MySQL数据库连接池是什么_如何配置提高并发性能？

链接池减少了频繁链接的链接的开销。
提前创建连接池。
要求直接获取链接，使用后返回。
避免每次都产生新的断开连接。
HikariCP 设置快速且简单。
Druid 功能丰富并且支持监控。
C3 P0和DBCP比较老，但性能较差。
最大连接数定义了上限。
初始阶段在5 0到1 00之间观察并调整。
考虑数据库 max_connections。
保持响应的最小空连接。
一般1 0~2 0波动不大，向下调整。
连接延迟和空闲收集会影响可用性。
连接的持续时间以秒为单位设置。
空闲超时从几分钟到几十分钟不等。
不要轻易关闭自动回收。
检查链接有效性以避免不良链接。
验证选项专门针对生产环境启用。
不要盲目增加最大连接数。
连接池大小≠最大数据库连接数。
监控很重要 Druid 提供了仪表板。
不同的服务独立配置连接池。
每个微服务都必须有配置。

mysql数据库连接池满了如何处理

说实话，在处理MySQL连接池满的问题上，我已经经历过足够多的陷阱了。
具体来说，某所中学有一个系统，在高峰期出现了严重的卡顿现象。
后来运维小哥半夜查看日志，发现某个报表脚本连接失败，8 核1 6 G服务器CPU完全被占用。

调整连接池大小是最直接的方法，但是这取决于服务器的基础。
我记得电商项目在业务高峰期突然爆发，连接池陷入危机。
技术负责人一夜之间将最大连接数从2 00个扩大到5 00个。
结果，服务器 CPU 飙升至 9 0%，并且变得更加滞后。
后来发现某个表的索引down了，优化后就不需要扩池了。
说白了，你首先要弄清楚需求是真的在上涨，还是代码写得太傻了。

临时应急计划确实有效，但必须有备份。
有一次我值班的时候，凌晨3 点突然流量大，数据库连接池爆炸了。
当时系统还有紧急任务挂着，所以我临时将max_connections调整为1 000来挽救局面。
但第二天上班时我很快就把它改回来了。
毕竟，服务器可以满足 8 0 个连接。
我自己没有运行过这个，但我记得数据在X左右，但我建议你检查一下你自己的环境。

永久修改配置取决于运维流程。
有一个传统的银行系统。
他们必须经过三级审批才能修改my.cnf，因为重启服务是有风险的。
有趣的是，后来他们改用Redis缓存作为前端，连接池需求下降了7 0%，这让他们少了一些担心。

解决连接泄漏问题是关键。
我遇到过的最离谱的事情就是Java应用程序。
每次事务后连接都没有关闭，内存泄漏导致连接数量滚雪球。
当我使用SHOWPROCESSLIST检查时，我看到有超过2 00个线程陷入死锁查询。
我用 KILL 命令杀死了其中一半，然后他们才恢复过来。
监控方面，我们采用Prometheus+Grafana，并设置报警阈值，使当前连接数大于历史峰值的8 0%，进行预警。

应用层的优化也不能少。
有一次我帮一家初创公司优化，发现他们在写代码的时候，连接耗尽后就直接返回了，不管finally块。
更改代码后，连接释放速度提升了一倍。
在监控方面，我们要求开发者在编写数据库操作后添加try-with-resources。
编译器会报错。
可以改变吗？
我们的团队现在有一条不成文的规定，即新启动的应用程序必须运行压力测试。
一位从事金融工作的同事抱怨压测时连接池爆炸的情况比真实业务还要糟糕。
事实证明，他们的超时恢复策略过于保守。
后来我把空闲连接回收时间从3 0秒改为1 0秒，就稳定了。
说实话，7 0%的利用率是教科书给出的，但每个业务场景都得自己调整。

MySQL连接被重置，如何通过连接保活来确保连接池的健康？

直接进入实用信息：
1 MaxIdleTime 稍微小一些。
默认 MySQL wait_timeout 值为 8 小时。
假设MySQL wait_timeout为2 8 8 00秒，连接池超时设置为2 5 2 00秒。
这样，在连接被MySQL关闭之前，连接池就会被主动回收。

2 定期发送 SELECT 1 使用 Spring Scheduled 或 Quartz。
每 1 0-1 5 分钟执行一次。
重置 MySQL 连接计时器。
不要太频繁地执行此操作，它会增加数据库的负载。

3 检查连接的有效性。
获得连接后运行 SELECT 1 捕获 CommunicationsLinkFailure 异常。
如果您发现它已断开连接，请将其删除并恢复。
使用Prometheus监控活跃号码和队列。

4 防止连接丢失。
尝试使用资源或最终关闭连接。
HikariCP 启用删除废弃。
阈值设置为 3 0 秒。

5 动态调整参数。
根据负载调整池的最大大小。
对于高并发，缩小范围，增加起始数。
减少非高峰时段的空闲连接。
压力测试以找到最佳配置。

注意：不要让自己活得太久。
监视 SELECT 1 的执行时间。
保证在毫秒内完成。