Druid线程池中的连接什么时候会关闭？

Druid线程池帮我们实现了应用程序和数据之间的长连接管理，一个线上变更引起了我的疑问，如果我们数据库切换到备用集群，怎么变更？

数据库连接，一般都是域名连接，现在将域名和IP的绑定关系变了，更新ngix，通过域名能找到新的Ip，然后期望通过新IP连接数据库。此时应用程序中的数据库连接池中还保持老IP的连接，这样会造成新的连接走到新数据库，老的连接走到老数据库。
为了解决这个问题，我们当时的操作是手动将老的数据库kill了，使连接池中的老的连接失效重连到新的IP，这样操作，目标是实现了，但是风险很大，如果kill了老数据库后新的数据库不能用咋办？业务都停了，连接池中的老的连接失效重连，这个过渡时间能持续好久，我们业务是否能接受，这都是风险！

欢迎小伙伴们提供思路！！！

下面是我翻看Druid的清除连接的源码整理出来的几个点，注意看源码中的几处注释

1.DruidDataSource.shrink(boolean checkTime)方法中异步线程 DestroyTask 对无效的Collection做清除

public void shrink(boolean checkTime) {final List<DruidConnectionHolder> evictList = new ArrayList<DruidConnectionHolder>();try {lock.lockInterruptibly();} catch (InterruptedException e) {return;}try {final int checkCount = poolingCount - minIdle;final long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();for (int i = 0; i < poolingCount; ++i) {DruidConnectionHolder connection = connections[i];if (checkTime) {## 连接不管是否空闲,存活phyTimeoutMillis后强制回收，用于Destroy线程清理连接的时候的检测时间，如果不配置默认等于-1，也就是此处不检查if (phyTimeoutMillis > 0) {long phyConnectTimeMillis = currentTimeMillis - connection.getTimeMillis();if (phyConnectTimeMillis > phyTimeoutMillis) {evictList.add(connection);continue;}}long idleMillis = currentTimeMillis - connection.getLastActiveTimeMillis();if (idleMillis < minEvictableIdleTimeMillis) {break;}if (checkTime && i < checkCount) {evictList.add(connection);} else if (idleMillis > maxEvictableIdleTimeMillis) {## 连接的最大存活时间，如果连接的最大时间大于 maxEvictableIdleTimeMillis ，则无视最小连接数强制回收evictList.add(connection);}} else {if (i < checkCount) {evictList.add(connection);} else {break;}}}int removeCount = evictList.size();if (removeCount > 0) {System.arraycopy(connections, removeCount, connections, 0, poolingCount - removeCount);Arrays.fill(connections, poolingCount - removeCount, poolingCount, null);poolingCount -= removeCount;}} finally {lock.unlock();}for (DruidConnectionHolder item : evictList) {Connection connection = item.getConnection();JdbcUtils.close(connection);destroyCount.incrementAndGet();}
}

2.DruidDataSource.public int removeAbandoned() 方法中异步线程 DestroyTask 对无效的Collection做清除

public int removeAbandoned() {int removeCount = 0;long currrentNanos = System.nanoTime();List<DruidPooledConnection> abandonedList = new ArrayList<DruidPooledConnection>();synchronized (activeConnections) {Iterator<DruidPooledConnection> iter = activeConnections.keySet().iterator();for (; iter.hasNext();) {DruidPooledConnection pooledConnection = iter.next();if (pooledConnection.isRunning()) {continue;}long timeMillis = (currrentNanos - pooledConnection.getConnectedTimeNano()) / (1000 * 1000);## 通过datasource.getConnontion() 取得的连接必须在removeAbandonedTimeout这么多秒内调用close()要不我就弄死你.(就是conn不能超过指定的租期)；removeAbandonedTimeoutMillis=默认300 * 1000 5分钟if (timeMillis >= removeAbandonedTimeoutMillis) {iter.remove();pooledConnection.setTraceEnable(false);abandonedList.add(pooledConnection);}}}if (abandonedList.size() > 0) {for (DruidPooledConnection pooledConnection : abandonedList) {synchronized (pooledConnection) {if (pooledConnection.isDisable()) {continue;}}JdbcUtils.close(pooledConnection);pooledConnection.abandond();removeAbandonedCount++;removeCount++;.....................}}return removeCount;}

3.DruidDataSource. public DruidPooledConnection getConnecltionDirect(long maxWaitMillis) ：检查空闲连接是否有效，如果连接无效关闭连接，再新建一个可用连接

 if (isTestWhileIdle()) {final long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();final long lastActiveTimeMillis = poolableConnection.getConnectionHolder().getLastActiveTimeMillis();final long idleMillis = currentTimeMillis - lastActiveTimeMillis;long timeBetweenEvictionRunsMillis = this.getTimeBetweenEvictionRunsMillis();if (timeBetweenEvictionRunsMillis <= 0) {timeBetweenEvictionRunsMillis = DEFAULT_TIME_BETWEEN_EVICTION_RUNS_MILLIS;}## 获取连接的时候，检查连接的空闲时间，如果空间时间大于配置的时间，检测连接是否还有效，如果连接无效关闭连接，无效连接关闭了后再新建一个可用连接if (idleMillis >= timeBetweenEvictionRunsMillis) {boolean validate = testConnectionInternal(poolableConnection.getConnection());if (!validate) {if (LOG.isDebugEnabled()) {LOG.debug("skip not validate connection.");}discardConnection(realConnection);continue;}}}

还有其它地方会关闭连接，如果空闲连接数量大于配置的数量，这个时候需要关闭多余的连接。未完待续。。。。。。。。。。

当时我们的操作方案：

回滚方案
序号	步骤	操作人	时间
7	通过全局锁阻塞新集群数据写入，加锁成功后再进入下一步。操作命令： flush tables with read lock ;	DBA	10秒
8	记录新集群主库此时binlog的pos点。操作命令：show master status\G;	DBA	3秒
9	新集群主库日志刷盘。操作命令：flush logs;	DBA	3秒
10	解析生成新集群已执行过的dml/ddl语句（解析范围从步骤4的pos起始点开始到步骤9的pos结束点结束）操作命令：python binlog2sql.py --flashback -h127.0.0.1 -P3306 -uxxx -p'xxx' -dxxx --start-file='mysql-bin.xxxxxx' --start-position=xxx --stop-position=xxx > exec.sql	DBA	以实际执行时间为准
11	将sql文件传回原集群主库并执行操作命令：mysql -uroot -p < exec.sql;	DBA	以实际执行时间为准
12	域名进行回切。	DBA	以实际执行时间为准
13	迁移完成后验证：验证应用连接是否正常验证新集群数据库是否存在连接	DBA 业务运维	10分钟

注：	其中7到11步骤是为了保证新老集群数据一致性，如果对RTO比较在意，可以容忍小部分数据丢失，建议回退直接从12步开始执行

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