5.1 章节导读
在数据库中间件中，如何高效地管理数据库连接与请求调度至关重要。
本节围绕两个核心模块展开：
-
连接池管理：提升连接复用能力，避免频繁建立/断开连接。
-
负载均衡策略：合理调度 SQL 请求，提升集群整体处理效率。
5.2 连接池管理机制设计
✅ 什么是数据库连接池？
连接池（Connection Pool）用于维护数据库连接的复用机制，避免每次请求都新建连接，降低资源开销。
🎯 核心目标：
-
性能提升：减少连接建立/释放的时间
-
资源复用：限制最大连接数，防止连接过多导致数据库崩溃
-
连接健康检查：避免将 SQL 分发到已失效连接上
连接池实现核心结构（伪代码）
python
class ConnectionPool:
def __init__(self, max_size):
self.pool = Queue(maxsize=max_size)
def get_connection(self):
if self.pool.empty():
return self.create_new_connection()
else:
return self.pool.get()
def release_connection(self, conn):
if not conn.is_healthy():
conn.close()
elif not self.pool.full():
self.pool.put(conn)
def create_new_connection(self):
return DBConnection().connect()常见连接池参数配置建议：
| 参数 | 含义 | 建议值 |
|---|---|---|
| max_connections | 最大连接数 | 50~100（视业务压力） |
| min_idle_connections | 最小空闲连接数 | 10 |
| connection_timeout | 获取连接超时时间 | 3~5 秒 |
| idle_timeout | 空闲连接最大存活时间 | 300 秒 |
| validation_query | 检查连接健康的 SQL | SELECT 1 或 SHOW STATUS |
5.3 负载均衡策略设计
在有多个数据库分片、副本或主从节点的情况下，SQL 请求必须根据一定策略分配到合适节点。
常见负载均衡策略如下：
📌 1. 轮询（Round Robin）
-
简单高效，适用于读操作分布均衡的场景
-
不考虑节点权重与负载
def round_robin(nodes): index = (index + 1) % len(nodes) return nodes[index]
2. 权重轮询（Weighted Round Robin）
-
节点负载能力不同，按权重分配请求
-
需维护节点健康状态和当前权重
3. 最少连接数（Least Connections）
-
请求分发至当前活跃连接最少的节点
-
能有效避免某一节点过载
4. IP 哈希（IP Hash）
-
保证同一客户端 IP 被分配到同一节点（会话一致性）
-
适用于缓存等强一致读需求场景
5. 响应时间优先（Fastest Response First）
-
基于历史延迟动态调整请求路由
-
实现上需有延迟监控采样机制
5.4 健康检查机制
为确保请求不落到"挂掉"的节点，中间件需周期性对连接池与目标数据库进行探活检测。
常用健康检查方式：
-
SELECT 1/ping判断连接可达 -
检查响应时延，自动下线高延迟节点
-
错误次数阈值触发"熔断机制"
5.5 热备切换与容错策略
在主节点故障时，连接池或负载均衡模块应支持自动 failover：
-
监听数据库主从切换事件
-
自动更新主库连接地址
-
临时降级至只读备库（读写分离架构）
5.6 设计要点总结
| 模块 | 设计要点 |
|---|---|
| 连接池 | 控制最大连接、连接复用、空闲释放 |
| 负载均衡 | 策略灵活，支持权重、连接数、哈希等模式 |
| 健康检查 | 定期探活，支持自动容灾 |
| 动态配置 | 支持热更新策略/权重，不重启服务 |
小结
本篇重点讲解了数据库中间件中：
-
如何通过连接池管理提升连接复用与性能；
-
如何设计多种负载均衡策略，提升数据库集群吞吐；
-
如何实现自动容错 和主从切换机制，保障系统稳定运行。