概述
什么是连接池
1)先讲一下“池”， 池(Pool)技术在一定程度上可以明显优化服务器应用程序的性能，提高程序执行效率和降低系统资源开销。这里所说的池是一种广义上的池，比如数据库连接池、线程池、内存池、对象池等。其中，对象池可以看成保存对象的容器，在进程初始化时创建一定数量的对象。需要时直接从池中取出一个空闲对象，用完后并不直接释放掉对象，而是再放到对象池中以方便下一次对象请求可以直接复用。其他几种池的设计思想也是如此，池技术的优势是，可以消除对象创建所带来的延迟，从而提高系统的性能。
为什么要使用连接池
数据库连接是一种关键的有限的昂贵的资源，这一点在多用户的网页应用程序中体现得尤为突出。 一个数据库连接对象均对应一个物理数据库连接，每次操作都打开一个物理连接，使用完都关闭连接，这样造成系统的 性能低下。 数据库连接池的解决方案是在应用程序启动时建立足够的数据库连接，并讲这些连接组成一个连接池(简单说：在一个“池”里放了好多半成品的数据库联接对象)，由应用程序动态地对池中的连接进行申请、使用和释放。对于多于连接池中连接数的并发请求，应该在请求队列中排队等待。并且应用程序可以根据池中连接的使用率，动态增加或减少池中的连接数。 连接池技术尽可能多地重用了消耗内存地资源，大大节省了内存，提高了服务器地服务效率，能够支持更多的客户服务。通过使用连接池，将大大提高程序运行效率，同时，我们可以通过其自身的管理机制来监视数据库连接的数量、使用情况等。
不使用数据库连接池的步骤：
- TCP建立连接的三次握手
- MySQL认证的三次握手
- 真正的SQL执行
- MySQL的关闭
- TCP的四次握手关闭
可以看到，为了执行一条SQL，却多了非常多我们不关心的网络交互。
优点：
实现简单
缺点：
网络IO较多
数据库的负载较高
响应时间较长及QPS较低
应用频繁的创建连接和关闭连接，导致临时对象较多，GC频繁
在关闭连接后，会出现大量TIME_WAIT 的TCP状态（在2个MSL之后关闭）。
使用连接池步骤：
系统初始化时创建连接池，程序操作数据库时从连接池中获取空闲连接，程序使用完毕将连接归还到连接池中，系统退出时，断开所有数据库连接并释放内存资源。
优点：
- 较少了网络开销
- 系统的性能会有一个实质的提升
- 没了麻烦的TIME_WAIT状态
到这儿，我想到了IO多路复用技术，那为什么选择了创建一定数量的数据库连接形成数据库连接池，而不是使用nio来处理多个数据库连接呢？有兴趣的可以看一下这片文章 https://www.zhihu.com/question/23084473?sort=created
主流的数据库连接池对比：
常用的主流开源数据库连接池有C3P0、DBCP、Tomcat Jdbc Pool、BoneCP、Druid等
我们再看一组有HikariCP的：
性能方面 hikari>druid>tomcat-jdbc>dbcp>c3p0
性能无敌的HikariCP
HikariCP号称“性能杀手”（It’s Faster），springboot 2.0以上默认使用该连接池。
那它是怎么做到如此强劲的呢？官网给出的说明如下：
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；
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）。
可以看到，上述这几点优化，和现在能找到的资料来看，HakariCP在性能上的优势应该是得到共识的，再加上它自身小巧的身形，在当前的“云时代、微服务”的背景下，HakariCP一定会得到更多人的青睐。
HikariCP源码解析：https://www.cnblogs.com/hama1993/p/11421579.html
HikariCP地址：https://github.com/brettwooldridge/HikariCP
功能全面的Druid
相较于其他产品，Druid另一个比较大的优势，就是中文文档比较全面（毕竟是国人的项目么），在github的wiki页面，列举了日常使用中可能遇到的问题，对一个新用户来讲，上面提供的内容已经足够指导它完成产品的配置和使用了。
现在项目开发中，我还是比较倾向于使用Durid，它不仅仅是一个数据库连接池，它还包含一个ProxyDriver，一系列内置的JDBC组件库，一个SQL Parser，所以我们项目目前用的也是这个连接池。
Druid 相对于其他数据库连接池的优点
强大的监控特性，通过Druid提供的监控功能，可以清楚知道连接池和SQL的工作情况。
a. 监控SQL的执行时间、ResultSet持有时间、返回行数、更新行数、错误次数、错误堆栈信息；
b. SQL执行的耗时区间分布。什么是耗时区间分布呢？比如说，某个SQL执行了1000次，其中0~1毫秒区间50次，1~10毫秒800次，10~100毫秒100次，100~1000毫秒30次，1~10秒15次，10秒以上5次。通过耗时区间分布，能够非常清楚知道SQL的执行耗时情况；
c. 监控连接池的物理连接创建和销毁次数、逻辑连接的申请和关闭次数、非空等待次数、PSCache命中率等。
方便扩展。Druid提供了Filter-Chain模式的扩展API，可以自己编写Filter拦截JDBC中的任何方法，可以在上面做任何事情，比如说性能监控、SQL审计、用户名密码加密、日志等等。
Druid集合了开源和商业数据库连接池的优秀特性，并结合阿里巴巴大规模苛刻生产环境的使用经验进行优化。
Druid源码解析：https://www.cnblogs.com/hama1993/p/11421576.html
Druid地址：https://github.com/alibaba/druid
数据库连接池的工作原理：
- 连接池的建立：一般在系统初始化时，连接池会根据系统配置建立，并在池中创建了几个连接对象，以便使用时能从连接池中获取。连接池中的连接不能随意创建和关闭，这样避免了连接随意建立和关闭造成的系统开销。Java中提供了很多容器类可以方便的构建连接池，例如Vector、Stack等。
- 连接池的管理。连接池管理策略是连接池机制的核心，连接池内连接的分配和释放对系统的性能有很大的影响。其管理策略是：当客户请求数据库连接时，首先查看连接池中是否有空闲连接，如果存在空闲连接，则将连接分配给客户使用；如果没有空闲连接，则查看当前所开的连接数是否已经达到最大连接数，如果没达到就重新创建一个连接给请求的客户；如果达到就按设定的最大等待时间进行等待，如果超出最大等待时间，则抛出异常给客户。当客户释放数据库连接时，先判断该连接的引用次数是否超过了规定值，如果超过就从连接池中删除该连接，否则保留为其他客户服务。 该策略保证了数据库连接的有效复用，避免频繁的建立、释放连接所带来的系统资源开销。
- 连接池的关闭：当应用程序退出时，关闭连接池中所有的连接，释放连接池相关的资源，以便连接可以返回池中重复利用。我们可以通过Connection对象的Close或Dispose方法，也可以通过C#的using语句来关闭连接。该过程正好与创建相反。