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 charsclob -> 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。

Oracle数据库下PreparedStatementCache内存问题解决方案

PreparedStatementCache带来的问题

Druid的解决方案