JDBC 连接及管理(一)
wxin55 2024-11-20 22:43 8 浏览 0 评论
最近在看一本书《high performance java persistence》，做一下笔记。
关于JDBC，我想我们有必要了解一些接口、类还有一些图，图看起来会更清晰明了，要细品。
java.sql.Connection:特定数据的连接实现。
java.sql.Driver：规定了连接数据库的规范，每种类型的数据库连接框架都要实现此接口。
java.sql.DriverManager：用来管理Driver。
JDBC4.0之后，提供了SPI（Service Provider Interfaces）机制自动查找该应用class path下面的所有可用的driver。
我们看一下一些架构图和时序图会更清晰了解他们之间的调用关系。
JDBC1.0：1997年提出，当时还没有DataSource的提出。
当时的两层架构：直接客户端连接数据。
JDBC2.0:1999年出现了，还有起草了JTA(Java Transaction API).三层架构出现了。这时候有DataSource，应用获取连接的时候再也不是从DriverManager那里获取物理连接了，而是向DataSource那里获取一个逻辑连接，然后用完了释放。此时，我们还没有看到池化的出现。
池化来了，它的流程：
时序图：
和图4最大的区别是DataSource获取连接是从池里面获取的，释放连接不是真正的释放，而从logicConnection 逻辑连接那里将连接归还给连接池。
当请求的数量比池里面的连接池限制数要大的时候，基于避免系统过载，书中描述有两个option。
第一：丢弃溢出的请求（这样会影响系统的可用性）。
第二：将请求放在一个队列里面（这样会增加系统的响应时间）
通常在保证系统的可用性我们会选择第二种方案。然后我们就要了解一个队列理论，利特尔定律。详细可以去百度百科了解。此理论大意是这样的。在一个稳定的系统（L）中，长期的平均顾客人数，等于长期的有效抵达率（λ），乘以顾客在这个系统中平均的等待时间（W）；或者，我们可以用一个代数式来表达：L=λ×W
你可以理解为假设你开餐厅，你想租一个合理面积，假设容纳的人数L，那么你可以根据每个小时来餐厅的人数λ。乘以每个客户平均用餐的时间w小时。
回到技术上面，那么设置数据库连接池的多大才合适呢，我们可以套用上面的理论，connection pool size设置为L, 假设你的业务量每秒的是50数据库连接请求，即λ=50 connection requests/s. 系统的平均响应时间为0.1 s。
所以L = 50 connection requests/s * 0.1s =5 connection requests.所以连接池的大小为5个连接数对于当前系统是合适的。所以在实战当中，设定多少个连接池大小，就有了依据。
下一章我会谈一下JDBC2.0的Batch Updates.
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