagEntry);
  }
}

总结

HiKariCP 中的 FastList 和 ConcurrentBag 这两个数据结构使用得非常巧妙，虽然实现起来并不复杂，但是对于性能的提升非常明显，根本原因在于这两个数据结构适用于数据库连接池这个特定的场景。FastList 适用于逆序删除场景；而 ConcurrentBag 通过 ThreadLocal 做一次预分配，避免直接竞争共享资源，非常适合池化资源的分配。