讯享网

 <p class="f_center"><img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2021%2F0429%2Fffj00qsb11l001dc000hs00axm.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p>关键词：分布式关系型数据库、分布式数据库 MySQL、分布式数据库 分片</p><p>最近用户在使用 druid 连接池连接 dble 时，应用会有不定时出现下面的错误：</p><p>com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.CommunicationsException: Communications link failureThe last packet successfully received from the server was 425,724 milliseconds ago. The last packet sent successfully to the server was 425,725 milliseconds ago.</p><p>这种错误还是很常见的，猜测是应用拿到了已经 close 的连接并继续使用从而引发上面的问题。因此，我们想开启 druid 中的对空闲连接检测的机制。</p><p>在查询文档的过程中，发现了两个参数，分别是 testWhileIdle 和 keepAlive（1.0.28 版本引入），那到底这两个参数有什么区别？</p><p>下面我们使用 1.1.13 版本的 druid 做一个测试。</p><p>结论</p><p><ul><li>开启 testWhileIdle 之后，druid 不会在 timeBetweenEvictionRunsMillis 指定的周期内检测空闲连接的有效性，而是在连接取出时对连接做一下检测。</li><li>开启 keepAlive 之后，druid 会在 timeBetweenEvictionRunsMillis 指定的周期内检测空闲连接的有效性。</li></ul></p><p>因此在实际使用中，建议开启 keepAlive 参数用于对空闲连接做有效性检测。Druid 中 testWhileIdle 和普通的连接池（DBCP 等）所表达的含义并不相同，使用时候需要慎重。</p><p>详细测试过程</p><p>测试程序原理是：首先初始化 druid 连接池，使其中有一个空闲连接。我们设置 TimeBetweenEvictionRunsMillis 为 10s，分别打印 10s 前后连接池中连接的信息。连接信息中 LastActiveTime 这个属性表示这条连接上次被使用的时间。通过观察前后两次打印的 LastActiveTime 是否有差别，来推断期间是否有对连接下发语句进行过有效性检测。</p><p>测试程序：</p><p>public static void main(String[] args) { try { DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource(); dataSource.setUrl("jdbc:mysql://127.0.0.1:8066/testdb2?useSSL=false&amp;serverTimezone=UTC&amp;useUnicode=true&amp;characterEncoding=utf-8"); dataSource.setUsername("root"); dataSource.setPassword(""); // 开启 testWhileIdle 参数 // dataSource.setTestWhileIdle(true); // 开启 keepalive 参数 dataSource.setKeepAlive(true); // 设置检测时间为 10s dataSource.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(10 * 1000); dataSource.setMinEvictableIdleTimeMillis(5000); dataSource.setValidationQuery("select 'x'"); dataSource.setMinIdle(1); dataSource.setMaxActive(1); Connection conn = dataSource.getConnection(); PreparedStatement ps = conn.prepareStatement("select 1"); ps.close(); conn.close(); // 第一次结果 System.out.println(dataSource.dump()); Thread.sleep(12000); // 第二次结果 System.out.println(dataSource.dump()); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); }}</p><p><strong>开启 keepalive 参数</strong></p><p>第一次结果：</p><p>{ CreateTime:"2021-03-23 18:46:59", ActiveCount:0, PoolingCount:1, CreateCount:1, DestroyCount:0, CloseCount:1, ConnectCount:1, Connections:[ {ID:, ConnectTime:"2021-03-23 18:46:59", UseCount:1, LastActiveTime:"2021-03-23 18:47:00"} ]}</p><p>第二次结果：</p><p>{ CreateTime:"2021-03-23 18:46:59", ActiveCount:0, PoolingCount:1, CreateCount:1, DestroyCount:0, CloseCount:1, ConnectCount:1, Connections:[ {ID:, ConnectTime:"2021-03-23 18:46:59", UseCount:1, LastActiveTime:"2021-03-23 18:47:09"} ]}</p><p>观察第一次结果和第二次结果中 Connections 的 LastActiveTime 值，分别是 2021-03-23 18:47:00 和 2021-03-23 18:47:09，发现两个值变化，可以推断出 10s 內有对连接下发语句进行过有效性检测。</p><p><strong>开启 testWhileIdle 参数</strong></p><p>第一次结果：</p><p>{ CreateTime:"2021-03-23 18:52:38", ActiveCount:0, PoolingCount:1, CreateCount:1, DestroyCount:0, CloseCount:1, ConnectCount:1, Connections:[ {ID:, ConnectTime:"2021-03-23 18:52:39", UseCount:1, LastActiveTime:"2021-03-23 18:52:39"} ]}</p><p>第二次结果：</p><p>{ CreateTime:"2021-03-23 18:52:38", ActiveCount:0, PoolingCount:1, CreateCount:1, DestroyCount:0, CloseCount:1, ConnectCount:1, Connections:[ {ID:, ConnectTime:"2021-03-23 18:52:39", UseCount:1, LastActiveTime:"2021-03-23 18:52:39"} ]}</p><p>观察第一次结果和第二次结果中 Connections 的 LastActiveTime 值，分别是 2021-03-23 18:52:39 和 2021-03-23 18:52:39，发现两个值没有变化，可以推断出 10s 內没有对连接下发语句进行过有效性检测。</p><p>关键词：分布式关系型数据库、分布式数据库 MySQL、分布式数据库 分片</p>