连接Oracle数据库，打开PSCache，在其他的数据库连接池都会存在内存占用过多的问题，Druid是唯一解决这个问题的连接池。
oracle数据库下PreparedStatementCache内存问题解决方案：
Oracle支持游标，一个PreparedStatement对应服务器一个游标，如果PreparedStatement被缓存起来重复执行，PreparedStatement没有被关闭，服务器端的游标就不会被关闭，性能提高非常显著。在类似SELECT * FROM T WHERE ID = ?这样的场景，性能可能是一个数量级的提升。
由于PreparedStatementCache性能提升明显，DruidDataSource、DBCP、JBossDataSource、WeblogicDataSource都实现了PreparedStatementCache。
PreparedStatementCache带来的问题
阿里巴巴在使用jboss连接池做PreparedStatementCache时，遇到了full gc频繁的问题。通过mat来分析jmap dump的结果，发现T4CPreparedStatement占内存很多，出问题的几个项目，有的300M，有的500M，最夸张的900M。这些应用都是用jboss连接池访问Oracle数据库，T4CPreparedStatement是Oracle JDBC Driver的PreparedStatement一种实现。 oracle driver不是开源，通过逆向工程以及mat分析，发现其中占内存的是字段char[] defineChars，defineChars大小的计算公式是这样的：
defineChars大小 = rowSize * rowPrefetchCount
rowPrefetchCount在Oracle中，缺省值为10。
其中rowSize是执行查询设计的每一列的大小的和。计算公式是：
rowSize = col_1_size + col_2_size + ... + col_n_size
很悲剧，有些列数据类型是varchar2(4000)，于是rowSize巨大，很多个表关联的SQL，rowSize可能高达数十K，再乘以rowPrefetchCount，defineChars大小接近1M。可以想想，maxPoolSize设置为30，PreparedStatementCacheSize设置为50的场景下，是可能导致PreparedStatementCache占据上G的内存。 实际测试得到的结果如下：
varchar2(4000) col_size 4000 chars clob -> col_size col_size 4000 bytes
实际占据内存的公式：
占据内存大小峰值 = defineChars大小 * PreparedStatementCacheSize * MaxPoolSize
我们实际分析，一个应用运行的SQL大约数百条，PreparedStatementCacheSize为50，PreparedStatementCache的算法为LRU，很多的SQL执行之后，在Cache中HitCount为0就被淘汰了，淘汰的过程，其位置从第1移到第50，这个漫长的过程导致了defineChars不能够被young gc回收。
Druid的解决方案
使用OracleDriver提供的PreparedStatementCache支持方法，清理PreparedStatement所持有的buffer。 Oracle在10.x和11.x的Driver中，都提供了如下管理PreparedStatementCache的接口，如下：
package oracle.jdbc.internal; import Java.sql.SQLException; public interface OraclePreparedStatement extends oracle.jdbc.OraclePreparedStatement, OracleStatement { public void enterImplicitCache() throws SQLException; public void exitImplicitCacheToActive() throws SQLException; public void exitImplicitCacheToClose() throws SQLException; }
DruidDataSource在管理Oracle PreparedStatement Cache时，调用了上述方法。当调用了enterImplicitCache之后，T4CPreparedStatement中的defineChars和defineBytes都会被清空。
测试表明，通过上述处理，能够有效降低内存。
根据PreparedStatement执行的结果，计算RowPrefetch大小 DrudDataSource对在PreparedStatement.executeQuery和execute方法返回的ResultSet做监控统计执行SQL返回的行数，然后根据统计的结果来设置rowPrefetchSize。例如SQL
SELECT * FROM ORDER WHERE ID = ?
