Springboot 2.0选择HikariCP作为默认数据库连接池的五大理由

转载自公众号：工匠小猪猪的技术世界

摘要: 本文非原创，是笔者搜集了一些HikariCP相关的资料整理给大家的介绍，主要讲解了为什么sb2选择了HikariCP以及HikariCP为什么这么快。

Springboot2默认数据库连接池选择了HikariCP为何选择HikariCP理由一、代码量理由二、口碑理由三、速度理由四、稳定性理由五、可靠性HikariCP为什么这么快优化并精简字节码更好的并发集合类实现使用FastList替代ArrayListHikariCP与Druid相比哪个更好？Springboot2快速上手参考资料

Spring Boot 2默认数据库连接池选择了HikariCP

默认的数据库连接池由Tomcat换成HikariCP. 如果在一个Tomcat应用中用spring.datasource.type来强制使用Hikari连接池, 则可以去掉这个override.

为何选择HikariCP

HiKariCP是数据库连接池的一个后起之秀，号称性能最好，可以完美地PK掉其他连接池，是一个高性能的JDBC连接池，基于BoneCP做了不少的改进和优化。其作者还有另外一个开源作品——高性能的JSON解析器HikariJSON。

它，超快，快到连Spring Boot 2都宣布支持了。

代码体积更是少的可怜，130kb。

https://github.com/brettwooldridge/HikariJSON

为何要使用HiKariCP？这要先从BoneCP说起：
什么？不是有C3P0/DBCP这些成熟的数据库连接池吗？一直用的好好的，为什么又搞出一个BoneCP来？因为，传说中BoneCP在快速这个特点上做到了极致，官方数据是C3P0等的25倍左右。不相信？其实我也不怎么信。可是，有图有真相啊（图片来自BoneCP官网：http://jolbox.com/benchmarks.html）：

从上述结果可以看出HikariCP的性能远高于c3p0、tomcat等连接池，以致后来BoneCP作者都放弃了维护，在Github项目主页推荐大家使用HikariCP。另外，Spring Boot将在2.0版本中把HikariCP作为其默认的JDBC连接池。

PS:需要指出的是，上图中的数据是HikariCP作者对各个连接池调用DataSource.getConnection()、Connection.close()、Connection.prepareStatement()、Statement.execute()、Statement.close()方法的性能测试结果。

而且，网上对于BoneCP是好评如潮啊，推荐的文章一搜一大堆。

然而，上Maven Repository网站（http://mvnrepository.com/artifact/com.jolbox/bonecp）查找有没有最新版本的时候，你会发现最新的是2013年10月份的（这么久没新版本出来了？）。于是，再去BoneCP的Githut（https://github.com/wwadge/bonecp）上看看最近有没有提交代码。却发现，BoneCP的作者对于这个项目貌似已经心灰意冷，说是要让步给HikariCP了（有图有真相）：

……什么？又来一个CP？……什么是Hikari？
Hikari来自日文，是“光”（阳光的光，不是光秃秃的光）的意思。作者估计是为了借助这个词来暗示这个CP速度飞快。不知作者是不是日本人，不过日本也有很多优秀的码农，听说比特币据说日本人搞出来的。。。

这个产品的口号是“快速、简单、可靠”。实际情况跟这个口号真的匹配吗？又是有图有真相（Benchmarks又来了）：

这个图，也间接地、再一次地证明了boneCP比c3p0强大很多，当然，跟“光”比起来，又弱了不少啊。

那么，这么好的是怎么做到的呢？官网详细地说明了HikariCP所做的一些优化，总结如下：

字节码精简 ：优化代码，直到编译后的字节码最少，这样，CPU缓存可以加载更多的程序代码；
优化代理和拦截器：减少代码，例如HikariCP的Statement proxy只有100行代码，只有BoneCP的十分之一；
自定义数组类型（FastStatementList）代替ArrayList：避免每次get()调用都要进行range check，避免调用remove()时的从头到尾的扫描；
自定义集合类型（ConcurrentBag：提高并发读写的效率；
其他针对BoneCP缺陷的优化，比如对于耗时超过一个CPU时间片的方法调用的研究（但没说具体怎么优化）。

很多优化的对比都是针对BoneCP的……哈哈。参考文章：https://github.com/brettwooldridge/HikariCP/wiki/Down-the-Rabbit-Hole

理由一、代码量

几个连接池的代码量对比（代码量越少，一般意味着执行效率越高、发生bug的可能性越低）：

理由二、口碑

可是，“黄婆卖瓜，自催自擂”这个俗语日本人也是懂得，于是，用户的好评如潮也是有图有真相：

理由三、速度

还有第三方关于速度的测试：

理由四、稳定性

也许你会说，速度高，如果不稳定也是硬伤啊。于是，关于稳定性的图也来了：

理由五、可靠性

另外，关于可靠性方面，也是有实验和数据支持的。对于数据库连接中断的情况，通过测试getConnection()，各种CP的不相同处理方法如下：
（所有CP都配置了跟connectionTimeout类似的参数为5秒钟）

