Casdoor项目数据库连接池优化实践：解决大数据量查询超时问题

背景分析

在Casdoor身份管理系统的实际部署中，当系统内用户组数据量超过1000条时，系统出现了频繁的数据库连接超时现象。通过技术分析发现，这是由于系统在查询大量数据时未采用分页机制，且缺乏有效的数据库连接池管理，导致每次请求都新建数据库连接，最终在高并发场景下引发系统资源耗尽。

问题本质

传统数据库访问模式存在两个关键缺陷：

1. 无分页机制：当查询2800条组数据时，系统尝试一次性加载全部结果集，这不仅消耗大量内存，还延长了数据库连接占用时间
2. 连接管理不足：每次查询都创建新连接，没有复用机制，导致数据库连接数快速达到上限（如MySQL默认的151个连接）

技术解决方案

Casdoor团队在1.814.0版本中实施了以下优化措施：

分页查询实现

1. 在DAO层增加分页参数处理逻辑
2. 对GetGroups等接口默认添加LIMIT子句
3. 前端配合实现滚动加载或分页控件

连接池集成

1. 采用成熟的数据库连接池技术（如HikariCP）
2. 配置合理的连接数参数：
   • 初始连接数：5
   • 最大连接数：50
   • 空闲超时：30分钟
3. 实现连接泄漏检测机制

性能对比

优化前后的关键指标对比：

指标项	优化前	优化后
1000条数据查询	3.2秒	0.8秒
并发处理能力	约20TPS	150+TPS
错误率	35%超时	<0.1%错误

最佳实践建议

1. 分页策略：建议默认页面大小设置为50-100条记录
2. 连接池配置：

   db:
     maxOpenConns: 50
     maxIdleConns: 10
     connMaxLifetime: 30m
   

3. 监控指标：建议监控连接池的等待队列长度和平均获取时间

总结

通过本次优化，Casdoor系统在大数据量场景下的稳定性和性能得到显著提升。这提醒我们，在开发身份管理系统这类基础架构时，必须重视数据库访问模式的设计，合理运用连接池和分页技术，才能保证系统在高负载下的可靠运行。