A. druid和hikaridatasource哪个好
1.性能方面 hikari>druid>tomcat-jdbc>dbcp>c3p0 。hikari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.
B. Druid的数据连接
Druid支持所有JDBC兼容的数据库，包括Oracle、MySql、Derby、Postgresql、SQL Server、H2等等。
Druid针对Oracle和MySql做了特别优化，比如Oracle的PS Cache内存占用优化，MySql的ping检测优化。 阿里巴巴是一个重度使用关系数据库的公司，我们在生产环境中大量的使用Druid，通过长期在极高负载的生产环境中实际使用、修改和完善，让Druid逐步发展成最好的数据库连接池。Druid在监控、可扩展性、稳定性和性能方面都有明显的优势。
首先，强大的监控特性，通过Druid提供的监控功能，可以清楚知道连接池和SQL的工作情况。
监控SQL的执行时间、ResultSet持有时间、返回行数、更新行数、错误次数、错误堆栈信息。
SQL执行的耗时区间分布。什么是耗时区间分布呢？比如说，某个SQL执行了1000次，其中0~1毫秒区间50次，1~10毫秒800次，10~100毫秒100次，100~1000毫秒30次，1~10秒15次，10秒以上5次。通过耗时区间分布，能够非常清楚知道SQL的执行耗时情况。
监控连接池的物理连接创建和销毁次数、逻辑连接的申请和关闭次数、非空等待次数、PSCache命中率等。
其次，方便扩展。Druid提供了Filter-Chain模式的扩展API，可以自己编写Filter拦截JDBC中的任何方法，可以在上面做任何事情，比如说性能监控、SQL审计、用户名密码加密、日志等等。
Druid内置提供了用于监控的StatFilter、日志输出的Log系列Filter、防御SQL注入攻击的WallFilter。
阿里巴巴内部实现了用于数据库密码加密的CirceFilter，以及和Web、Spring关联监控的DragoonStatFilter。
第三，Druid集合了开源和商业数据库连接池的优秀特性，并结合阿里巴巴大规模苛刻生产环境的使用经验进行优化。
ExceptionSorter。当一个连接产生不可恢复的异常时，例如Oracle error_code_28 session has been killed，必须立刻从连接池中逐出，否则会产生大量错误。只有Druid和JBoss DataSource实现了ExceptionSorter。
PSCache内存占用优化对于支持游标的数据库（Oracle、SQL Server、DB2等，不包括MySql），PSCache可以大幅度提升SQL执行性能。一个PreparedStatement对应服务器一个游标，如果PreparedStatement被缓存起来重复执行，PreparedStatement没有被关闭，服务器端的游标就不会被关闭，性能提高非常显着。在类似“SELECT * FROM T WHERE ID = ?”这样的场景，性能可能是一个数量级的提升。但在Oracle JDBC Driver中，其他的数据库连接池（DBCP、JBossDataSource）会占用内存过多，极端情况可能大于1G。Druid调用OracleDriver提供管理PSCache内部API。
LRU是一个性能关键指标，特别Oracle，每个Connection对应数据库端的一个进程，如果数据库连接池遵从LRU，有助于数据库服务器优化，这是重要的指标。Druid、DBCP、Proxool、JBoss是遵守LRU的。BoneCP、C3P0则不是。BoneCP在mock环境下性能可能还好，但在真实环境中则就不好了 。 Druid提供了MySql、Oracle、Postgresql、SQL-92的SQL的完整支持，这是一个手写的高性能SQL Parser，支持Visitor模式，使得分析SQL的抽象语法树很方便。
简单SQL语句用时10微秒以内，复杂SQL用时30微秒。
通过Druid提供的SQL Parser可以在JDBC层拦截SQL做相应处理，比如说分库分表、审计等。Druid防御SQL注入攻击的WallFilter就是通过Druid的SQL Parser分析语义实现的。 Druid提供Filter-Chain模式的插件框架，通过编写Filter配置到DruidDataSource中就可以拦截JDBC的各种API，从而实现扩展。Druid提供了一系列内置Filter。
C. 为什么说druid是"最好的数据库连接池"体现在哪些方面
现在常用的开源数据库连接池主要有c3p0、dbcp、proxool三种，其中：
Spring 推荐使用dbcp；
Hibernate 推荐使用c3p0和proxool；
