要以最佳方式实现C3P0，请检查这个答案

C3P0:

对于企业应用，C3P0是最好的方法。 C3P0是一个易于使用的库，用于用jndi绑定的数据源来增强传统的(基于drivermanager的)JDBC驱动程序，包括实现连接和语句池的数据源，如jdbc3规范和jdbc2 std扩展所描述的那样。 C3P0还健壮地处理了DB断开和恢复上的透明重新连接，而DBCP永远不会恢复连接，如果链接从下面被取出。

这就是为什么c3p0和其他连接池也有准备好的语句缓存——它允许应用程序代码避免处理所有这些。这些语句通常保存在一些有限的LRU池中，因此常见语句重用PreparedStatement实例。

更糟糕的是，DBCP将Connection对象返回给底层传输中断的应用程序。 c3p0的一个常见用例是替换Apache Tomcat中包含的标准DBCP连接池。程序员经常会遇到DBCP连接池中没有正确回收连接的情况，在这种情况下，c3p0是一个有价值的替代品。

在当前的更新中，C3P0有一些出色的功能。这些因素如下:

ComboPooledDataSource dataSource = new ComboPooledDataSource();
dataSource.setMinPoolSize();
dataSource.setMaxPoolSize();
dataSource.setMaxIdleTime();
dataSource.setMaxStatements();
dataSource.setMaxStatementsPerConnection();
dataSource.setMaxIdleTimeExcessConnections();

在这里，最大池大小和最小池大小定义了连接的边界，即此应用程序将采用的最小连接和最大连接。MaxIdleTime()定义何时释放空闲连接。

DBCP:

This approach is also good but have some drawbacks like connection timeout and connection realeasing. C3P0 is good when we are using mutithreading projects. In our projects we used simultaneously multiple thread executions by using DBCP, then we got connection timeout if we used more thread executions. So we went with c3p0 configuration. I would not recommend DBCP at all, especially it's knack of throwing connections out of the pool when the DB goes away, its inability to reconnect when the DB comes back and its inability to dynamically add connection objects back into the pool (it hangs forever on a post JDBCconnect I/O socket read)

谢谢:)

我刚在DBCP上浪费了一天半时间。尽管我使用的是最新的DBCP版本，但我遇到了与j pimmel完全相同的问题。我完全不推荐DBCP，特别是它在DB消失时将连接从池中抛出，当DB返回时无法重新连接，并且无法动态地将连接对象添加回池中(它永远挂在JDBCconnect I/O套接字读取后)。

我现在切换到C3P0。我在以前的项目中使用过它，它的工作和表现就像一个魅力。

要以最佳方式实现C3P0，请检查这个答案

C3P0:

对于企业应用，C3P0是最好的方法。 C3P0是一个易于使用的库，用于用jndi绑定的数据源来增强传统的(基于drivermanager的)JDBC驱动程序，包括实现连接和语句池的数据源，如jdbc3规范和jdbc2 std扩展所描述的那样。 C3P0还健壮地处理了DB断开和恢复上的透明重新连接，而DBCP永远不会恢复连接，如果链接从下面被取出。

这就是为什么c3p0和其他连接池也有准备好的语句缓存——它允许应用程序代码避免处理所有这些。这些语句通常保存在一些有限的LRU池中，因此常见语句重用PreparedStatement实例。

更糟糕的是，DBCP将Connection对象返回给底层传输中断的应用程序。 c3p0的一个常见用例是替换Apache Tomcat中包含的标准DBCP连接池。程序员经常会遇到DBCP连接池中没有正确回收连接的情况，在这种情况下，c3p0是一个有价值的替代品。

在当前的更新中，C3P0有一些出色的功能。这些因素如下:

ComboPooledDataSource dataSource = new ComboPooledDataSource();
dataSource.setMinPoolSize();
dataSource.setMaxPoolSize();
dataSource.setMaxIdleTime();
dataSource.setMaxStatements();
dataSource.setMaxStatementsPerConnection();
dataSource.setMaxIdleTimeExcessConnections();

在这里，最大池大小和最小池大小定义了连接的边界，即此应用程序将采用的最小连接和最大连接。MaxIdleTime()定义何时释放空闲连接。

DBCP:

This approach is also good but have some drawbacks like connection timeout and connection realeasing. C3P0 is good when we are using mutithreading projects. In our projects we used simultaneously multiple thread executions by using DBCP, then we got connection timeout if we used more thread executions. So we went with c3p0 configuration. I would not recommend DBCP at all, especially it's knack of throwing connections out of the pool when the DB goes away, its inability to reconnect when the DB comes back and its inability to dynamically add connection objects back into the pool (it hangs forever on a post JDBCconnect I/O socket read)

谢谢:)

以下是一些文章，它们表明DBCP的性能明显高于C3P0或Proxool。另外，根据我自己的经验，c3p0确实有一些不错的特性，比如预处理语句池，并且比DBCP更可配置，但是DBCP在我使用过的任何环境中都要快得多。

dbcp和c3p0的区别?绝对没有!(酒井的一个开发者博客) http://blogs.nyu.edu/blogs/nrm216/sakaidelic/2007/12/difference_between_dbcp_and_c3.html

请在博客文章的评论中查看对JavaTech文章“连接池决战”的点赞。

我的建议是

hikari >德鲁伊> UCP > c3p0 > DBCP

它是基于我所测试的- 20190202，在我的本地测试环境中(4GB mac/mysql in docker/pool minSize=1, maxSize=8)， hikari可以服务1024个线程x 1024次来获得连接，每个线程完成的平均时间是1或2百万秒，而c3p0只能服务256个线程x 1024次，每个线程的平均时间已经是2100万秒。(512个线程失败)。

当我们使用多线程项目时，C3p0很好。在我们的项目中，我们使用DBCP同时执行多个线程，然后如果我们使用更多的线程执行，我们就会得到连接超时。所以我们用了c3p0位型。