1. 数据源
数据源(DataSource)是由SUN公司定义的用于获取数据库连贯的JDBC标准接口
它位于javax.sql包中，用来代替DriverManager的形式来获取连贯
package javax.sql;import java.sql.Connection;import java.sql.SQLException;import java.sql.Wrapper;// 省略正文public interface DataSource extends CommonDataSource, Wrapper { Connection getConnection() throws SQLException; Connection getConnection(String username, String password) throws SQLException;}应用数据源能够间接获取数据库的连贯对象，不须要再编写数据库的代码。
2. 数据库连接池
数据源能够创立多个数据库连贯，这些连贯会保留在数据库连接池中。
当须要建设数据库连贯时，只须要从连接池中取出一个闲暇的连贯，用完之后再放回去。传统的JDBC拜访技术，每次拜访数据库都须要通过数据库驱动器Driver和数据库名称以及明码等等资源建设数据库连贯，会减少系统资源和CPU的开销，而连接池能够很好地解决这个问题。
另外，咱们能够通过连接池的管理机制监督数据库的连贯的数量、应用状况，为零碎开发、测试以及性能调整提供根据。
3. 集成Druid连接池
Druid连接池是目前最好的数据库连接池，在性能、性能、扩展性方面，远超于DBCP、C3P0等。
SpringBoot次要有两种形式集成Druid连接池。
(1) 应用Druid启动器
间接在pom.xml中引入druid-spring-boot-starter，而后在application.yaml中配置就行：
<dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.1.22</version></dependency>spring: datasource: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver url: jdbc:mysql://localhost:3306/test?serverTimezone=UTC&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8 username: root password: root写一个简略的测试用例，打印数据源的配置：
@SpringBootTest@RunWith(SpringRunner.class)public class DruidStarterConfigTest { @Resource private DataSource dataSource; @Test public void test() throws SQLException { DruidDataSource druidDataSource = (DruidDataSource) dataSource; System.out.println(druidDataSource.getDriverClassName()); System.out.println(druidDataSource.getUrl()); System.out.println(druidDataSource.getUsername()); System.out.println(druidDataSource.getPassword()); }}运行后果：
(2) 自定义Druid连接池
在pom.xml中引入数据源，而后在application.yaml中进行配置：
<dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid</artifactId> <version>1.2.5</version></dependency>没有druid启动器，就须要咱们本人手动注入一个Druid数据源，这里应用了@ConfigurationProperties注入application.yaml中配置的属性。
@Configurationpublic class DruidStarterConfig { @Bean @ConfigurationProperties("spring.datasource") public DataSource druidDataSource() { return new DruidDataSource(); }}还是应用上边的测试用例看看后果：
@SpringBootTest@RunWith(SpringRunner.class)public class DruidStarterConfigTest { @Resource private DataSource dataSource; @Test public void test() throws SQLException { DruidDataSource druidDataSource = (DruidDataSource) dataSource; System.out.println(druidDataSource.getDriverClassName()); System.out.println(druidDataSource.getUrl()); System.out.println(druidDataSource.getUsername()); System.out.println(druidDataSource.getPassword()); }}4. Druid连接池属性
除了上边配置的属性之外，Druid还提供了很多连接池属性，能够更好地对连接池进行治理和监控：
https://github.com/alibaba/dr...
spring: datasource: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver url: jdbc:mysql://localhost:3306/test?serverTimezone=UTC&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8 username: root password: root #druid连接池配置 druid: #初始化时建设物理连贯的个数 initial-size: 5 #最小连接池数量 min-idle: 5 #最大连接池数量 maxIdle曾经不再应用 max-active: 20 #获取连贯时最大等待时间，单位毫秒 max-wait: 60000 #申请连贯的时候检测，如果闲暇工夫大于timeBetweenEvictionRunsMillis，执行validationQuery检测连贯是否无效。 test-while-idle: true #既作为检测的间隔时间又作为testWhileIdel执行的根据 time-between-eviction-runs-millis: 60000 #销毁线程时检测以后连贯的最初流动工夫和以后时间差大于该值时，敞开以后连贯 min-evictable-idle-time-millis: 30000 #用来检测连贯是否无效的sql 必须是一个查问语句 #mysql中为 select 'x' #oracle中为 select 1 from dual validation-query: select 'x' #申请连贯时会执行validationQuery检测连贯是否无效,开启会升高性能,默认为true test-on-borrow: false #偿还连贯时会执行validationQuery检测连贯是否无效,开启会升高性能,默认为true test-on-return: false #当数据库抛出不可复原的异样时,摈弃该连贯 exception-sorter: true #是否缓存preparedStatement,mysql5.5+倡议开启 pool-prepared-statements: true #当值大于0时poolPreparedStatements会主动批改为true max-pool-prepared-statement-per-connection-size: 20篇幅所限，对于Druid中的其余性能本文就先不波及了，后续有机会再进行介绍。
参考鸣谢
数据源：https://blog.csdn.net/dragon9...
数据源与连接池：https://www.cnblogs.com/chens...
Druid数据源的应用：https://juejin.cn/post/699320...
Druid启动器的应用：https://juejin.cn/post/699355...