Druid源码学习（六）-PreparedStatementPool源码及使用场景分析

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Druid源码学习（六）-PreparedStatementPool源码及使用场景分析

1. 简介

在阅读DruidDataSource源码的过程中，发现DruidConnectionHolder有个特别的属性

PreparedStatementPool statementPool。

根据经验可知，这是DruidPreparedStatement进行缓存的cache。我们在使用PreparedStatement的过程中，由于PreparedStatement对sql语句的解析和参数的注入是分开的，
因此，加入cache之后，可以在同一个连接上，对相同sql,不同参数的请求进行复用。

2. 开启参数

如果要使用psCache，那么需要配置druid.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize大于0。
在DruidDataSource源码的configFromPropety方法中：

String property = properties.getProperty("druid.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize");
if (property != null && property.length() > 0) {
    try {
        int value = Integer.parseInt(property);
        //set 配置的参数
        this.setMaxPoolPreparedStatementPerConnectionSize(value);
    } catch (NumberFormatException e) {
        LOG.error("illegal property 'druid.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize'", e);
    }
}

通过setMaxPoolPreparedStatementPerConnectionSize方法，当配置的参数大于0的时候，修改poolPreparedStatements为true。

public void setMaxPoolPreparedStatementPerConnectionSize(int maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize) {
//maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize 大于0，则设置poolPreparedStatements为true
    if (maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize > 0) {
        this.poolPreparedStatements = true;
    } else {
        this.poolPreparedStatements = false;
    }

    this.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize = maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize;
}

之后通过判断这个变量的状态来确定是否创建缓存。

   public boolean isPoolPreparedStatements() {
        return poolPreparedStatements;
    }

3. cache创建

在开启参数打开之后，使用prepareStatement的过程中，创建cache。
在DruidPooledConnection的prepareStatement方法中有如下代码：

boolean poolPreparedStatements = holder.isPoolPreparedStatements();
//如果开启了psCache
if (poolPreparedStatements) {
    stmtHolder = holder.getStatementPool().get(key);
}

而getStatementPool方法如下：

public PreparedStatementPool getStatementPool() {
    if (statementPool == null) {
        statementPool = new PreparedStatementPool(this);
    }
    return statementPool;
}

调用getStatementPool方法的时候，如果开启了statementPool，此时就会对这个cache进行初始化。
初始化方法如下：

   public PreparedStatementPool(DruidConnectionHolder holder){
        this.dataSource = holder.getDataSource();
        int initCapacity = holder.getDataSource().getMaxPoolPreparedStatementPerConnectionSize();
        if (initCapacity <= 0) {
            initCapacity = 16;
        }
        map = new LRUCache(initCapacity);
    }

此时可以发现，maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize的配置就是LRUCache初始的initCapacity。
如果该参数不配置，默认的值为10:

protected volatile int  maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize = 10;

也就是说，如果不配置druid.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize，那么系统将默认开启psCache。默认的长度为10。

4. psCache结构

psCache的构成非常简单，其内部就一个LRUCache的map。

public class PreparedStatementPool {
	private final static Log LOG = LogFactory.getLog(PreparedStatementPool.class);
	//cache结构
	private final LRUCache map;
	//指向dataSource的指针
	private final DruidAbstractDataSource dataSource;
}

LRUCache的结构：
LRUCache本质上是一个LinkedHashMap，学习过LinkedHashMap源码就会知道，实际上这是一个非常适合LRU缓存的数据结构。

public class LRUCache extends LinkedHashMap<PreparedStatementKey, PreparedStatementHolder> {

    private static final long serialVersionUID = 1L;

    public LRUCache(int maxSize){
        super(maxSize, 0.75f, true);
    }
    //重写了removeEldestEntry方法
    protected boolean removeEldestEntry(Entry<PreparedStatementKey, PreparedStatementHolder> eldest) {
        //确认remove状态
        boolean remove = (size() > dataSource.getMaxPoolPreparedStatementPerConnectionSize());
        //关闭statement
        if (remove) {
            closeRemovedStatement(eldest.getValue());
        }

        return remove;
    }
}

重写removeEldestEntry方法的目的是在LinkedHashMap中调用remove移除Entry的时候，对缓存的statement进行关闭。这样就能完成对statement的回收。
需要注意的是，在使用LRUCache的时候，并没有加锁，也就意味着LRUCache是非线程安全的。实际上由于cache对连接生效，一个connection就会创建一个LRUCache。
而连接又是单线程操作，因此不会存在线程安全问题。
当然，对于CRUCache中PreparedStatement的回收还存在于多个场景中。

5. Entry中的PreparedStatementKey

在Entry中，key的类型PreparedStatementKey,value的类型为PreparedStatementHolder。

public static class PreparedStatementKey {
   //sql语句
    protected final String     sql;
    //catlog name
    protected final String     catalog;
    //method  参见MethodType枚举类
    protected final MethodType methodType;
    //返回值类型
    public final int           resultSetType;
    public final int           resultSetConcurrency;
    public final int           resultSetHoldability;
    public final int           autoGeneratedKeys;
    private final int[]        columnIndexes;
    private final String[]     columnNames;
    ... ...
    }

需要注意的是，PreparedStatementKey主要是来标识两个要执行的sql语句是否为同一个PreparedStatement。
这个生成hashcode的方法也非常特别：

public int hashCode() {
    final int prime = 31;
    int result = 1;

    result = prime * result + ((sql == null) ? 0 : sql.hashCode());
    result = prime * result + ((catalog == null) ? 0 : catalog.hashCode());
    result = prime * result + ((methodType == null) ? 0 : methodType.hashCode());

    result = prime * result + resultSetConcurrency;
    result = prime * result + resultSetHoldability;
    result = prime * result + resultSetType;

    result = prime * result + autoGeneratedKeys;

    result = prime * result + Arrays.hashCode(columnIndexes);
    result = prime * result + Arrays.hashCode(columnNames);

    return result;
}

如果要确认两个语句是否可以为同一个statement,那么需要PreparedStatementKey中的全部字段都相同。

6.Entry中的PreparedStatementHolder

PreparedStatementHolder是一个对PreparedStatement的扩展类。
其属性如下：

public final PreparedStatementKey key;
public final PreparedStatement    statement;
private int                       hitCount                 = 0;

//fetch峰值
private int                       fetchRowPeak             = -1;

private int                       defaultRowPrefetch       = -1;
private int                       rowPrefetch              = -1;

private boolean                   enterOracleImplicitCache = false;

private int                       inUseCount               = 0;
private boolean                   pooling                  = false;

这个类主要扩展了部分统计参数。当调用PreparedStatement的时候，会调用这些参数对应的统计方法。
通过源码可以发现，作者特别喜欢通过Holder来对java sql包提供的对象进行扩展。当然这也与druid连接池的定位是分不开的，druid最大的有点就是其监控功能非常完善。这些监控中统计的数据就是通过这些Holder来实现的。
如果我们在业务系统的开发过程中需要增加一些监控的参数，也可以参考Druid的实现。