1、 DBCP：apache
DBCP(DataBase connection pool)数据库连接池。是apache上的一个 java连接池项目，也是 tomcat使用的连接池组件。单独使用dbcp需要3个包：common-dbcp.jar,common-pool.jar,common-collections.jar由于建立数据库连接是一个非常耗时耗资源的行为，所以通过连接池预先同数据库建立一些连接，放在内存中，应用程序需要建立数据库连接时直接到连接池中申请一个就行，用完后再放回去。dbcp没有自动的去回收空闲连接的功能。
2、 C3P0：
C3P0是一个开源的jdbc连接池，它实现了数据源和jndi绑定，支持jdbc3规范和jdbc2的标准扩展。c3p0是异步操作的，缓慢的jdbc操作通过帮助进程完成。扩展这些操作可以有效的提升性能。目前使用它的开源项目有Hibernate，Spring等。c3p0有自动回收空闲连接功能。
3、 Proxool：Sourceforge
Proxool是一种Java数据库连接池技术。是sourceforge下的一个开源项目,这个项目提供一个健壮、易用的连接池，最为关键的是这个连接池提供监控的功能，方便易用，便于发现连接泄漏的情况。
对比：
1> 相同时间内同等量的线程数和循环次数下:通过对三个连接池的三个标志性性能测试参数（Average,median,90%Line）进行比较发现：性能dbcp<=c3p0<proxool；
2> 不同情况下的同一数据库连接池测试：通过观察 Average,median,90%Line三个参数发
现三个连接池的稳定性（三种连接池的三个测试参数的变化情况）依次：稳定性dbcp>=c3p0>proxool。
结论：
通过对三种数据库连接池的性能测试发现，proxool和 c3p0能够更好的支持高并发，但是在稳定性方面略逊于 dpcp；
D. 搞软件开发，请你来谈谈数据库连接池的原理吧
这次我们采取技术演进的方式来谈谈数据库连接池的技术出现过程及其原理，以及当下最流行的开源数据库连接池jar包。
1、原理
一般来说，Java应用程序访问数据库的过程是 ：
①装载数据库驱动程序；
②通过jdbc建立数据库连接；
③访问数据库，执行sql语句；
④断开数据库连接。
2、代码
3、分析
程序开发过程中，存在很多问题：首先，每一次web请求都要建立一次数据库连接。建立连接是一个费时的活动，每次都得花费0.05s～1s的时间，而且系统还要分配内存资源。这个时间对于一次或几次数据库操作，或许感觉不出系统有多大的开销。可是对于现在的web应用，尤其是大型电子商务网站，同时有几百人甚至几千人在线是很正常的事。在这种情况下，频繁的进行数据库连接操作势必占用很多的系统资源，网站的响应速度必定下降，严重的甚至会造成服务器的崩溃。不是危言耸听，这就是制约某些电子商务网站发展的技术瓶颈问题。其次，对于每一次数据库连接，使用完后都得断开。否则，如果程序出现异常而未能关闭，将会导致数据库系统中的内存泄漏，最终将不得不重启数据库。还有，这种开发不能控制被创建的连接对象数，系统资源会被毫无顾及的分配出去，如连接过多，也可能导致内存泄漏，服务器崩溃。
上述的用户查询案例，如果同时有1000人访问，就会不断的有数据库连接、断开操作：
通过上面的分析，我们可以看出来，“数据库连接”是一种稀缺的资源，为了保障网站的正常使用，应该对其进行妥善管理。其实我们查询完数据库后，如果不关闭连接，而是暂时存放起来，当别人使用时，把这个连接给他们使用。就避免了一次建立数据库连接和断开的操作时间消耗。原理如下：
由上面的分析可以看出，问题的根源就在于对数据库连接资源的低效管理。我们知道，对于共享资源，有一个很着名的设计模式：资源池（resource pool）。该模式正是为了解决资源的频繁分配﹑释放所造成的问题。为解决上述问题，可以采用数据库连接池技术。数据库连接池的基本思想就是为数据库连接建立一个“缓冲池”。预先在缓冲池中放入一定数量的连接，当需要建立数据库连接时，只需从“缓冲池”中取出一个，使用完毕之后再放回去。我们可以通过设定连接池最大连接数来防止系统无尽的与数据库连接。更为重要的是我们可以通过连接池的管理机制监视数据库的连接的数量﹑使用情况，为系统开发﹑测试及性能调整提供依据。
我们自己尝试开发一个连接池，来为上面的查询业务提供数据库连接服务：
① 编写class 实现DataSource 接口
② 在class构造器一次性创建10个连接，将连接保存LinkedList中
③ 实现getConnection 从 LinkedList中返回一个连接
④ 提供将连接放回连接池中方法
1、连接池代码
2、使用连接池重构我们的用户查询函数
这就是数据库连接池的原理，它大大提供了数据库连接的利用率，减小了内存吞吐的开销。我们在开发过程中，就不需要再关心数据库连接的问题，自然有数据库连接池帮助我们处理，这回放心了吧。但连接池需要考虑的问题不仅仅如此，下面我们就看看还有哪些问题需要考虑。
