HikariCP连接池初识

HikariCP的简单介绍

hikari-光，hikariCP取义：像光一样轻和快的Connetion Pool。这个几乎只用java写的中间件连接池，极其轻量并注重性能，HikariCP目前已是SpringBoot默认的连接池，伴随着SpringBoot和微服务的普及，HikariCP 的使用也越来越多。

在hikariCP github首页就放了一篇性能对比：

（https://github.com/brettwooldridge/HikariCP-benchmark）

看上去好像是碾压一众数据库连接池中间件。然而这个性能对比的有点老了，而且没有阿里自研的国产巅峰连接池druid的性能对比。我稍微看了下druid的github首页，star比hikariCP还多一点，druid在功能性上明显比hikariCP强。至于两者的性能谁更好，还引发过一次大佬间的口水战，目前没有看到有严格的性能对比报告。不过这不是我们这篇文章的重点···这篇文章只是为了稍微了解下hikariCP。

几个连接池参数

参数其实不多，挑几个重要的：

keepaliveTime参数的设置应低于数据库空闲连接超时时间、TCP空闲连接超时时间以及一切其他设施的空闲超时时间。对于PostgreSQL来说，hikariCP的keepaliveTime参数应设置为小于PG库idle_in_transaction_session_timeout的时间。

很明显，maximumPoolSize代表连接到数据库中的最大连接数。当然一般来说，真实场景中数据库中的连接数不会一直保持maximumPoolSize，因为应用不可能从始至终都是最高负荷运行。即使经过一个请求高峰期，根据idleTimeout或者maxLifetime的设置，那些空闲的连接经过一段时间后应该被释放。为了保证数据库的可用性，这个值应该设置为比数据库最大连接数小一些。比如PostgreSQL数据库，maximumPoolSize参应设置为小于PG库的max_connections。这个参数还有调优空间，我们下面会提及。

minimumIdle是最小空闲连接数。例如，如果minimumIdle=100，数据库的active会话有10个，那么理论上数据库中的总连接数应该是100+10个。因为有可能有连接风暴的情况，真实的数据库连接应该比active+minimumIdle略多一点，但肯定小于maximumPoolSize。

为什么数据库连接数远大于minimumIdle？

理论上数据库总连接数只应该略大于minimumIdle，但是经过我实际观察连接池多节点的情况，哪怕数据库活跃连接只有10几个，数据库总连接数却远大于minimumIdle。观察pg_stat_activity的min(backend_start)、min(state_change)，基本保持在maxLifetime左右，说明连接回收是有作用的。看上去新请求总喜欢启用新连接，而不是直接拿已有的idle连接用。个人猜多节点部署是原因之一，每个节点minimumIdle很低，也可能存在某些组件上的节点请求要多一点，瞬时请求数超过了minimumIdle从而创建了新的连接。第二，这跟maxLifetime参数也有关系，maxLifetime的目的是为了旋转连接，释放那些一直在用的连接，这样就存在那些使用过的链接需要一段时间来释放，并且最好不要再使用了，以免延长释放周期。

连接池大小设置

连接数过多的影响

在数据库的世界中，“数据库连接数的增多，数据库性能都会一定的下降”。

例如oracle的连接数对性能的影响，参考这个视频。当资源配置、jdbc并发都不变的情况下，连接数从2048下降到1024个，请求响应时间下降一半；如果连接数调整到96个，响应时间下降几十倍！！

连接数设置为多少才合适？

Unless you have a database server that has 1000 cores, it is very unlikely that you really want a maximumPoolSize of 2000.

除非你的数据库有1000C，不然你不应该有2000个连接。

最初始的情况下，数据库连接数应设置为cpu数，这样就能达到cpu的最大性能模式。但是这不是真实的。因为数据库的消耗不仅在cpu，也在磁盘和网络（也有内存、但相对影响不大）。例如，磁盘的读写也需要时间，cpu需要等待磁盘返回数据才可以进行下一步动作。在IO等待的这段时间（有可能时间很长），cpu最好是不要闲着，而是给其他进程使用。所以，基于磁盘等设备的等待时间，数据库连接数最好是高于cpu个数。

由于SSD等磁盘性能的提升，磁盘访问的速度是非常快的，也就是说IO等待时间下降，意味着连接数应该调整得更低。

调低了不能压榨CPU，调太高数据库性能损耗，那么到底调整到多少合适呢？hikariCP给出了这么一个公式

connections = ((core_count * 2) + effective_spindle_count)

