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在实际开发中，尤其是在高并发场景下，使用连接池来管理数据库连接是非常必要的，它可以显著提高数据库操作的性能和效率。Hutool - DB 支持集成多种常见的连接池，如 HikariCP、Druid 等。下面分别介绍如何将这两种连接池集成到 Hutool - DB 中。

集成 HikariCP 连接池

1. 添加依赖

如果你使用 Maven 项目，在 pom.xml 中添加 HikariCP 的依赖：

<dependency><groupId>com.zaxxer</groupId><artifactId>HikariCP</artifactId><version>5.0.0</version>
</dependency>

若使用 Gradle 项目，在 build.gradle 中添加：

implementation 'com.zaxxer:HikariCP:5.0.0'

2. 配置 db.setting 文件

在 resources 目录下的 db.setting 文件中，配置 HikariCP 连接池相关信息，示例如下：

[main]
url = jdbc:mysql://localhost:3306/testdb?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=UTC
user = root
pass = 123456
pool = hikari
# HikariCP 连接池配置
hikari.minimumIdle = 5
hikari.maximumPoolSize = 20
hikari.idleTimeout = 30000
hikari.poolName = MyHikariCP
hikari.maxLifetime = 1800000
hikari.connectionTimeout = 30000

• pool = hikari：指定使用 HikariCP 连接池。
• hikari.minimumIdle：最小空闲连接数。
• hikari.maximumPoolSize：最大连接数。
• hikari.idleTimeout：连接空闲超时时间（毫秒）。
• hikari.poolName：连接池名称。
• hikari.maxLifetime：连接的最大生命周期（毫秒）。
• hikari.connectionTimeout：获取连接的超时时间（毫秒）。

3. 代码示例

以下是一个简单的使用 HikariCP 连接池进行数据库查询的代码示例：

import cn.hutool.db.Db;
import cn.hutool.db.Entity;
import java.sql.SQLException;
import java.util.List;public class HikariCPExample {public static void main(String[] args) {try {// 查询所有用户List<Entity> userEntities = Db.use().query("SELECT * FROM user");for (Entity entity : userEntities) {System.out.println("ID: " + entity.get("id") + ", Name: " + entity.get("name"));}} catch (SQLException e) {e.printStackTrace();}}
}

集成 Druid 连接池

1. 添加依赖

如果你使用 Maven 项目，在 pom.xml 中添加 Druid 的依赖：

<dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>druid</artifactId><version>1.2.11</version>
</dependency>

若使用 Gradle 项目，在 build.gradle 中添加：

implementation 'com.alibaba:druid:1.2.11'

2. 配置 db.setting 文件

在 resources 目录下的 db.setting 文件中，配置 Druid 连接池相关信息，示例如下：

[main]
url = jdbc:mysql://localhost:3306/testdb?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=UTC
user = root
pass = 123456
pool = druid
# Druid 连接池配置
druid.initialSize = 5
druid.minIdle = 5
druid.maxActive = 20
druid.maxWait = 60000
druid.timeBetweenEvictionRunsMillis = 60000
druid.minEvictableIdleTimeMillis = 300000
druid.validationQuery = SELECT 1
druid.testWhileIdle = true
druid.testOnBorrow = false
druid.testOnReturn = false
druid.poolPreparedStatements = true
druid.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize = 20

• pool = druid：指定使用 Druid 连接池。
• druid.initialSize：初始化连接数。
• druid.minIdle：最小空闲连接数。
• druid.maxActive：最大连接数。
• druid.maxWait：获取连接的最大等待时间（毫秒）。
• druid.timeBetweenEvictionRunsMillis：空闲连接回收的检测周期（毫秒）。
• druid.minEvictableIdleTimeMillis：连接的最小空闲时间（毫秒）。
• druid.validationQuery：用于检测连接是否有效的 SQL 语句。
• druid.testWhileIdle：是否在连接空闲时进行有效性检测。
• druid.testOnBorrow：是否在获取连接时进行有效性检测。
• druid.testOnReturn：是否在归还连接时进行有效性检测。
• druid.poolPreparedStatements：是否缓存 PreparedStatement。
• druid.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize：每个连接缓存的 PreparedStatement 最大数量。

3. 代码示例

以下是一个使用 Druid 连接池进行数据库插入操作的代码示例：

import cn.hutool.db.Db;
import cn.hutool.db.Entity;
import java.sql.SQLException;public class DruidExample {public static void main(String[] args) {try {// 插入新用户Db.use().insert(Entity.create("user").set("name", "Tom").set("age", 28));System.out.println("新用户插入成功！");} catch (SQLException e) {e.printStackTrace();}}
}

注意事项

• 连接池配置调优：不同的连接池配置参数会影响连接池的性能，需要根据实际的业务场景和数据库性能进行合理的调优。例如，在高并发场景下，可能需要适当增大最大连接数；在低并发场景下，可以减小最小空闲连接数以节省资源。
• 异常处理：在使用连接池进行数据库操作时，仍然可能会出现各种异常，如连接超时、数据库服务器故障等。在代码中要进行适当的异常处理，确保程序的健壮性。
• 版本兼容性：确保所使用的连接池版本与 Hutool 以及其他依赖库的版本兼容，避免出现版本冲突导致的问题。

通过集成连接池，Hutool - DB 可以更好地应对高并发场景，提高数据库操作的性能和稳定性。