1.源码详解系列(八)--全面讲解HikariCP的源码使用和源码
2.玩转 Spring Boot 原理篇（自动装配前凑之自定义Stater）
3.数据库连接池之Hikari
4.弹性数据库连接池探活策略调研 (二)——Druid | 京东云技术团队
源码详解系列(八)--全面讲解HikariCP的使用和源码
源码详解系列(八)：HikariCP深度剖析
HikariCP是一个高效数据库连接池，它的源码核心在于通过“池”复用连接，减少创建和关闭连接的源码开销。本文将全面介绍HikariCP的源码使用方法和源码细节。使用场景与内容
本文将涉及HikariCP的源码以下内容：如何获取连接对象并进行基本操作
项目环境设置，包括JDK、源码20190323影视源码Maven版本和依赖库
如何配置HikariCP，源码包括依赖引入和配置文件编写
初始化连接池，源码以及通过JMX进行管理
源码分析，源码重点讲解ConcurrentBag和HikariPool类，源码以及其创新的源码“标记模型”
HikariDataSource的两个HikariPool的用意和加载配置
核心原理
HikariCP的性能优势主要源于其“标记模型”，通过减少锁的源码使用，提高并发性能。源码它使用CopyOnWriteArrayList来保证读操作的源码效率，结合CAS机制实现无锁的源码借出和归还操作。源码亮点
源码简洁且易读，特别是ConcurrentBag类，它是原神orincheat源码HikariCP的核心组件。类结构与DBCP2类似，包含一个通用的资源池，可以应用于其他需要池化管理的场景。总结
通过本文，读者可以深入了解HikariCP的工作原理，掌握其配置和使用技巧，以及源码实现。希望本文对数据库连接池有深入理解的开发者有所帮助。参考资料：
玩转 Spring Boot 原理篇（自动装配前凑之自定义Stater）
自动装配在Spring Boot框架中的重要性不言而喻，它简化了开发者的工作，使得应用的构建更加高效、便捷。为了更深入地理解这一原理，本文将以自定义Spring Boot Starter的方式，从代码层面直观感受自动装配的威力。
在开始之前，我们先对历史文章进行整理，python点餐源码以确保全面了解Spring Boot的集成应用，包括MySQL、Druid、HikariCP等数据库连接，MyBatis、JPA和事务支持，Redis的集成，Actuator和Spring Boot Admin的使用，RabbitMQ的引入，@Scheduled和静态、动态定时任务的实现，以及任务动态管理代码篇和定时任务框架Quartz。
接下来，我们将关注Spring Boot自动装配的核心原理，特别是自定义Starter的实现。以mybatis-spring-boot-starter为参考，我们将通过模仿其自动配置机制来构建一个猜数字游戏服务的暴涨形态公式源码Starter。
### 找到葫芦
将mybatis-spring-boot-starter作为葫芦参考，观察其在pom文件中的依赖结构和自动配置机制。重点关注其在META-INF/spring.factories文件中的配置，以及自动配置类MybatisAutoConfiguration，如何生成SqlSessionFactory、SqlSessionTemplate等MyBatis实例，并将其注册到Spring容器。
### 自定义Spring Boot Starter实现
按照葫芦画瓢的思路，我们将创建一个猜数字游戏服务的自定义Starter。首先，定义项目结构，添加依赖配置，创建Service和自动配置类，设置条件注解以实现自动装配功能。接着，编写配置文件和自动装配类，完成自动装配的希思黎的溯源码机制。
在完成自定义Starter的构建后，我们将该Starter引入到游戏服务端的配置中，通过application.properties文件开启自动装配功能。至此，游戏服务端可以自动装配所需的组件，简化了代码的编写和维护。
通过实际运行GameApplication，我们可以看到游戏服务端通过自动装配成功运行猜数字游戏，验证了自定义Starter的正确性。
### 总结
本文详细介绍了如何通过自定义Spring Boot Starter来实现自动装配的功能，从代码层面深入理解了Spring Boot的自动装配机制。通过本次实践，我们不仅掌握了如何构建自定义Starter，还对Spring Boot的自动装配原理有了更直观的认识。接下来，我们将继续深入源码解析，探讨自动装配实现的细节，敬请期待！
数据库连接池之Hikari
作为数据库连接池的佼佼者，HikariCP因其卓越的性能而备受推崇，尤其在SpringBoot2.0以后成为了默认选用的连接池。它的配置参数如autoCommit、connectionTimeout等，如autoCommit默认为true，用于自动提交从池中获取的连接。connectionTimeout设定了最大等待时间，idleTimeout则控制连接在池中的最长闲置时间，两者共同确保了连接的有效管理。keepaliveTime确保连接的存活，而maxLifetime则设定连接的最长生命周期，建议用户设置以优化性能。minimumIdle用于维护连接池的最小空闲连接数，而maximumPoolSize则控制最大连接数，poolName则是用于标识池的唯一名称。
HikariCP的高性能主要源于其技术优化。首先，它采用FastList替代ArrayList，提高get和remove操作的效率。其次，通过预先初始化避免了同步处理，提升初始化速度。动态字节码生成技术使得连接创建更为迅速。连接获取时，HikariCP在threadLocal中进行缓存，降低了线程间的并发冲突。同时，HikariCP设计目标在于减少锁竞争，确保在高并发环境中的稳定表现。关于更深入的解析，可以参考《非正经程序员：Spring Boot中使用Hikari，给我整不会了》和《数据库连接池之Hikari源码解析 - Lucky帅小武 - 博客园》等文章，以及《Springboot 2.0默认连接池HikariCP详解（效率最高）》。
弹性数据库连接池探活策略调研 (二)——Druid | 京东云技术团队
在上篇文章中，我们探讨了 HikariCP 连接池的探活策略，现在我们将转向另一个流行的数据库连接池——Druid。京东云技术团队将为您揭示如何在使用Druid时实现最佳的弹性数据库连接池探活策略，以及其不同版本间的参数调整与实现逻辑。
Druid的探活机制复杂且版本间差异明显，配置参数众多。核心的探活逻辑主要集中在两个源码函数中。要确保探活策略生效，需理解以下几个关键参数：testOnBorrow、testWhileIdle和timeBetweenEvictionRunsMillis。在高并发场景下，推荐配置testWhileIdle以减少性能消耗。
Druid的getConnectionDirect函数在取连接时会进行探活检测，如果testOnBorrow为true，每次都会检查连接有效性。当testOnBorrow为false且testWhileIdle为true时，会根据timeBetweenEvictionRunsMillis来判断连接是否失效，若超过设定时间，则进行探活。在版本1.1.及以上，保持连接功能（keepAlive）在minEvictableIdleTimeMillis设置小于分钟时，有助于高效探活并防止网关连接关闭。
在低版本中，如1.0.9，探活主要依赖于testOnBorrow或testWhileIdle，不支持keepAlive。而在1.1.和1.1.9版本中，shrink方法的逻辑有所调整，引入了keepAliveBetweenTimeMillis参数，增加了对keepAlive的控制。1.1.版本则进一步优化了探活过程，不仅关闭无效连接，还会补充连接以维持最小连接数。
总结来说，Druid的探活策略在不同版本中需灵活配置，建议在高并发场景下使用1.1.或更高版本，配置testWhileIdle以提高性能，同时根据需求选择是否启用testOnBorrow或使用keepAlive来保证连接的可用性。对于使用Druid连接池的线上应用，推荐依据实际需求选择合适的版本和参数设置。
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