从一个ConnectionPool的实现看design pattern的运用 (七)
这里是bonmot对这个Connection pool的一个意见：
pooled Connection可能由于一个client忘记关闭，而导致整个pool阻塞。所以，应该对pooled Connection进行监控，对于超时的或其他invaild状态的pooled connection强制回收。
下面，让我们来分析这个需求。
首先，这样一个监视进程的逻辑可能是什么样的呢？
如果我们对超时的定义是：该连接从被分配出去到现在已经太久了。那么，我们需要在该连接对象上记录它被分配出去的时间。然后，在一个后台运行的daemon线程中定期检查这些正在使用的Connection.
而如果我们的超时又包括了对该connection使用的频繁程度，比如说：该连接已经有两个小时没人动过了，(这里，“动过”又需要定义。是只要某个成员函数被调用了就算被“动过”了吗？还是所有从该连接生成的对象，如Statement, ResultSet等等都算？）那我们就要重载我们该兴趣的方法，纪录该方法被调用的时间。
其次，一般来说，监视已分配连接和管理空闲连接之间到底有多大耦合呢？能否对它们解耦呢？经过分析，我感觉，答案是：不能。监视已分配连接的算法理论上有可能需要知道空闲连接的一些信息，而反之也是一样。而且，更讨厌的是，它们之间所需要的信息量无法估计，也就是说，对一些特定的算法，它们可能是完全的紧耦合。如果按这样分析，这种ConnectionPool可能还得要求实现者直接实现ConnectionPool, 就象我们第三章里使用的方法，只能偶尔使用一些utility类，象PooledConnection之类。
不过，虽然我们不能完全把监视算法和分配算法分开。但事实上很多监视算法，分配算法确实是互不相关的。比如象我们刚才分析的需求。所以我们也许可以写一个框架，简化对这些互不相关的算法的实现。虽然对完全紧耦合的情况我们无能为力，但对多数普通的情况，我们还是可以有些作为的。而且，这样一个框架并不影响对复杂的紧耦合情况的特殊实现。
好吧，现在就让我们着手构建这个框架。我们的目标是：定义一个Monitor的接口，负责监视所有分配出去的连接。然后，把一个Monitor对象，一个ConnectionPooling对象组合成一个ConnectionPool.
算法决定数据结构，首先是需要纪录的时间信息：
public interface Momento{
java.util.Date getTimestamp();
}
其次，我们的监视类需要知道怎样强行回收一个Connection:
public interface ResourceProxy{
Momento getBirthMomento();
void release();
boolean isReleased();
}
注意，这里，我们的ResourceProxy并不与Connection直接相关。这样，任何的资源，只要实现了这个接口，都可以被我们的监视类所监视。
然后是监视类的接口：
public interface ResourceProxyMonitor{
public void addResourceProxy(ResourceProxy proxy);
}
这个接口在connection被返回出ConnectionPool之前被调用，把分配的Connection注册给监视类。
下面是监视类的实现：
public class SimpleResourceProxyMonitor implements ResourceProxyMonitor{
public synchronized void addResourceProxy(ResourceProxy proxy){
list.add(proxy);
}
private final java.util.List list = new java.util.LinkedList();
private final HeartBeatEngine hb= HeartBeatEngine.instance();
private final void releaseProxy(ResourceProxy proxy){proxy.release();}
public final Runnable getMonitor(final long interval, final long ttl){
return hb.getThreadProc(interval, new HeartBeat(){
public boolean beat(){
final java.util.Date now = new java.util.Date();
synchronized(SimpleResourceProxyMonitor.this){
for(java.util.Iterator it
=list.iterator();it.hasNext();){
final ResourceProxy proxy =
(ResourceProxy)it.next();
final java.util.Date then =
proxy.getMomento().getTimestamp();
if(now.getTime()-then.getTime()>=ttl){
releaseProxy(proxy);
}
if(proxy.isReleased()){
it.remove();
}
}
}
return true;
}
});
}
public final synchronized void clear(){
turnoffMonitors();
for(java.util.Iterator it=list.iterator();it.hasNext();){
final ResourceProxy proxy = (ResourceProxy)it.next();
releaseProxy(proxy);
}
list.clear();
}
public final synchronized void empty(){
turnoffMonitors();
list.clear();
}
public final void turnonMonitors(){
hb.turnon();
}
public final void turnoffMonitors(){
hb.turnoff();
}
private SimpleResourceProxyMonitor(){}
public static SimpleResourceProxyMonitor instance(){
return new SimpleResourceProxyMonitor();
}
}
以及两个辅助接口和类：HeartBeat和HeartBeatEngine, 负责daemon线程的睡与醒。
public interface HeartBeat{
public boolean beat();
file://return true if continue, false otherwise;
}
public class HeartBeatEngine{
public Runnable getThreadProc(final long interval, final HeartBeat r){
return new Runnable(){
public void run(){
for(;isOn();){
try{
Thread.sleep(interval);
}catch(InterruptedException e){}
synchronized(HeartBeatEngine.this){
if(!isOn())return;
}
if(!r.beat())return;
}
}
};
}
private boolean down = false;
private HeartBeatEngine(boolean d){
this.down = d;
}
public final synchronized void turnon(){
down = false;
}
public final synchronized void turnoff(){
down = true;
}
private final boolean isOn(){
return !down;
}
public static HeartBeatEngine instance(){
return new HeartBeatEngine(false);
}
}
这里，getMonitor()仅仅返回一个Runnable, 而不是直接启动Thread。这样做更加灵活。使用这个monitor类的客户可以自由地使用这个Runnable, 比如说，使用一个线程池。
然后，我们需要一个proxy类来记录连接被分配的时间：
public class PooledConnectionProxy implements ResourceProxy{
public final Momento getMomento(){return momento;}
public void release(){
try{
conn.close();
}catch(SQLException e){
System.err.println(e.getMessage());
}
}
file://the conn.close() method has to be synchronized
public boolean isReleased(){
try{
return conn.isClosed();
}catch(SQLException e){return false;}
}
private final Momento momento;
private final Connection conn;
private PooledConnectionProxy(Momento momento, Connection conn){
this.momento = momento;
this.conn = conn;
}
public static ResourceProxy instance(Momento momento, Connection conn){
return new PooledConnectionProxy(momento, conn);
}
}
好了，现在我们可以把它们组装在一起，做出一个ConnectionPool来。
还记得我们的ConnectionPooling2Pool吗？它负责封装ConnectionPooling并对每一个连接进行封装。当时我们把封装逻辑写入了ConnectionPooling2Pool, 因为封装逻辑只有一种。
但现在，我们有了另一种封装逻辑。所以， refactor.
