数据库连接池设置多少合适？

为什么nginx只用4个线程发挥出的性能就大大超越了100个进程的Apache HTTPD？回想一下计算机科学的基础知识，答案其实是很明显的。

即使是单核CPU的计算机也能“同时”运行数百个线程。但我们都[应该]知道这只不过是操作系统用时间分片玩的一个小把戏。一颗CPU核心同一时刻只能执行一个线程，然后操作系统切换上下文，核心开始执行另一个线程的代码，以此类推。给定一颗CPU核心，其顺序执行A和B永远比通过时间分片“同时”执行A和B要快，这是一条计算机科学的基本法则。一旦线程的数量超过了CPU核心的数量，再增加线程数系统就只会更慢，而不是更快。

这几乎就是真理了……

有限的资源

上面的说法只能说是接近真理，但还并没有这么简单，有一些其他的因素需要加入。当我们寻找数据库的性能瓶颈时，总是可以将其归为三类：CPU、磁盘、网络。把内存加进来也没有错，但比起磁盘和网络，内存的带宽要高出好几个数量级，所以就先不加了。

如果我们无视磁盘和网络，那么结论就非常简单。在一个8核的服务器上，设定连接/线程数为8能够提供最优的性能，再增加连接数就会因上下文切换的损耗导致性能下降。数据库通常把数据存储在磁盘上，磁盘又通常是由一些旋转着的金属碟片和一个装在步进马达上的读写头组成的。读/写头同一时刻只能出现在一个地方，然后它必须“寻址”到另外一个位置来执行另一次读写操作。所以就有了寻址的耗时，此外还有旋回耗时，读写头需要等待碟片上的目标数据“旋转到位”才能进行操作。使用缓存当然是能够提升性能的，但上述原理仍然成立。

在这一时间段（即"I/O等待"）内，线程是在“阻塞”着等待磁盘，此时操作系统可以将那个空闲的CPU核心用于服务其他线程。所以，由于线程总是在I/O上阻塞，我们可以让线程/连接数比CPU核心多一些，这样能够在同样的时间内完成更多的工作。

那么应该多多少呢？这要取决于磁盘。较新型的SSD不需要寻址，也没有旋转的碟片。可别想当然地认为“SSD速度更快，所以我们应该增加线程数”，恰恰相反，无需寻址和没有旋回耗时意味着更少的阻塞，所以更少的线程[更接近于CPU核心数]会发挥出更高的性能。只有当阻塞创造了更多的执行机会时，更多的线程数才能发挥出更好的性能。

网络和磁盘类似。通过以太网接口读写数据时也会形成阻塞，10G带宽会比1G带宽的阻塞少一些，1G带宽又会比100M带宽的阻塞少一些。不过网络通常是放在第三位考虑的，有些人会在性能计算中忽略它们。

计算公式

下面的公式是由PostgreSQL提供的，不过我们认为可以广泛地应用于大多数数据库产品。你应该模拟预期的访问量，并从这一公式开始测试你的应用，寻找最合适的连接数值。

连接数 = ((核心数 * 2) + 有效磁盘数)

按这个公式，你的4核i7数据库服务器的连接池大小应该为((4 * 2) + 1) = 9。取个整就算是是10吧。是不是觉得太小了？跑个性能测试试一下，我们保证它能轻松搞定3000用户以6000TPS的速率并发执行简单查询的场景。如果连接池大小超过10，你会看到响应时长开始增加，TPS开始下降。这一公式其实不仅适用于数据库连接池的计算，大部分涉及计算和I/O的程序，线程数的设置都可以参考这一公式。

公理

你需要一个小连接池，和一个充满了等待连接的线程的队列

如果你有10000个并发用户，设置一个10000的连接池基本等于失了智。1000仍然很恐怖。即是100也太多了。你需要一个10来个连接的小连接池，然后让剩下的业务线程都在队列里等待。连接池中的连接数量应该等于你的数据库能够有效同时进行的查询任务数（通常不会高于2*CPU核心数）。

我们经常见到一些小规模的web应用，应付着大约十来个的并发用户，却使用着一个100连接数的连接池。这会对你的数据库造成极其不必要的负担。

请注意

连接池的大小最终与系统特性相关。

比如一个混合了长事务和短事务的系统，通常是任何连接池都难以进行调优的。最好的办法是创建两个连接池，一个服务于长事务，一个服务于短事务。

再例如一个系统执行一个任务队列，只允许一定数量的任务同时执行，此时并发任务数应该去适应连接池连接数，而不是反过来。