DataSource,一个被严重低估的接口

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文章使用循序渐进的方式,帮助大家梳理了一遍 DataSource 产出背景,讲述了 jdbc 1.0 版本获取数据库连接的方式 DriverManager,发展到 2.0 后的 DataSource,以及其中引入的数据库连接池技术.

产出背景

最近这段时间一直忙着集团内部安全等保加密相关事项,初步决定使用 shardingsphere 来进行

因为项目众多,需要兼容的需求也随之而来,加密数据源和动态数据源的互相兼容,以及分库分表和加密数据源的兼容等等,反正一言不合就兼容

无疑,上面这些或多或少都和数据源有关系,所以在处理不同兼容性等问题时,也让我再次对 DataSource 产生了了解的兴趣,这个曾经被很多人遗忘的重要概念

老时代的数据查询

在很久很久以前(反正忘了多久),那个时候应用程序连接数据库还是这么个操作

可以清楚的看到,曾经获取数据库连接的代码还需要使用 DriverManager,大家都清楚,DriverManager#getConnection 是通过数据库驱动直接与数据库建立连接

建立数据库连接以及关闭连接属于耗费时间的事情,如果业务层每次进行 SQL 查询都使用此方式,将会产生较大的系统开销

一般系统的性能要求,单次请求需要稳定在 200 ms。经过在本地环境测试,DriverManager 形式创建数据库连接需要 300~500 ms 左右,健身五分钟,拍照两小时?

随着系统的发展迭代,出于 系统的复杂度以及对性能的要求,这种获取连接的方式是难以接受的

连接池的出现

相信有些读者能够联想出来,数据库连接创建消耗资源这个场景好像在哪听过,没错,和线程创建的情况基本类似。既然线程可以用线程池关联,那数据库连接是不是可以放到一个池子中?

是的,还真有存放数据库连接的池化技术,叫做 连接池。应用程序从连接池中获取数据库连接,使用过再放到池子里,是不是感觉很 Nice?完美的解决了重复创建消耗资源的情况

看似完美的背后,其实还存在一个致命的问题,那就是最开始去连接池中获取连接时,连接池中是没有连接的,还需要走创建流程

连接池是怎么解决这一问题呢?通过创建连接池时初始化其中的连接,一般连接池都有这样一个参数 initialSize,代表池子中初始化的连接数量

下图是 Druid 在执行 init 方法时数据库连接初始化的流程,当初始化连接小于池内连接时,进行循环创建,直到池内连接满足初始化数量

连接池、线程池...这些池化技术的核心思想就是 空间换取时间。因为在绝大数情况下,空间并没有那么稀缺,我们更关心的是系统的性能

数据源登场

连接池虽然 🐂 🍺 ,但是独木难支。连接池没有产生连接的能力,所以还需要配合类似 DriverManager 组件与数据库驱动配合创建连接。如果这样放到业务代码里,那岂不是还得封装一层?

这个时候,不约而同的想到一个公司,sun 公司是干啥的?制定规范的对不对,他们在 jdbc 2.0 版本推出一个 DataSource 的东东,用来进行规范约束访问数据库的流程

相当于把 DriverManager 和连接池概念揉合在一起,如果你想获取数据库连接,你通过我 DataSource 获取,你不用关心连接池和数据库连接怎么创建的,用就完了,使用完也不用关闭连接。其实,DataSource 获取的连接来自于连接池,而连接池的连接其实还是从 DriverManager或类似组件中创建的

DriverManager 只是 jdbc 1.0 版本用来调用数据库驱动的的工具包,jdbc 2.0 版本推出 DataSource 之后,典型的像 DruidDataSource 就没有依赖 DriverManager,而是在自己实现类中调用了数据库驱动。这里只是重点强调,数据库连接不一定是使用 DriverManager 创建

总结下,数据源(DataSource)是 sun 公司指定用于获取数据库连接的规范接口,应用程序于数据库连接抽象的中间层,它存在于 javax.sql 包,用来代替 DriverManager 的方式获取数据库连接

使用 DataSource 比 DriverManager 到底有什么好处呢

DriverManager

在应用程序里创建/关闭连接时会妨碍应用程序性能

不支持连接池,重复创建/关闭连接,浪费系统性能

DataSource

由于不在应用程序中创建/关闭连接,可以很好的提高应用程序性能

提供了连接池的功能,避免重复创建

这里画一张图来描述下,针对应用程序使用 DataSource 和 DriverManager 获取连接的不同

有了 DataSource 之后,数据库连接、用户名、密码都进行了统一的管理,作为 DataSource 属性的一部分,并且将数据库驱动名称填充,底层自动加载

DataSource 技术解析

我们先来看下 DataSource 的接口描述以及对应的方法,先初步进行了解

DataSource 中只有两个接口,是一个重载的关系,用于建立 DataSource 所代表数据源的数据库连接

这里应该注意的是 CommonDataSource 接口,公共数据源接口用来定义以下三个数据源接口的公共方法

javax.sql.DataSource:定义基础获取数据库连接的接口

javax.sql.ConnectionPoolDataSource:定义从数据库连接池中获取连接的接口

javax.sql.XADataSource:定义获取分布式事务连接的接口。一般少有直接使用 XA 分布式事务,具体原因参考 分布式 2PC、3PC 事务模型

第一、二种就比较容易理解,sun 公司定义规范时,就是希望你 普通获取数据库连接使用 DataSource,数据源底层如果是连接池那么使用 ConnectionPoolDataSource

后面发展逐渐脱离了原本的轨道预期,比如 DruidDataSource 就同时实现了两者,类图如下

其实这样也没啥事,DruidDataSource 一个类包装两种 DataSource 接口实现,这种方式对于使用者是无感知的

完事总结

文章使用循序渐进的方式,帮助大家梳理了一遍 DataSource 产出背景

讲述了 jdbc 1.0 版本获取数据库连接的方式 DriverManager,发展到 2.0 后的 DataSource,以及其中引入的数据库连接池技术

相信读者看完对 DataSource 应该有了更深入的了解,感兴趣的读者可以去研读 Hikari 和 Druid 实现的数据源,通过阅读源码的方式能够更好的理解 DataSource 设计思路

 

责任编辑:姜华 来源: 龙台的技术笔记
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