了解我的人应该知道，我是不会用template method pattern, 继承ConnectionPooling2Pool然后重载wrapup函数的。用组合！
ConnectionPooler是一个代表封装Connection的接口：
public interface ConnectionPooler{
public Connection pool(Connection conn, ConnectionHome home)
throws SQLException;
}
ConnectionPooling2Pool将使用ConnectionPooler进行封装。
public class ConnectionPooling2Pool implements ConnectionPool{
public final Connection getConnection()
throws test.res.ResourceNotAvailableException, SQLException{
return wrapup(pooling.getConnection());
}
public final Connection getConnection(long timeout)
throws test.res.ResourceTimeOutException, SQLException{
return wrapup(pooling.getConnection(timeout));
}
private final Connection wrapup(Connection conn)
throws SQLException{
return pl.pool(conn, pooling);
}
public final void clear(){
pooling.clear();
}
private final ConnectionPooling pooling;
private final ConnectionPooler pl;
private ConnectionPooling2Pool(ConnectionPooling pooling, ConnectionPooler pl){
this.pooling = pooling;
this.pl = pl;
}
public static ConnectionPool bridge(ConnectionPooling pooling, ConnectionPooler pl){
return new ConnectionPooling2Pool(pooling, pl);
}
}
原来的封装逻辑被实现为：
public class SimpleConnectionPooler implements ConnectionPooler{
public Connection pool(Connection conn, ConnectionHome home)
throws SQLException{
return PooledConnection.decorate(conn, home);
}
private SimpleConnectionPooler(){}
private static final ConnectionPooler singleton = new SimpleConnectionPooler();
public static ConnectionPooler instance(){return singleton;}
}
我们新的封装逻辑为：
public class MonitoredConnectionPooler implements ConnectionPooler{
public Connection pool(Connection conn, ConnectionHome home)
throws SQLException{
final Connection pooled = PooledConnection.decorate(conn, home);
monitor.addResourceProxy(
PooledConnectionProxy.instance(factory.newMomento(), pooled)
);
return pooled;
}
private final MomentoFactory factory;
private final ResourceProxyMonitor monitor;
private MonitoredConnectionPooler(ResourceProxyMonitor mon,
MomentoFactory factory){
this.monitor = mon;
this.factory = factory;
}
public static ConnectionPooler instance(ResourceProxyMonitor mon,
MomentoFactory factory){
return new MonitoredConnectionPooler(mon, factory);
}
}
最终的组合代码为：
public class TestConnectionPool{
public static void test(String driver, String url, String user, String pwd)
throws java.sql.SQLException, test.res.ResourceNotAvailableException, test.res.ResourceTimeOutException, ClassNotFoundException{
final ConnectionPool pool = ConnectionPooling2Pool.bridge(
ConnectionPoolingImpl.instance(
ConnectionFactoryImpl.instance(
driver, url, user, pwd),
1000),
SimpleConnectionPooler.instance()
);
final SimpleResourceProxyMonitor mon =
SimpleResourceProxyMonitor .instance();
final ConnectionPool pool2 = ConnectionPooling2Pool.bridge(
ConnectionPoolingImpl.instance(
ConnectionFactoryImpl.instance(
driver, url, user, pwd),
1000),
MonitoredConnectionPooler.instance(
mon, SimpleMomentoFactory.instance())
);
final Runnable monproc = mon.getMonitor(1000L, 1000000L);
new Thread(monproc).start();
}
}
对connection的使用频繁程度的监视，因为算法所要求的数据结构会有所不同，所以会需要自己的一套ResourceProxy, ResourceProxyMonitor接口以及对Connection甚至其它Connection生成对象的进行同步处理和记录存取时间的封装。但实现的机理是相似的。
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