基本上來說，大部分專案都需要跟資料庫做互動，那麼資料庫連線池的大小設定成多大合適呢？一些同學可能會很隨意的告訴你：沒關係，盡量設定的大些，比如設定成200， 這樣資料庫效能會高寫，吞吐量也會大些。真的是這樣嗎？
關於資料庫連線池大小的設定，每乙個開發都有可能在這一環節掉進坑里。事實上大部分程式設計師可能都會依靠自己的直覺去設定它的大小，設定成100？思量許久後，應該差不多吧？
案例
某個團隊對oracle資料庫進行了壓力測試，模擬9600個併發執行緒來運算元據庫，每兩次資料庫操作之間sleep 550ms，最開始的時候設定的執行緒池大小為2048。測試結果是：每個請求要在連線池佇列裡面等待33ms，獲得連線之後，執行sql需要耗時77ms，cpu消耗維持在95%左右。
接下來將連線池大小改小點，設定成1024， 其他測試引數不變，測試結果：獲取連線等待時長基本不變，但是sql的執行耗時降低了。
接下來再設定小一些，連線池大小降低到96， 併發數等其他引數不變，測試結果：每個請求再連線池佇列中的平均等待時間為1ms，sql執行耗時為2ms。
我們沒有調整任何東西，僅僅只是將資料庫連線池的大小降低了，這樣就能把之前平均100ms的相應時間縮短到了3ms，吞吐量指數級上公升。
為什麼會有這種效果?
我們不妨想一下，為啥nginx內部僅僅使用了4個執行緒，其效能就大大超越了100個執行緒的apache httpd？要知道，即使是單核cpu的計算機也能「同時」執行著數百個執行緒，但我們其實都知道，這只不過是作業系統快速切換時間片，跟我們玩的乙個小把戲罷了。
一核cpu同一時刻只能執行乙個執行緒，然後作業系統切換上下文，cpu核心快速調整，執行另外乙個執行緒的**，不停反覆，給我們造成了所有程序同時執行的假象。
其實，在一核cpu的機器上，順序執行a和b永遠比通過時間分片切換「同時」執行a和b要快，一旦執行緒的數量超過了cpu核心的數量，再增加執行緒數系統就只會更慢，而不是更快，因為這裡涉及到上下文切換耗費的額外的效能。
其他應該考慮到的因素
當我們再尋找資料庫的效能瓶頸時，大致可歸為三類：
a. cpu
b. 磁碟io
c. 網路io
也許你會說，還有記憶體，記憶體的確是需要考慮的，但是比起磁碟io和網路io，就稍顯微不足道了。
假設我們不考慮磁碟io和網路io，那就很好定論了，在乙個8核的伺服器上，資料庫連線數/執行緒數設定為8能夠提供最優的效能，如果再增加連線數，反而會因為上下文切換導致效能下降。
大家都知道，資料庫通常把資料儲存再磁碟上，而磁碟通常是由一些旋轉著的金屬碟片和乙個讀寫頭組成的。讀寫頭同一時刻只能出現在乙個位置，當它需要再次執行讀寫操作的時候，它必須「定址」到另外乙個位置才能完成任務。所以這裡就有了定址的耗時，此外還有旋轉耗時，讀寫頭需要等待磁碟碟片上的目標資料「旋轉到位」才能進行讀寫操作。在這段時間內，執行緒是出於「阻塞」等待狀態，也就是說沒乾啥正事，此時作業系統可以將這個空閒的cpu核心用於服務其他執行緒。
這裡我們可以總結一下，當你的執行緒處理的是i/o密集型業務時，便可以讓執行緒/連線數設定的比cpu核心數大一些，這樣就能夠在同樣的時間內，完成更多的工作，提公升吞吐量。
那麼設定成多少合適呢？這要取決於磁碟，如果你使用的是ssd固態硬碟，它不需要定址，也不需要旋轉碟片，意味著執行緒阻塞的時間很少，所以接近於cpu核心數的執行緒會發揮出更高的效能。只有當阻塞密集型時，更多的執行緒數才能發揮更好的效能。
上面我們了解了磁碟io，接下來我們談談網路io。網路io其實也非常的相似，通過乙太網介面讀取資料時也會造成阻塞，10g頻寬會比1g頻寬的阻塞耗時少一些，而1g頻寬又會比100m頻寬的阻塞少一些。通常情況下，我們把網路io放到第三順位來考慮。
連線數計算公式
下面公式由postgresql提供，它適用於市面上絕大部分資料庫產品。還有，你應該模擬預期的訪問量，並通過下面的公式先設定乙個偏合理的值，然後在實際的測試中，通過微調來尋找最合適的連線數大小。
連線數 = （核心數 * 2） + 有效磁碟數
按照這個公式，如果你的伺服器cpu是4核的，連線池大小應該為（4 * 2）+ 1 = 9，取個整我們就設定為10。如果你跑個效能測試就可以看到，它能輕鬆支撐3000使用者以6000tps的速率併發執行簡單查詢的場景。
資料庫連線池大小
一顆cpu核心同一時刻只能執行乙個執行緒，然後作業系統切換上下文，核心開始執行另乙個執行緒的 給定一顆cpu核心，其順序執行a和b永遠比通過時間分片 同時 執行a和b要快。一旦執行緒的數量超過了cpu核心的數量，再增加執行緒數系統只會更慢，而不是更快。連線數 核心數 2 有效磁碟數 公理 你需要乙個...
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