jdbc线程池多少比较好

线程池大小的选择应该根据具体情况进行调整。如果线程池太小，可能会导致请求等待时间过长，而线程池太大则可能会浪费资源。一般来说，可以考虑以下因素来确定线程池大小：

1. 数据库连接池大小：线程池大小应该与数据库连接池大小相匹配，以避免出现连接池资源不足的情况。

2. 系统负载：线程池大小应该考虑系统负载，如果系统负载较高，则可以适当增加线程池大小。

3. 并发请求量：线程池大小应该考虑并发请求量，如果并发请求量较高，则可以适当增加线程池大小。

一般来说，线程池大小可以设置为机器可用处理器核心数的两倍左右，但具体大小还需要根据实际情况进行调整。

相关问题

请写一个hikari jdbc客户端 线程池最大连接数控制在30个最大连接

以下是一个使用 HikariCP 线程池控制最大连接数为30的 JDBC 客户端示例代码：

import java.sql.Connection;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;

import com.zaxxer.hikari.HikariConfig;
import com.zaxxer.hikari.HikariDataSource;

public class HikariJdbcClient {
    public static void main(String[] args) throws SQLException {
        HikariConfig config = new HikariConfig();
        config.setJdbcUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/mydb");
        config.setUsername("myuser");
        config.setPassword("mypassword");
        config.setMaximumPoolSize(30);

        HikariDataSource ds = new HikariDataSource(config);

        Connection conn = null;
        Statement stmt = null;
        ResultSet rs = null;

        try {
            conn = ds.getConnection();
            stmt = conn.createStatement();
            rs = stmt.executeQuery("SELECT * FROM mytable");

            while (rs.next()) {
                System.out.println(rs.getString("column1") + ", " + rs.getString("column2"));
            }
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            if (rs != null) {
                try {
                    rs.close();
                } catch (SQLException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            if (stmt != null) {
                try {
                    stmt.close();
                } catch (SQLException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            if (conn != null) {
                try {
                    conn.close();
                } catch (SQLException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }

        ds.close();
    }
}

在此示例中，我们使用 HikariConfig 类来设置数据库连接信息，然后使用 setMaximumPoolSize() 方法设置线程池最大连接数为30。在 try-catch 块中，我们使用 getConnection() 方法获取连接对象，然后使用 createStatement() 方法创建 Statement 对象和 executeQuery() 方法执行 SQL 查询语句。最后，在 finally 块中关闭 ResultSet、Statement 和 Connection 对象，并使用 close() 方法关闭数据源对象。

如何利用Druid线程池

Druid是一个优秀的数据库连接池，它提供了多种线程池来管理连接。使用Druid线程池可以提高连接的复用率，减少连接的创建和销毁，从而提高系统性能。

以下是使用Druid线程池的步骤：

1. 引入Druid依赖

在项目中引入Druid的依赖，例如：

<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>druid</artifactId>
    <version>1.1.10</version>
</dependency>

2. 配置Druid连接池

在项目中添加Druid连接池的配置，例如：

spring:
  datasource:
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/test
    username: root
    password: 123456
    driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
    druid:
      initial-size: 5
      min-idle: 5
      max-active: 20
      max-wait: 60000
      time-between-eviction-runs-millis: 60000
      min-evictable-idle-time-millis: 300000
      validation-query: select 1 from dual

其中，initial-size表示初始连接数，min-idle表示最小空闲连接数，max-active表示最大活跃连接数，max-wait表示最长等待时间，time-between-eviction-runs-millis表示连接池中连接最小的空闲时间，min-evictable-idle-time-millis表示连接池中连接最大的空闲时间，validation-query表示用于检验连接是否有效的SQL语句。

3. 获取Druid连接池

在代码中通过@Resource注解获取Druid连接池，例如：

@Resource
private DruidDataSource dataSource;

4. 使用Druid连接池

在代码中通过dataSource获取数据库连接，例如：

Connection conn = dataSource.getConnection();