其中core_count不应该计算超线程数；effective_spindle_count为主轴数，如果活动数据集完全被缓存，那么effective_spindle_count为零，随着缓存命中率的下降，它应该接近于实际的主轴数量。对应SSD还没有想过公式，不过可以肯定小于以上的最大值。当然这些都是理论值，实际情况要比这个更复杂，比如长连接问题，具体可参考连接池大小相关知识。

即使前端有10000个用户，连接池也不可能是10000个，即使是1000也太多了，需要一个更小的连接数，让其余的请求在连接池中等待，发挥数据库及其CPU的最佳性能才是最好的方式，参考连接数设置如上公式所示。

fixed pool

fixed pool是HikariCP的作者Brett Wooldridge的一个理念，是为了解决连接风暴问题。在minimumIdle参数解释中已经提及fixed pool：

为了达到最大性能和对高峰需求的响应性，我们推荐不设置minimumIdle，而是让HikariCP充当一个固定大小连接池（fixed size connection pool）。默认值：与maximumPoolSize相同。

把minimumIdle=maximumPoolSize就是fixed size connection pool。minimumIdle的默认值就等于maximumPoolSize。

其实早在2014年，Brett Wooldridge就提到了这个概念，参考PG社区邮件。这段话很重要，我将逐字翻译：

根据我的经验，即使是维护最小空闲连接数的池，在响应突发需求时也是有问题的。如果你有一个最大30个连接的池，并且有一个最小10个空闲连接的目标，突发的需求需要20个连接意味着连接池可以立即满足10个，但随后要尝试在应用程序申请连接时间到达connectionTimeout之前建立另外10个连接。这反过来在数据库上产生了突发需求，不仅减慢了建立连接本身，也减慢了实际上可能会将连接返回给连接池的事务。

现在，如果你的峰值是100个连接，你的中位数是50个，这并不重要。但我知道不少工作负载的峰值是1000，中位数是25，在这种情况下你会想要逐渐减少空闲连接。

最终我们采用了一个maxPoolSize + minIdle模型，默认情况它俩相等（fixed pool）。

虽然我不怀疑存在这样的工作负载（1000个活动连接），如果有人真的这么做了，我很想听听他们的理由。除非他们有超过128个CPU核和固态存储，否则基本上就是在白费功夫。

这也意味着，即使连接池的大小是固定的，你也想要旋转（rotate in and out）实际的会话，这样它们就不会无限期地挂着最大虚拟内存。

我们确实是这样做，有一个maxLifeTime设置来旋转这些连接。

在真实场景中，fixed pool对连接风暴影响的保护是可见的。fixed pool下，数据库的瞬时active连接突增，数据库的idle链接数下降，但数据库的总连接数不变，请求响应耗时影响不大。如果把maximumPoolSize设置为比minimumIdle大的一个值，连接风暴会造成瞬间产生很多新会话，而新会话的连接是非常消耗资源的，这明显增加了请求的响应时间。

连接泄露案例

由于本人不是连接池的专家，这里只是把最近找到的连接泄露资料小小汇总下。

连接泄露有如下现象：

• “Connection is not available” exception。连接泄露，连接打满或者数据库因为active会话过度响应不过来了，新的请求会因为超过connectionTimeout时间而报错

• Growth of active connections。数据库监控可以明显看到活动会话上涨

• Application logs。应用日志也可以看到很多连接请求，包括活跃会话信息

• Database views and logs。pg_stat_activity可以看到所有的会话状态和具体的sql，以及在log中可以看到新连接认证登录信息

• HikariCP leak detection。需要打开leakDetectionThreshold，HikariCP可以检测链接泄露，这个参数默认是关闭的

对于定位连接泄露，应该

• 检查应用日志，特别是问题刚发生的时间点
• 合理的监控系统
• 善于debug、trace等hikariCP设置
• 设置leakDetectionThreshold参数

可能的原因：

• Misuse of streaming responses;
• Misuse of raw connections;
• Prolonged operations within @Transactional method (such as network invocation).
• 配置错误，参考
• vitual thread，参考

References

https://github.com/brettwooldridge/HikariCP

https://github.com/brettwooldridge/HikariCP/issues/2148

https://github.com/brettwooldridge/HikariCP/wiki/About-Pool-Sizing

https://blogs.oracle.com/opal/post/always-use-connection-pools

https://mkyong.com/jdbc/hikaripool-1-connection-is-not-available-request-timed-out-after-30002ms/

https://medium.com/@eremeykin/how-to-deal-with-hikaricp-connection-leaks-part-1-1eddc135b464

https://medium.com/@eremeykin/how-to-deal-with-hikaricp-connection-leaks-part-2-847a9629627f