数据库连接池到底应该设多大？看完可能会颠覆你的认知

配置数据库连接池是开发人员经常遇到的难题，尤其是在处理并发访问时。
本文基于对HikariCP的研究，分享一些配置数据库连接池的思路，希望能帮助大家在配置时避免一些常见的误区。
首先，关于连接池大小的问题，答案可能会破坏你的理解。
例如，面对10000个并发用户访问的场景，您可能想当然地认为连接池的大小应该设置为与用户数相似的大小。
但事实并非如此。
该视频演示了Oracle数据库在压力测试下的性能。
通过调整中间件线程池大小，我们可以看到性能数据的显着变化。
减小线程池大小后，性能不但没有下降，反而有所提高，这是违反直觉的。
基础计算机科学知识解释了这种现象：虽然线程数量可以超过CPU核心数量，但增加线程数量并不能无限提高性能。
一旦线程数量超过CPU核心数量，系统性能就会下降。
这是因为线程需要频繁切换上下文，这会消耗额外的资源。
磁盘和网络是数据库性能的其他主要瓶颈。
在多核服务器上，当连接数等于CPU核心数时，才能获得最佳性能。
但指定值也受到磁盘性能的影响，尤其是SSD等高存储设备。
确定连接池的大小需要考虑磁盘寻道时间和旋转时间等因素。
通过使用缓存，可以提高性能。
但即使使用SSD，连接池大小也不能超过CPU核心数的两倍。
尽管网络因素很重要，但在性能计算中却常常被忽视。
PostgreSQL提供了一个计算连接数的公式，即连接数=((核心数*2)+活动磁盘数)。
这个公式适用于大多数数据库产品，可以帮助开发者找到最合适的连接值。
Axiom：一个小型连接池和一个等待连接的线程队列。
设置太大的连接池不仅效率低下，而且会给数据库带来不必要的负担。
连接池中的连接数必须与正在处理的查询任务数相匹配按数据库计算，通常不超过CPU核心数的两倍。
在实际应用中，还必须考虑系统特性的影响。
例如，混合有长事务和短事务的系统可能难以使用单个连接池优化性能。
在这种情况下，创建多个连接池来服务不同类型的事务可能会更有效。
总之，数据库连接池的配置需要综合考虑多种因素，包括并发访问、系统特性、磁盘和网络性能等。
深入理解这些原理，开发人员可以更有效地配置连接池，提高数据库系统的性能。

遇到大量数据库连接请求怎么办

数据库连接池只有100个连接，3000个连接请求（1）如果长期请求较多，根据实际情况和经验适当增加连接池连接数（2）使用资源调度，建立一个合适的队列，并设置优先级，优先级高的先执行，优先级低的排队执行(3)使用28-20分配原则，使用缓存技术，实际上中，80%的访问只关注20%的数据，所以把经常访问的数据存储在缓存中。
这样可以减轻IO，减少对数据库的访问。
如果没有命中，则应再次更新缓存中的数据）增加数据库服务器的数量。
采用读写分离技术，主数据库服务器负责增删改操作，多台从服务器负责对读请求进行负载均衡，并根据压力将服务请求分配给从服务器。
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