需要使用Spring和Dbcp连接池进行数据库调优的输入

Question

我在我的项目中使用Spring，并如下所示实例化dataSource。

@Bean(destroyMethod="close")
    public DataSource restDataSource() {

        BasicDataSource dataSource = new BasicDataSource();
        dataSource.setDriverClassName(env.getProperty("hibernate.connection.driver_class"));
        dataSource.setUrl(env.getProperty("hibernate.connection.url"));
        dataSource.setUsername(env.getProperty("hibernate.connection.username"));
        dataSource.setPassword(env.getProperty("hibernate.connection.password"));
        dataSource.setInitialSize(env.getRequiredProperty("hibernate.dbcp.initialSize", Integer.class));
        dataSource.setMaxActive(env.getRequiredProperty("hibernate.dbcp.maxActive", Integer.class));
        dataSource.setMaxIdle(env.getRequiredProperty("hibernate.dbcp.maxIdle", Integer.class));
        dataSource.setMinIdle(env.getRequiredProperty("hibernate.dbcp.minIdle", Integer.class));
        return dataSource;
    }

hibernate.dialect=org.hibernate.dialect.Oracle10gDialect
hibernate.connection.driver_class=oracle.jdbc.driver.OracleDriver
hibernate.connection.username=<>
hibernate.connection.password=<>
hibernate.connection.url=jdbc:oracle:thin:@<Host>:1521:<SID>
hibernate.show_sql=true

hibernate.cache.use_query_cache=true
cache.provider_class=org.hibernate.cache.EhCacheProvider
hibernate.cache.use_second_level_cache=true
hibernate.cache.region.factory_class=org.hibernate.cache.ehcache.EhCacheRegionFactory
net.sf.ehcache.configurationResourceName=ehcache.xml
**hibernate.dbcp.initialSize=10
hibernate.dbcp.maxActive=100
hibernate.dbcp.maxIdle=30
hibernate.dbcp.minIdle=10**

1. 用粗体标记的属性中的任何更改(initialSize、maxActive、maxidle、minIdle)。我的应用程序将被大约100个用户同时使用，总用户约为3000人。
2. 我正在使用Tomcat服务器来部署我的应用程序。我应该使用JNDI来连接而不是直接指定连接属性吗？以上使用连接的方法是否适用于生产系统？

Answer 1

我建议使用HikariCP而不是Commons DBCP（我最近对此有很好的体验，或者如果您已经使用tomcat，请使用tomcat JDBC。

这里有很多关于池大小的文章（请看这里有一个很好的解释，这里有一个来自Oracle的短视频）。简而言之，大池不起作用，而且可能会使性能变差。

一个经验法则/公式（也在提到的文章中）是使用

连接=((core_count*2)+effective_spindle_count)

其中core_count是服务器中的（实际）核心数，effective_spindle_count是您拥有的磁盘数。如果您的服务器有一个大磁盘和4个核心，它将导致一个大小为9的连接池。这应该能够处理你所需要的，添加更多只会增加监控，线程切换等开销。