这样的SQL每次返回的纪录数量都是0或者1，根据这个统计的最大值来设置rowPrefetchSize。如果最大值为1，则需要设置rowPrefetchSize为2。
计算公式如下：
int maxRowFetchCount = max(resultSet.size) + 1; if (maxRowFetchCount > defaultRowPrefetch) { maxRowFetchCount = defaultRowPreftech; } prearedStatement.rowPrefetch = maxRowFetchCount;
根据生产环境的监控统计，大多数的SQL返回的行数都是比较小的，通常是1。通过这种算法，能够减少PreparedStatementCache的内存占用。
添加PreparedStatementCache计数器 包括：
PreparedStatementCacheCurrentSize PreparedStatementCacheDeleteCount 缓存删除次数 PreparedStatementCacheHitCount 缓存命中次数 PreparedStatementCacheMissCount 缓存不命中次数 PreparedStatementCacheAccessCount 缓存访问次数
通过这五个计数器，我们清晰了解PreparedStatementCache的工作情况，然后根据实际情况调整。
12. Druid对比
各种数据库连接池对比
主要功能对比
Druid | BoneCP | DBCP | C3P0 | Proxool | JBoss | |
LRU | 是 | 否 | 是 | 否 | 是 | 是 |
PSCache | 是 | 是 | 是 | 是 | 否 | 否 |
PSCache-Oracle-Optimized | 是 | 否 | 否 | 否 | 否 | 否 |
ExceptionSorter | 是 | 否 | 否 | 否 | 否 | 是 |
LRU
LRU是一个性能关键指标，特别Oracle，每个Connection对应数据库端的一个进程，如果数据库连接池遵从LRU，有助于数据库服务器优化，这是重要的指标。在测试中，Druid、DBCP、Proxool是遵守LRU的。BoneCP、C3P0则不是。BoneCP在mock环境下性能可能好，但在真实环境中则就不好了。
PSCache
PSCache是数据库连接池的关键指标。在Oracle中，类似SELECT NAME FROM USER WHERE ID = ?这样的SQL，启用PSCache和不启用PSCache的性能可能是相差一个数量级的。Proxool是不支持PSCache的数据库连接池，如果你使用Oracle、SQL Server、DB2、Sybase这样支持游标的数据库，那你就完全不用考虑Proxool。
PSCache-Oracle-Optimized
Oracle 10系列的Driver，如果开启PSCache，会占用大量的内存，必须做特别的处理，启用内部的EnterImplicitCache等方法优化才能够减少内存的占用。这个功能只有DruidDataSource有。如果你使用的是Oracle Jdbc，你应该毫不犹豫采用DruidDataSource。
ExceptionSorter
ExceptionSorter是一个很重要的容错特性，如果一个连接产生了一个不可恢复的错误，必须立刻从连接池中去掉，否则会连续产生大量错误。这个特性，目前只有JBossDataSource和Druid实现。Druid的实现参考自JBossDataSource。
13. Druid迁移
dbcp迁移：
DruidDataSource的配置是兼容DBCP的。从DBCP迁移到DruidDataSource，只需要修改数据源的实现类就可以了。
DBCP的数据库连接池的实现是：
org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource
替换为：
com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
如果需要使用Druid的其他配置，可以参考https://github.com/alibaba/druid/wiki/%E9%85%8D%E7%BD%AE_DruidDataSource%E5%8F%82%E8%80%83%E9%85%8D%E7%BD%AE
例子
<bean id="dataSource" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" destroy-method="close"> <property name="url" value="${jdbc_url}" /> <property name="username" value="${jdbc_user}" /> <property name="password" value="${jdbc_password}" /> <property name="filters" value="stat" /> <property name="maxActive" value="20" /> <property name="initialSize" value="1" /> <property name="maxWait" value="60000" /> <property name="minIdle" value="1" /> <property name="timeBetweenEvictionRunsMillis" value="60000" /> <property name="minEvictableIdleTimeMillis" value="300000" /> <property name="validationQuery" value="SELECT 'x'" /> <property name="testWhileIdle" value="true" /> <property name="testOnBorrow" value="false" /> <property name="testOnReturn" value="false" /> <property name="poolPreparedStatements" value="true" /> <property name="maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize" value="20" /></bean>
14. Druid特性
ExceptionSorter是JBoss DataSource中的优秀特性，Druid也有一样功能的ExceptionSorter，但不用手动配置，自动识别生效的。
maxIdle是Druid为了方便DBCP用户迁移而增加的，maxIdle是一个混乱的概念。连接池只应该有maxPoolSize和minPoolSize，druid只保留了maxActive和minIdle，分别相当于maxPoolSize和minPoolSize。
DruidDataSource支持JNDI配置，具体实现的类是这个：
com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceFactory，你可以阅读代码加深理解。
com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceFactory实现了javax.naming.spi.ObjectFactory，可以作为JNDI数据源来配置。
Tomcat JNDI配置
在Tomcat使用JNDI配置DruidDataSource，在/conf/context.xml中，在中加入如下配置：
<Resource name="jdbc/druid-test" factory="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceFactory" auth="Container" type="javax.sql.DataSource" maxActive="100" maxIdle="30" maxWait="10000" url="jdbc:derby:memory:tomcat-jndi;create=true" />
前半部分是基本信息，不能少的，后半部分是连接池的参数，具体参数看这里，大多数情况driverClassName可以自动识别的
添加Filter
<Resource name="jdbc/druid-test" factory="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceFactory" auth="Container" type="javax.sql.DataSource" maxActive="100" maxIdle="30" maxWait="10000" url="jdbc:derby:memory:tomcat-jndi;create=true" filters="stat" />
15. Druid更换
Druid提供了一个中完全平滑迁移DBCP的办法。
1) 从http://repo1.maven.org/maven2/com/alibaba/druid/druid-wrapper/ 下载druid-wrapper-xxx.jar
2) 加入druid-xxx.jar
3) 从你的WEB-INF/lib/中删除dbcp-xxx.jar
4) 按需要加上配置，比如JVM启动参数加上-Ddruid.filters=stat，动态配置druid的filters
这种用法，使得可以在一些非自己开发的应用中使用Druid，例如在sonar中部署druid，sonar是一个使用jruby开发的web应用，写死了DBCP，只能够通过这种方法来更换。