在我们平常的编码中，通常会将一些对象保存起来，这主要考虑的是对象的创建成本。比如像线程资源、数据库连接资源或者 TCP 连接等，这类对象的初始化通常要花费比较长的时间，如果频繁地申请和销毁，就会耗费大量的系统资源，造成不必要的性能损失。

　　并且这些对象都有一个显著的特征，就是通过轻量级的重置工作，可以循环、重复地使用。这个时候，我们就可以使用一个虚拟的池子，将这些资源保存起来，当使用的时候，我们就从池子里快速获取一个即可。

　　在 Java 中，池化技术应用非常广泛，常见的就有数据库连接池、线程池等，本文主讲连接池，线程池我们将在后续的博客中进行介绍。

　　我们首先来看一下 Java 中公用的池化包 Commons Pool 2，来了解一下对象池的一般结构。根据我们的业务需求，使用这套 API 能够很容易实现对象的池化管理。

　　GenericObjectPool 是对象池的核心类，通过传入一个对象池的配置和一个对象的工厂，即可快速创建对象池。

　　我们再来介绍一下对象的生成过程，如下图，对象在进行获取时，将首先尝试从对象池里拿出一个，如果对象池中没有空闲的对象，就使用工厂类提供的方法，生成一个新的。

　　那对象是存在什么地方的呢？这个存储的职责，就是由一个叫作 LinkedBlockingDeque的结构来承担的，它是一个双向的队列。

　　参数很多，要想了解参数的意义，我们首先来看一下一个池化对象在整个池子中的生命周期。如下图所示，池子的操作主要有两个：一个是业务线程，一个是检测线程。

　　其中 maxTotal 和业务线程有关，当业务线程想要获取对象时，会首先检测是否有空闲的对象。如果有，则返回一个；否则进入创建逻辑。此时，如果池中个数已经达到了最大值，就会创建失败，返回空对象。

　　对象在获取的时候，有一个非常重要的参数，那就是最大等待时间（maxWaitMillis），这个参数对应用方的性能影响是比较大的。该参数默认为 -1，表示永不超时，直到有对象空闲。

　　如下图，如果对象创建非常缓慢或者使用非常繁忙，业务线程会持续阻塞 （blockWhenExhausted 默认为 true），进而导致正常服务也不能运行。

　　我一般都会把最大等待时间，设置成接口可以忍受的最大延迟。比如，一个正常服务响应时间 10ms 左右，达到 1 秒钟就会感觉到卡顿，那么这个参数设置成 500~1000ms 都是可以的。超时之后，会抛出 NoSuchElementException 异常，请求会快速失败，不会影响其他业务线程，这种 Fail Fast 的思想，在互联网应用非常广泛。

　　带有evcit 字样的参数，主要是处理对象逐出的。池化对象除了初始化和销毁的时候比较昂贵，在运行时也会占用系统资源。比如，连接池会占用多条连接，线程池会增加调度开销等。业务在突发流量下，会申请到超出正常情况的对象资源，放在池子中。等这些对象不再被使用，我们就需要把它清理掉。

　　开启这些检测，能保证资源的有效性，但它会耗费性能，所以默认为 false。生产环境上，建议只将 testWhileIdle 设置为 true，并通过调整空闲检测时间间隔（timeBetweenEvictionRunsMillis），比如 1 分钟，来保证资源的可用性，同时也保证效率。

　　使用连接池和不使用连接池，它们之间的性能差距到底有多大呢？下面是一个简单的 JMH 测试例子（见仓库），进行一个简单的 set 操作，为 redis 的 key 设置一个随机值。

　　将测试结果使用 meta-chart 作图，展示结果如下图所示，可以看到使用了连接池的方式，它的吞吐量是未使用连接池方式的 5 倍！

　　HikariCP 源于日语“光る”，光的意思，寓意软件工作速度和光速一样快，它是 SpringBoot 中默认的数据库连接池。数据库是我们工作中经常使用到的组件，针对数据库设计的客户端连接池是非常多的，它的设计原理与我们在本文开头提到的基本一致，可以有效地减少数据库连接创建、销毁的资源消耗。

