druid 源码分析与学习（二）

开篇介绍一下数据库中的常用概念- 数据源

数据源可以为应用程序屏蔽特定的数据库驱动(Driver)，并将数据库连接进行池化，以提升数据库操作的性能和可伸缩性。将数据库连接进行统一管理的同时，还可以对数据库连接进行监控，比如Druid数据源

从数据源的概念我们大致可以理解数据源是一种原始的通过DriverManager获取连接替代方案的最佳实践之一。DataSource作为应用程序与数据库中间的一层缓冲带，为我们开发者提供了足够的发挥空间。我们可以将池化技术应用于dataSource（实际上也的确如此）为我们提供高性能的数据连接，对connection，Statement，ResultSet做一些代理封装我们就可以对SQL做运行时监控，比如Druid。

分层，代理的思想在我们软件开发中随处可见，我们平时开发中要学会运用。（本质上就是要解耦，屏蔽第三方的不确定性）

言归正传，上一篇文章从druid大方向上分析了druid的实现思路，后续章节主要从细节分析源码实现。分析源码除了要知道框架的主要设计思想以外，我们还必须明确：哪个类是入口？那个类的方法是入口？核心组件有哪些？每个组件的生命周期？组件之间的联系？

Druid算是一个相对轻量级的框架了，我们如何知道Druid的入口呢？

方法一：对于项目中使用过数据源的同学，一定在代码中做过类似的代码：

DataSource dataSource = new DataSource(); dataSource.setUrl()。。。。等各种参数设置。

Connection con= dataSource.getCon();

......

很显然，不同的数据源框架都是对DataSource的一种实现。那我们就去Druid源码搜一下那些类实现了DataSource。经过搜索，我们找到了DruidDataSource的一个具体实现。ok，入口类找见了，一看这个类的成员变量一大堆，方法一大堆，额，晕。找不到要害呀。其实druid完全可以借鉴一下tomcat的LifeCycle接口，这样就可以对所有实现该接口的组件的生命周期进行统一管理了。不过也许druid开发团队认为框架太小了，没必要引入，让程序复杂化。（不过我还是觉得引入好点，哈哈）。那我们就只能通过druid的官方文档来得知具体入口了，

上面为一段官方提供的配置数据源的代码，从 配置中（init-method="init"）可以看出初始化方法为init，销毁的方法为close

后续我们就从init方法开始说起。

方法二：

随着springboot的普及，好的框架要想快速普及，做个starter势在必行呀。对于业界口碑还不错的druid框架，starter肯定是有的，下图是starter的源码截图：

从该方法可以看出，springboot将DataSource注入了容器，并调用init方法初始化了组件。

通过以上俩种方式，我们就找到了程序入口，接下来我们就可以深入虎穴直视虎子了！

下篇继续。。。

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