这样，我们就不用设置一大堆的 test 参数了，HikariCP 也没有提供这样的参数。

结果缓存池

到了这里你可能会发现池（Pool）与缓存（Cache）有许多相似之处。

它们之间的一个共同点，就是将对象加工后，存储在相对高速的区域。我习惯性将缓存看作是数据对象，而把池中的对象看作是执行对象。缓存中的数据有一个命中率问题，而池中的对象一般都是对等的。

考虑下面一个场景，jsp 提供了网页的动态功能，它可以在执行后，编译成 class 文件，加快执行速度；再或者，一些媒体平台，会将热门文章，定时转化成静态的 html 页面，仅靠 nginx 的负载均衡即可应对高并发请求（动静分离）。

这些时候，你很难说清楚，这是针对缓存的优化，还是针对对象进行了池化，它们在本质上只是保存了某个执行步骤的结果，使得下次访问时不需要从头再来。

我通常把这种技术叫作结果缓存池（Result Cache Pool），属于多种优化手段的综合。

小结

下面我来简单总结一下本文的内容重点：我们从 Java 中最通用的公用池化包 Commons Pool 2 说起，介绍了它的一些实现细节，并对一些重要参数的应用做了讲解。

Jedis 就是在 Commons Pool 2 的基础上封装的，通过 JMH 测试，我们发现对象池化之后，有了接近 5 倍的性能提升。

接下来介绍了数据库连接池中速度很快的 HikariCP ，它在池化技术之上，又通过编码技巧进行了进一步的性能提升，HikariCP 是我重点研究的类库之一，我也建议你加入自己的任务清单中。

总体来说，当你遇到下面的场景，就可以考虑使用池化来增加系统性能：

• 对象的创建或者销毁，需要耗费较多的系统资源
• 对象的创建或者销毁，耗时长，需要繁杂的操作和较长时间的等待
• 对象创建后，通过一些状态重置，可被反复使用

将对象池化之后，只是开启了第一步优化。要想达到最优性能，就不得不调整池的一些关键参数，合理的池大小加上合理的超时时间，就可以让池发挥更大的价值。和缓存的命中率类似，对池的监控也是非常重要的。

如下图，可以看到数据库连接池连接数长时间保持在高位不释放，同时等待的线程数急剧增加，这就能帮我们快速定位到数据库的事务问题。

平常的编码中，有很多类似的场景。比如 Http 连接池，Okhttp 和 Httpclient 就都提供了连接池的概念，你可以类比着去分析一下，关注点也是在连接大小和超时时间上。

在底层的中间件，比如 RPC，也通常使用连接池技术加速资源获取，比如 Dubbo 连接池、 Feign 切换成 httppclient 的实现等技术。

你会发现，在不同资源层面的池化设计也是类似的。比如线程池，通过队列对任务进行了二层缓冲，提供了多样的拒绝策略等，线程池我们将在后续的文章中进行介绍。

线程池的这些特性，你同样可以借鉴到连接池技术中，用来缓解请求溢出，创建一些溢出策略。

现实情况中，我们也会这么做。那么具体怎么做？有哪些做法？这部分内容就留给大家思考了。

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