0.
最近使用 commons-pool2 遇到了各种问题，所以了解了一下其它连接池方案：
用得比较多的通用连接池(对象池)也就是 commons-pool2 了，其它都比较小众。
JDBC 连接池真是百花齐放。
Netty RPC 连接池看起来没什么比较通用的库，异步连接池基本上是空白。(Netty 自己的 FixedChannelPool 性能上有点儿缺陷)
其中看到比较有启发的也就是 HikariCP 了，代码实现很精巧， About Pool Sizing 这篇文章值得一读。
1. 连接池的大小如何设置
About Pool Sizing 一文中提到了一个 Oracle 数据库压测的例子，降低了连接数，平均时延反而降低了，吞吐量也上去了。
这个例子让我想起了之前在 redis 代理上遇到的问题，事情大致是这样，
有个 redis 代理集群实例比较多(一百多个)，在代理中使用 JedisPool 连接 redis 实例(最大连接数设置比较大，数百个)，
出问题的时候，首先是某个 redis 实例变慢了，业务方的请求量没有变化，
此时 redis 代理已建立的连接用完了，根据 JedisPool 的配置会创建更多的连接，
由于创建了更多连接 redis 实例变得更慢了(建立连接这个操作也挺消耗资源)，基本上是不可用了，redis 代理由于阻塞了太多请求，也濒临 OOM。
总结一下，对于访问数据库的连接池来说：
连接数不能太多；
连接池不能太动态，突然建连接很可能会造成恶性循环。
现在的 RPC 框架都是异步长连接，所以不会遇到上述问题，对于比较就旧的同步阻塞框架应该也会遇到上述问题。
这篇文章还提到一个计算数据库连接数的公式，看起来只对 PostgreSQL 这类数据库借鉴意义比较大，但是接下来的“公理”值得好好理解一下：
Axiom: You want a small pool, saturated with threads waiting for connections.
HikariCP 的核心逻辑就是基于这个公理实现的，连接池的大小是固定的(也是可变的)，重点是如何快速为等待的任务分配连接。
在文章末尾作者也附加了一个 Caveat Lector：
Pool sizing is ultimately very specific to deployments.
如何设置连接数没有一个简单的公式，但是这篇文章的思路值得借鉴。
2. ConcurrentBag
Down the Rabbit Hole 一文介绍了 HikariCP 做的各种优化，其中比较核心的就是 ConcurrentBag，看一下代码。
使用的入口是 HikariPool 的 getConnection 方法：
代码写得很简洁。
在此之前先看一下 ConcurrentBag 主要的数据结构：
sharedList 是全局的 entry 列表，在 HikariPool 的使用场景下就是全局的连接列表。
threadList 顾名思义就是一个线程本地的 entry 列表，可想而知使用方式就是先查线程本地列表，再查全局列表。
waiters 记录正在等待获取连接的线程数。
handoffQueue 是一个等待队列，从上面两个列表获取不到 entry 时，就通过这个零队列等待其它线程归还的 entry。
再回过头来看一下 borrow 方法，很清晰的三个层次：
首先，从线程本地列表获取，一开始这个列表当然是空的，添加到本地队列的位置在归还 entry 的 requite 方法中(稍后再看)。通过 CAS 操作标志位 state 的方式判断是否可以借到该 entry。
Q: 既然是线程本地的列表，为什么还要通过 CAS 判断？不是直接拿就可以了么？
A：因为其它线程可能会来偷 entry，也就是下面的逻辑。
然后，从全局列表获取，遍历 sharedList，也是通过 CAS 操作标志位的方式判断是否可以借到该 entry，在这里获取到的 entry 有可能是别的线程本地持有的，这种策略比较形象的说法就是 Queue-stealing。
(从这也能看出 HikariCP 在实现时就假设了一个前提：最大连接数不能太大，否则遍历列表的成本就很显著了。)
另外需要提一下，这种只改标识位不实际从列表中移除的方式是 A lock-free design 的关键。(可以对比一下 commons-pool2 中的 idleObjects)
如果还是获取不到 entry，那么调了一下 listener.addBagItem，判断是否应该再建新的 entry。
最后，如果还是获取不到可用的 entry，那通过 handoffQueue 等待其它线程归还的或者新创建的。
用完之后归还 entry，调用的是 requite 方法：
首先，通过设置标志位归还 entry。
然后，如果有其它线程在等待 entry，那么尝试将该 entry 交给等待线程。
最后，如果没有等待的线程，那么将该 entry 放到线程本地的列表，下次就能直接获取到。