HikariCP：等待5秒钟后，如果连接还是没有恢复，则抛出一个SQLExceptions 异常；后续的getConnection()也是一样处理；
C3P0：完全没有反应，没有提示，也不会在“CheckoutTimeout”配置的时长超时后有任何通知给调用者；然后等待2分钟后终于醒来了，返回一个error；
Tomcat：返回一个connection，然后……调用者如果利用这个无效的connection执行SQL语句……结果可想而知；大约55秒之后终于醒来了，这时候的getConnection()终于可以返回一个error，但没有等待参数配置的5秒钟，而是立即返回error；
BoneCP：跟Tomcat的处理方法一样；也是大约55秒之后才醒来，有了正常的反应，并且终于会等待5秒钟之后返回error了；

可见，HikariCP的处理方式是最合理的。根据这个测试结果，对于各个CP处理数据库中断的情况，评分如下：

参考文章：https://github.com/brettwooldridge/HikariCP/wiki/Bad-Behavior:-Handling-Database-Down

HikariCP为什么这么快

JDBC连接池的实现并不复杂，主要是对JDBC中几个核心对象Connection、Statement、PreparedStatement、CallableStatement以及ResultSet的封装与动态代理。接下来从几个方面来看看HikariCP为什么这么快：

优化并精简字节码

HikariCP利用了一个第三方的Java字节码修改类库Javassist来生成委托实现动态代理。动态代理的实现在ProxyFactory类，源码如下：

发现这些代理方法中只有一行直接抛异常的代码，注释写着“Body is replaced (injected) by JavassistProxyFactory”，其实方法body中的代码是在编译时调用JavassistProxyFactory才生成的，主要代码见下图：

之所以使用Javassist生成动态代理，是因为其速度更快，相比于JDK Proxy生成的字节码更少，精简了很多不必要的字节码。

ConcurrentBag：更好的并发集合类实现

ConcurrentBag的实现借鉴于C#中的同名类，是一个专门为连接池设计的lock-less集合，实现了比LinkedBlockingQueue、LinkedTransferQueue更好的并发性能。ConcurrentBag内部同时使用了ThreadLocal和CopyOnWriteArrayList来存储元素，其中CopyOnWriteArrayList是线程共享的。ConcurrentBag采用了queue-stealing的机制获取元素：首先尝试从ThreadLocal中获取属于当前线程的元素来避免锁竞争，如果没有可用元素则再次从共享的CopyOnWriteArrayList中获取。此外，ThreadLocal和CopyOnWriteArrayList在ConcurrentBag中都是成员变量，线程间不共享，避免了伪共享(false sharing)的发生。

使用FastList替代ArrayList

FastList是一个List接口的精简实现，只实现了接口中必要的几个方法。JDK ArrayList每次调用get()方法时都会进行rangeCheck检查索引是否越界，FastList的实现中去除了这一检查，只要保证索引合法那么rangeCheck就成为了不必要的计算开销(当然开销极小)。此外，HikariCP使用List来保存打开的Statement，当Statement关闭或Connection关闭时需要将对应的Statement从List中移除。通常情况下，同一个Connection创建了多个Statement时，后打开的Statement会先关闭。ArrayList的remove(Object)方法是从头开始遍历数组，而FastList是从数组的尾部开始遍历，因此更为高效。

HikariCP与Druid相比哪个更好？

有些用户给了druid这样的评论：

不评论，一个追求性能，一个偏向监控，直接看之前有人给HikariCP提的关于跟Druid对比分析的issue吧。HikariCP作者对Druid做了测试并给出了测试结果数据，Druid作者温少也对此作了评论。Issue链接：

https://github.com/brettwooldridge/HikariCP/issues/232

笔者个人的观点是，hikariCP可以提供监控功能的，比如metrics，可以参见笔者的这篇文章【追光者系列】HikariCP连接池监控指标实战。
另外，监控方面，skywalking、pinpoint、mycat这些agent也是可以做到的，以后service mesh普及了更加可以监控了，比如sharding-jdbc也可以做监控，datamesh，sidecar也可以做监控的。

Springboot2快速上手

说得这么好，用起来会不会很麻烦啊，会不会有很多参数要配置才能有这样的效果啊？答案是：不会。

springboot 2.0 默认连接池就是Hikari了，所以引用parents后不用专门加依赖

配置一下就好

# jdbc_config   datasource
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/datebook?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&useSSL=false&zeroDateTimeBehavior=convertToNull
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=root
# Hikari will use the above plus the following to setup connection pooling
spring.datasource.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.datasource.hikari.minimum-idle=5
spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=15
spring.datasource.hikari.auto-commit=true
spring.datasource.hikari.idle-timeout=30000
spring.datasource.hikari.pool-name=DatebookHikariCP
spring.datasource.hikari.max-lifetime=1800000
spring.datasource.hikari.connection-timeout=30000
spring.datasource.hikari.connection-test-query=SELECT 1