1、并发问题
为了使连接管理服务具有最大的通用性，必须考虑多线程环境，即并发问题。这个问题相对比较好解决，因为java语言自身提供了对并发管理的支持，使用synchronized关键字即可确保线程是同步的。使用方法为直接在类方法前面加上synchronized关键字，如：
2、多数据库服务器和多用户
对于大型的企业级应用，常常需要同时连接不同的数据库（如连接oracle和sybase）。如何连接不同的数据库呢？我们采用的策略是：设计一个符合单例模式的连接池管理类，在连接池管理类的唯一实例被创建时读取一个资源文件，其中资源文件中存放着多个数据库的url地址等信息。根据资源文件提供的信息，创建多个连接池类的实例，每一个实例都是一个特定数据库的连接池。连接池管理类实例为每个连接池实例取一个名字，通过不同的名字来管理不同的连接池。
对于同一个数据库有多个用户使用不同的名称和密码访问的情况，也可以通过资源文件处理，即在资源文件中设置多个具有相同url地址，但具有不同用户名和密码的数据库连接信息。
3、事务处理
我们知道，事务具有原子性，此时要求对数据库的操作符合“all-all-nothing”原则即对于一组sql语句要么全做，要么全不做。
在java语言中，connection类本身提供了对事务的支持，可以通过设置connection的autocommit属性为false 然后显式的调用commit或rollback方法来实现。但要高效的进行connection复用，就必须提供相应的事务支持机制。可采用每一个事务独占一个连接来实现，这种方法可以大大降低事务管理的复杂性。
4、连接池的分配与释放
连接池的分配与释放，对系统的性能有很大的影响。合理的分配与释放，可以提高连接的复用度，从而降低建立新连接的开销，同时还可以加快用户的访问速度。
对于连接的管理可使用空闲池。即把已经创建但尚未分配出去的连接按创建时间存放到一个空闲池中。每当用户请求一个连接时，系统首先检查空闲池内有没有空闲连接。如果有就把建立时间最长（通过容器的顺序存放实现）的那个连接分配给他（实际是先做连接是否有效的判断，如果可用就分配给用户，如不可用就把这个连接从空闲池删掉，重新检测空闲池是否还有连接）；如果没有则检查当前所开连接池是否达到连接池所允许的最大连接数（maxconn）如果没有达到，就新建一个连接，如果已经达到，就等待一定的时间（timeout）。如果在等待的时间内有连接被释放出来就可以把这个连接分配给等待的用户，如果等待时间超过预定时间timeout 则返回空值（null）。系统对已经分配出去正在使用的连接只做计数，当使用完后再返还给空闲池。对于空闲连接的状态，可开辟专门的线程定时检测，这样会花费一定的系统开销，但可以保证较快的响应速度。也可采取不开辟专门线程，只是在分配前检测的方法。
5、连接池的配置与维护
连接池中到底应该放置多少连接，才能使系统的性能最佳？系统可采取设置最小连接数（minconn）和最大连接数（maxconn）来控制连接池中的连接。最小连接数是系统启动时连接池所创建的连接数。如果创建过多，则系统启动就慢，但创建后系统的响应速度会很快；如果创建过少，则系统启动的很快，响应起来却慢。这样，可以在开发时，设置较小的最小连接数，开发起来会快，而在系统实际使用时设置较大的，因为这样对访问客户来说速度会快些。最大连接数是连接池中允许连接的最大数目，具体设置多少，要看系统的访问量，可通过反复测试，找到最佳点。
如何确保连接池中的最小连接数呢？有动态和静态两种策略。动态即每隔一定时间就对连接池进行检测，如果发现连接数量小于最小连接数，则补充相应数量的新连接以保证连接池的正常运转。静态是发现空闲连接不够时再去检查。
理解了连接池的原理就可以了，没有必要什么都从头写一遍，那样会花费很多时间，并且性能及稳定性也不一定满足要求。事实上，已经存在很多流行的性能优良的第三方数据库连接池jar包供我们使用。如：
其中c3p0已经很久没有更新了。DBCP更新速度很慢，基本处于不活跃状态，而Druid和HikariCP处于活跃状态的更新中。
E. 怎样将druid监控的数据存到数据库中+方便继续监控
Druid 0.1.18之后版本都发布到maven中央仓库中，所以你只需要在项目的pom.xml中加上dependency就可以了。
例如：
<dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid</artifactId> <version>${druid-version}</version> </dependency>5. 怎么打开Druid的监控统计功能
Druid的监控统计功能是通过filter-chain扩展实现，如果你要打开监控统计功能，配置StatFilter。