池化技术
池化技术是一个非常常见且实用的技术。
下面以一个案例来展开。初创公司的前期，为了产品快速开发，上线，而且由于用户量前期比较少，因此并发也比较少，这时候会选择最简单的架构，单体单机架构。
这是最简单的项目架构，我们应该非常熟悉。但是随着时间的推移，用户量慢慢上来了，老板，产品和运营等可能会通过策划活动，推广等，用户量就会激增。
这时候慢慢的系统开始请求的响应时间变慢，由一开始的毫秒级到如今的秒级，或者由1kQPS到如今的200QPS。通过分析日志，发现响应变慢的原因是出现在数据库的访问上。
数据库的一次交互是以下的过程：
- 1、创建数据库连接（tcp长连接）
- 2、查询数据库等操作
- 3、销毁数据库连接，释放资源
这样下来，每次的请求访问数据库都是创建连接-查询-销毁连接释放资源的过程。可能业务逻辑也就1ms，但是数据库一次的交互是4ms，这样QPS是200，1s的数据库访问量是200，但是里面数据库交互就占了四分之三了。时间白白浪费在与数据库的交互上。
这时候可以引入连接池。先说结论吧，引入了连接池，一般都会大大提高并发量，对于系统的性能提高的帮助是大大的。可能引入了数据库连接池后，QPS就变成1K了。
连接池是一种池化技术。一般有数据库连接池，redis连接池，Http连接池。
连接池是一种空间换时间的技术。预先创建一定量的连接，在系统需要的时候开业直接从“池”中取出来直接使用。（这里的取出来，表明是有地方存放这些连接的。一般是通过链表，队列等数据结构来存储。）在使用完毕的时候，直接把当前的连接和使用者解绑，然后把连接放入原本的“池”中。（这里的放回，实质是指把连接，比如是tcp的fd插入到链表中），达到连接复用的作用，减少创建销毁的过程，提高了系统的性能。
一般连接池会有两个比较重要的参数:
- 最小连接数
- 最大连接数
这两个参数控制连接池的动作。
连接池从创建到销毁的过程：
- 如果当前连接数小于最小连接数，则创建新的连接处理数据库请求
- 如果连接池中有空闲连接则复用空闲连接
- 如果空闲池中没有连接并且当前连接数小于最大连接数，则创建新的连接处理请求
- 如果当前连接数已经大于等于最大连接数，则按照配置中设定的时间等待旧的连接可用
- 如果等待超过了这个设定时间则向用户抛出错误
常见的这两个参数的设置值分别为10,30。
当然，连接池有时也会报错。比如wait_waitout，可能原因是数据库的ip变了，旧的连接还在被使用，所以实际访问不到，于是就一直等待，知道最终的超时报错。
连接池可用
有两种方法来使连接池可用：
- 使用select 1的方式，作为定时探针来查询连接是否可用，不可用就从连接池中剔除掉。
- 在使用的时候先判断当前的数据库连接是否可用，不可用并未达到最大连接数就创建连接并且再次访问数据库。但是这样一来就提高了访问数据库的开销了。
一般是推荐第一种，因为第一种把时间的开销均摊到真个连接池的生命周期，实质的开销是可以接受的。第二种可能会对性能有较大的影响，但是对于最终的目的，还是可以接受到。
逐渐的业务越来越复杂，比如有些接口需要访问多次数据库才能够满足所需。时候也可以引入线程池。多次的数据库访问变同步为异步，最终组装它们结果再返回给前端。
根据上面的连接池，很容易知道线程池，其实也是池化技术的一种应用。
线程池，在达到最大线程数时，有请求过来，可以放到队列从存起来，也可以创建更多的线程来处理。
放到队列从存起来
一般是适用于cpu密集型的系统。因为过多的线程（超出cpu核），会造成cpu的频繁切换，造成更多不必要的性能开销。这时候开启和核数一致的线程数就好了。
创建更多的线程来处理
一般适用于io密集型的系统。因为这时的瓶颈是在io，在等待io的时候会让出cpu，这时候有多余的线程，实质是可以拿到cpu的控制权，进而可以处理更多的请求的。一般的web接口适用这种情况。
注意：
-
线程池中使用的队列的堆积量，最小和最大两个参数是控制堆积的主角。所以在实际业务中，需要根据经验来动态调节这两个参数，然后有一定的监控来监控线程池中的队列的堆积量这个指标。然后调整为更合适的值。
-
在使用线程池的时候不要使用无界队列。在使用无界队列的时候，因为没有最大线程数的限制，系统会一直的创建线程，慢慢的，必然会把系统的资源耗光，直至服务器所在的机器崩了。
池化技术，适用于频繁创建和销毁的场景，这时候引入各种池化的实现，基本都会大大提高原来系统的性能。
总结
池化技术上面也提到了，是一种空间换时间的抉择。在具体的业务中，要看情况而取舍。
