背景
对现有的数据库连接池做调研对比，综合性能，可靠性，稳定性，扩展性等因素选出推荐出最优的数据库连接池 。
NOTE: 本文所有测试均是MySQL库
1：性能方面 hikariCP>druid>tomcat-jdbc>dbcp>c3p0 。hikariCP的高性能得益于最大限度的避免锁竞争。
2：druid功能最为全面，sql拦截等功能，统计数据较为全面，具有良好的扩展性。
3：综合性能，扩展性等方面，可考虑使用druid或者hikariCP连接池。
4：可开启prepareStatement缓存，对性能会有大概20%的提升。
功能dbcpdruidc3p0tomcat-jdbcHikariCP
是否支持PSCache是是是否否
监控jmxjmx/log/httpjmx,logjmxjmx
扩展性弱好弱弱弱
sql拦截及解析无支持无无无
代码简单中等复杂简单简单
更新时间2015.8.62015.10.10 2015.12.09 2015.12.3
特点依赖于common-pool阿里开源，功能全面历史久远，代码逻辑复杂，且不易维护 优化力度大，功能简单，起源于boneCP
连接池管理LinkedBlockingDeque数组 FairBlockingQueuethreadlocal+CopyOnWriteArrayList
由于boneCP被hikariCP替代，并且已经不再更新，boneCP没有进行调研。
proxool网上有评测说在并发较高的情况下会出错，proxool便没有进行调研。
druid的功能比较全面，且扩展性较好，比较方便对jdbc接口进行监控跟踪等。
c3p0历史悠久，代码及其复杂，不利于维护。并且存在deadlock的潜在风险。
环境配置：
CPUIntel(R) Xeon(R) CPU E5-2430 v2 @ 2.50GHz，24core
msyql version5.5.46
tomcat-jdbc version8.0.28
HikariCP version2.4.3
c3p0 Version0.9.5-pre8
dbcpVersion2.0.1
druidVersion1.0.5
1：获取关闭连接性能测试
测试说明：
初始连接和最小连接均为5，最大连接为20。在borrow和return均不心跳检测
其中打开关闭次数为: 100w次
测试用例和mysql在同一台机器上面，尽量避免io的影响
使用mock和连接mysql在不同线程并发下的响应时间
图形：
环境配置：
CPUIntel(R) Xeon(R) CPU E5-2430 v2 @ 2.50GHz，24core
msyql version5.5.46
tomcat-jdbc version8.0.28
HikariCP version2.4.3
c3p0 Version0.9.5-pre8
dbcpVersion2.0.1
druidVersion1.0.5
1：获取关闭连接性能测试
测试说明：
初始连接和最小连接均为5，最大连接为20。在borrow和return均不心跳检测
其中打开关闭次数为: 100w次
测试用例和mysql在同一台机器上面，尽量避免io的影响
使用mock和连接mysql在不同线程并发下的响应时间
图形：
mock性能数据 (单位:ms)
52050100
tomcat-jdbc4424471,0131,264
c3p04,4805,5277,44910,725
dbcp6766898671,292
hikari38333830
druid291293562985
mysql性能数据 (单位:ms)
52050100
tomcat-jdbc4364531,0331,291
c3p04,3785,7267,97510,948
dbcp6716798971,380
hikari96828778
druid3044246901,130
测试结果：
mock和mysql连接性能表现差不多，主要是由于初始化的时候建立了连接后期不再建立连接，和使用mock连接逻辑一致。
性能表现：hikariCP>druid>tomcat-jdbc>dbcp>c3p0。
hikariCP 的性能及其优异。hikariCP号称java平台最快的数据库连接池。
hikariCP在并发较高的情况下，性能基本上没有下降。
c3p0连接池的性能很差，不建议使用该数据库连接池。
hikariCP性能分析：
hikariCP通过优化(concurrentBag，fastStatementList )集合来提高并发的读写效率。
hikariCP使用threadlocal缓存连接及大量使用CAS的机制，最大限度的避免lock。单可能带来cpu使用率的上升。
从字节码的维度优化代码。 (default inline threshold for a JVM running the server Hotspot compiler is 35 bytecodes ）让方法尽量在35个字节码一下，来提升jvm的处理效率。
2：查询一条语句性能测试
测试说明：
初始连接和最小连接均为8，最大连接为8。在borrow和return均不心跳检测
查询的次数为10w次，查询的语句为 1：打开连接 2：执行 ：select 1 3：关闭连接
测试用例和mysql在同一台机器上面，尽量避免io的影响
图形：
测试结果：
在并发比较少的情况下，每个连接池的响应时间差不多。是由于并发少，基本上没有资源竞争。
在并发较高的情况下，随着并发的升高，hikariCP响应时间基本上没有变动。
c3p0随着并发的提高，性能急剧下降。
3：pscache性能对比
测试说明：
通过druid进行设置pscache和不设置pscache的性能对比
初始连接和最小连接均为8，最大连接为8。在borrow和return均不心跳检测。并且执行的并发数为8.
查询10w次。查询流程为：1：建立连接，2：循环查询preparestatement语句 3：close连接
测试用例和mysql在同一台机器上面，尽量避免io的影响
测试数据：
cache1,927
not cache2,134
测试结果：
开启psCache缓存,性能大概有20%幅度的提升。可考虑开启pscache.
测试说明：
psCache是connection私有的，所以不存在线程竞争的问题，开启pscache不会存在竞争的性能损耗。
psCache的key为prepare执行的sql和catalog等，value对应的为prepareStatement对象。开启缓存主要是减少了解析sql的开销。
