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MySQL DataSource 性能对比（2015-8-19）

2023-05-16

1. 本地性能测试耗时（一）

共同条件：测试程序与数据库在同一台主机上，各DataSource均采用默认配置，每个线程循环1000次，查询语句为select * from table

场景一：10行数据，10个线程

场景二：10行数据，100个线程

场景三：1000行数据，10个线程

场景四：1000行数据，100个线程

场景五：100000行数据，10个线程

结论：

tomcat-jdbc-pool ≈ druid > dbcp2 > BoneCP > c3p0

备注：

负载（数据量、线程数等）过大时，本机CPU将成为瓶颈，会极大影响查询耗时

2. 本地性能测试耗时（二）

默认设置下，各DataSource的连接池大小如下：

tomcat-jdbc-pool：(initialSize, minIdle, maxIdle, maxActive) = (10, 10, 100, 100)

dbcp2: (initialSize, minIdle, maxIdle, maxTotal) = (0, 0, 8, 8)

c3p0: (initialPoolSize, minPoolSize, maxPoolSize) = (3, 3, 15)

druid: (initialSize, minIdle, maxIdle, maxActive) = (0, 0, 8, 8)

BoneCP：不支持设置连接池大小

将各DataSource连接池大小统一设置成最小值为4，最大值为16后，再重新进行一轮性能测试，结果如下：

druid > tomcat-jdbc-pool > dbcp2 > c3p0

结论：在连接池远大于druid的情况下，tomcat-jdbc-pool的性能与之相当；而在同等连接池的情况下，则不如druid，故综合来看druid优于tomcat-jdbc-pool

3. 最新版本（截至2015-8-19）

tomcat-jdbc-pool：

org.apache.tomcat:tomcat-jdbc:8.0.24

更新于2015-7-1

druid：

com.alibaba:druid:1.0.15

更新于2015-6-30

dbcp2：

org.apache.commons:commons-dbcp2:2.1.1

更新于2015-8-2

BoneCP：

com.jolbox:bonecp:0.8.0.RELEASE

更新于2013-10-23

c3p0：

com.mchange:c3p0:0.9.5.1

更新于2015-6-16

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dataSource

2015

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