　　同是连接池，它们的性能也是有差别的，下图是 HikariCP 官方的一张测试图，可以看到它优异的性能，官方的 JMH 测试代码见 Github。

　　它使用 FastList 替代 ArrayList，通过初始化的默认值，减少了越界检查的操作；

　　HikariCP 对性能的一些优化操作，是非常值得我们借鉴的，在之后的博客中，我们将详细分析几个优化场景。

　　数据库连接池同样面临一个最大值（maximumPoolSize）和最小值（minimumIdle）的问题。这里同样有一个非常高频的面试题：你平常会把连接池设置成多大呢？

　　很多同学认为，连接池的大小设置得越大越好，有的同学甚至把这个值设置成 1000 以上，这是一种误解。根据经验，数据库连接，只需要 20~50 个就够用了。具体的大小，要根据业务属性进行调整，但大得离谱肯定是不合适的。

　　HikariCP 官方是不推荐设置 minimumIdle 这个值的，它将被默认设置成和 maximumPoolSize 一样的大小。如果你的数据库Server端连接资源空闲较大，不妨也可以去掉连接池的动态调整功能。

　　另外，根据数据库查询和事务类型，一个应用中是可以配置多个数据库连接池的，这个优化技巧很少有人知道，在此简要描述一下。

　　业务类型通常有两种：一种需要快速的响应时间，把数据尽快返回给用户；另外一种是可以在后台慢慢执行，耗时比较长，对时效性要求不高。如果这两种业务类型，共用一个数据库连接池，就容易发生资源争抢，进而影响接口响应速度。虽然微服务能够解决这种情况，但大多数服务是没有这种条件的，这时就可以对连接池进行拆分。

　　如图，在同一个业务中，根据业务的属性，我们分了两个连接池，就是来处理这种情况的。

　　HikariCP 还提到了另外一个知识点，在 JDBC4 的协议中，通过 Connection.isValid 就可以检测连接的有效性。这样，我们就不用设置一大堆的 test 参数了，HikariCP 也没有提供这样的参数。

　　它们之间的一个共同点，就是将对象加工后，存储在相对高速的区域。我习惯性将缓存看作是数据对象，而把池中的对象看作是执行对象。缓存中的数据有一个命中率问题，而池中的对象一般都是对等的。

　　考虑下面一个场景，jsp 提供了网页的动态功能，它可以在执行后，编译成 class 文件，加快执行速度；再或者，一些媒体平台，会将热门文章，定时转化成静态的 html 页面，仅靠 nginx 的负载均衡即可应对高并发请求（动静分离）。

　　这些时候，你很难说清楚，这是针对缓存的优化，还是针对对象进行了池化，它们在本质上只是保存了某个执行步骤的结果，使得下次访问时不需要从头再来。我通常把这种技术叫作结果缓存池（Result Cache Pool），属于多种优化手段的综合。

　　我们从 Java 中最通用的公用池化包 Commons Pool 2 说起，介绍了它的一些实现细节，并对一些重要参数的应用做了讲解；Jedis 就是在 Commons Pool 2 的基础上封装的，通过 JMH 测试，我们发现对象池化之后，有了接近 5 倍的性能提升；接下来介绍了数据库连接池中速度速快的 HikariCP ，它在池化技术之上，又通过编码技巧进行了进一步的性能提升，HikariCP 是我重点研究的类库之一，我也建议你加入自己的任务清单中。

　　将对象池化之后，只是开启了第一步优化。要想达到最优性能，就不得不调整池的一些关键参数，合理的池大小加上合理的超时时间，就可以让池发挥更大的价值。和缓存的命中率类似，对池的监控也是非常重要的。

　　如下图，可以看到数据库连接池连接数长时间保持在高位不释放，同时等待的线程数急剧增加，这就能帮我们快速定位到数据库的事务问题。

　　平常的编码中，有很多类似的场景。比如 Http 连接池，Okhttp 和 Httpclient 就都提供了连接池的概念，你可以类比着去分析一下，关注点也是在连接大小和超时时间上；在底层的中间件，比如 RPC，也通常使用连接池技术加速资源获取，比如 Dubbo 连接池、 Feign 切换成 httppclient 的实现等技术。

　　你会发现，在不同资源层面的池化设计也是类似的。比如线程池，通过队列对任务进行了二层缓冲，提供了多样的拒绝策略等，线程池我们将在后续的文章中进行介绍。

　　线程池的这些特性，你同样可以借鉴到连接池技术中，用来缓解请求溢出，创建一些溢出策略。现实情况中，我们也会这么做。那么具体怎么做？有哪些做法？这部分内容就留给大家思考了。