커넥션 풀 & DataSource

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커넥션 풀이 필요한 이유

매번 커넥션을 새로 생성할 때의 문제

DB 커넥션을 새로 만드는 과정은 생각보다 매우 무겁다. 매 요청마다 새로 연결하면 응답 속도가 크게 저하된다.

클라이언트 요청
    ↓
1. 애플리케이션 → DB 드라이버 커넥션 요청
    ↓
2. DB 드라이버 → DB 서버에 TCP/IP 연결 (3-way handshake)
    ↓
3. DB 서버 → 아이디/패스워드 인증
    ↓
4. DB 서버 → 내부 DB 세션 생성
    ↓
5. DB 서버 → 커넥션 생성 완료 응답
    ↓
6. DB 드라이버 → 커넥션 객체 반환
    ↓
애플리케이션이 커넥션 사용

이 과정은 수십~수백 ms가 소요된다. HTTP 요청마다 이 과정을 반복하면: - 응답 속도가 느려짐 - DB 서버에 과부하 발생 - 사용자 경험 저하

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커넥션 풀 동작 방식

개념

커넥션 풀은 미리 여러 커넥션을 만들어두고 재사용하는 방식이다.

[초기화 시점]
애플리케이션 시작
    → 커넥션 풀 초기화
    → 미리 커넥션 N개 생성 (기본값: 보통 10개)
    → 풀에 보관

[요청 처리 시점]
클라이언트 요청
    → 풀에서 커넥션 하나 꺼냄 (즉시 획득, 빠름)
    → SQL 실행
    → 커넥션을 풀에 반납 (닫지 않고 반환)

[다음 요청]
    → 같은 커넥션을 재사용

커넥션 풀 상태

[커넥션 풀]
┌─────────────────────────────────┐
│  Con1 [사용 중] ← 스레드 A       │
│  Con2 [사용 중] ← 스레드 B       │
│  Con3 [대기]                    │
│  Con4 [대기]                    │
│  Con5 [대기]                    │
│  ...  (기본 10개)               │
└─────────────────────────────────┘

커넥션 반납 시 주의점

• con.close()를 호출해도 커넥션이 종료되지 않음 — 풀로 반납됨
• 커넥션 풀 구현체가 close()를 오버라이드해서 반납 로직으로 대체

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장점 / 단점 / 주의사항

장점

장점	설명
응답 속도 향상	이미 생성된 커넥션을 즉시 사용
DB 부하 감소	커넥션 생성/소멸 반복 제거
리소스 제한	최대 커넥션 수 제한으로 DB 보호
재사용성	커넥션을 반납 후 다른 요청이 재사용

단점 / 주의사항

단점	설명
풀 고갈(Pool Exhaustion)	모든 커넥션이 사용 중이면 대기 → 타임아웃
메모리 사용	커넥션은 DB 서버 리소스도 점유함
커넥션 누수	close()를 안 하면 반납이 안 됨 → 풀 고갈
설정 난이도	적절한 풀 크기 설정이 필요 (너무 크면 낭비, 너무 작으면 병목)

풀 고갈 시나리오

동시 요청 100개
풀 크기 10개

→ 10개는 즉시 처리
→ 나머지 90개는 커넥션 대기
→ 대기 타임아웃 (connectionTimeout: 30초 기본)
→ 타임아웃 초과 시 SQLTimeoutException 발생

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DataSource 인터페이스

왜 추상화하는가?

커넥션 획득 방법은 여러 가지가 있다:

1. DriverManager - 매번 새 커넥션 생성
2. HikariCP - 커넥션 풀 (가장 많이 사용)
3. DBCP2 - 아파치 커넥션 풀
4. c3p0 - 오래된 커넥션 풀

만약 DriverManager를 직접 사용하다가 HikariCP로 교체하면 커넥션을 획득하는 코드를 전부 수정해야 한다.

// DriverManager 방식
Connection con = DriverManager.getConnection(URL, USERNAME, PASSWORD);

// HikariCP 방식 (완전히 다른 API)
HikariDataSource ds = new HikariDataSource();
Connection con = ds.getConnection();

DataSource 표준 인터페이스

javax.sql.DataSource는 커넥션 획득 방법을 추상화한 표준 인터페이스다.

public interface DataSource {
    Connection getConnection() throws SQLException;
    // ...
}

[애플리케이션]
    ↓ DataSource (인터페이스)
    ├── DriverManagerDataSource  (테스트용, 매번 새 커넥션)
    ├── HikariDataSource         (실무 표준)
    ├── DBCP2DataSource          (아파치)
    └── ...

