近期服务端偶发几起close_wait问题，搞得人心慌慌，按照之前的经验是由于服务端生成的数据量太大，导致 服务端在请求频繁调用之后服务端老年代gc频繁出现的问题，查看代码发现数据库配置的最大连接数是100， 而最小的连接数是50，怀着踹踹不安的心情区看了一下日志，发现数据库在连接为50的时候就已经无法创建新的连接了， 而后查了一下数据库支持的最大连接数是5000，也就是说物理连接的数量既没有超过后台的限制，也没有超过数据库中的限制，因此怀疑数据库 连接没有能够释放，进行了一次druid相关源码的剖析。 摘要： 关键词： poolingPeak:峰值

druid是一阿里巴巴开源的一款数据库连接池管理器，利用池化的思想来管理数据库连接，池化的好处如下：

1、对于创建和销毁代价特别大的资源，池化可以提高资源复用率 2、可以通过池子有效的控制池化资源的数量，这样也可以避免较大的开销

druid号称是为监控而生，既然要做到监控，必然会使用代理：操作的具体行为都是使用代理来完成，在完成的过程中产生监控的数据

druid按照功能可以划分为一下几点

代理

首先要提到的就是代理，既然要做监控，那么肯定是要制造监控的机会，这里的大量使用了代理的设计模式：使用代理类来完成功能的调用 在代理类和实现类中间加入需要监控的事件。对于sql查询，可以监控的对象有：datasource、connection、statement、result，我们可以从一个监控 对象入手来分析，就以statement入手来分析：

数据库连接池管理

数据库连接池管理的话是基于一个数组来实现的，该对象拥有一个池子（数组），一个用于控制生产和消费线程的锁，以及用于创建和消费连接的线程，其流程图如下：

过滤器链

过滤器链是一种设计模式，这种模式将数据的处理抽象到一系列的对象中，并在这些对象中传递事件处理的请求，责任链参与的对象有

  • 事件请求
  • 请求处理对象 简述一下这种设计模式，如下：

小结

druid源码远不止这么些，以上是我自己比较关心的业务的部分，感谢druid的作者温少，让我们可以有膜拜的机会

附：里面大量用到了holder这种命名的规范，这种命名的化可以推测出来其作用：某种资源的持有者