덕분에 커넥션 풀 구현체가 바뀌어도 애플리케이션 코드는 변경 없음 (설정만 변경).

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HikariCP

특징

• Spring Boot 2.x 이상의 기본 커넥션 풀
• 가장 빠르고 가벼운 커넥션 풀 라이브러리
• 2012년부터 개발, 현재 사실상 표준

주요 설정 파라미터

파라미터	기본값	설명
maximumPoolSize	10	풀의 최대 커넥션 수
minimumIdle	maximumPoolSize와 동일	유휴 커넥션 최소 수
connectionTimeout	30000 (30초)	커넥션 획득 대기 최대 시간 (ms)
idleTimeout	600000 (10분)	유휴 커넥션 유지 시간 (minimumIdle < maximumPoolSize일 때만 동작)
maxLifetime	1800000 (30분)	커넥션 최대 수명 (DB 타임아웃보다 짧게 설정 권장)
keepaliveTime	0 (비활성)	유휴 커넥션 keepalive 쿼리 주기
connectionTestQuery	null	커넥션 유효성 확인 쿼리
poolName	auto	풀 이름 (로그 식별용)

application.yml 설정 예시

spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/testdb
    username: root
    password: password
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    hikari:
      maximum-pool-size: 10
      minimum-idle: 5
      connection-timeout: 30000
      idle-timeout: 600000
      max-lifetime: 1800000
      pool-name: MyHikariPool

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코드 예제

DriverManagerDataSource (테스트/학습용)

@Test
void driverManager() throws SQLException {
    // 매번 새 커넥션 생성
    Connection con1 = DriverManager.getConnection(URL, USERNAME, PASSWORD);
    Connection con2 = DriverManager.getConnection(URL, USERNAME, PASSWORD);

    log.info("connection={}, class={}", con1, con1.getClass());
    log.info("connection={}, class={}", con2, con2.getClass());
    // 서로 다른 객체
}

@Test
void dataSourceDriverManager() throws SQLException {
    // DataSource 인터페이스를 통한 DriverManager 사용
    DriverManagerDataSource dataSource = new DriverManagerDataSource(URL, USERNAME, PASSWORD);

    useDataSource(dataSource);
}

private void useDataSource(DataSource dataSource) throws SQLException {
    Connection con1 = dataSource.getConnection();
    Connection con2 = dataSource.getConnection();

    log.info("connection={}, class={}", con1, con1.getClass());
    log.info("connection={}, class={}", con2, con2.getClass());
}

HikariDataSource (실무용)

@Test
void dataSourceConnectionPool() throws SQLException, InterruptedException {
    HikariDataSource dataSource = new HikariDataSource();
    dataSource.setJdbcUrl(URL);
    dataSource.setUsername(USERNAME);
    dataSource.setPassword(PASSWORD);
    dataSource.setMaximumPoolSize(10);
    dataSource.setPoolName("MyPool");

    useDataSource(dataSource);
    Thread.sleep(1000); // 풀에 커넥션 채워지는 것 확인 (별도 스레드)
}

Repository에서 DataSource 주입받기

@Slf4j
public class MemberRepositoryV1 {

    private final DataSource dataSource;

    // DataSource를 주입받으므로 DriverManager든 HikariCP든 코드 변경 없음
    public MemberRepositoryV1(DataSource dataSource) {
        this.dataSource = dataSource;
    }

    private Connection getConnection() throws SQLException {
        Connection con = dataSource.getConnection();
        log.info("get connection={}, class={}", con, con.getClass());
        return con;
    }

    public void save(Member member) throws SQLException {
        String sql = "INSERT INTO member(member_id, money) VALUES(?, ?)";
        Connection con = null;
        PreparedStatement pstmt = null;
        try {
            con = getConnection();
            pstmt = con.prepareStatement(sql);
            pstmt.setString(1, member.getMemberId());
            pstmt.setInt(2, member.getMoney());
            pstmt.executeUpdate();
        } catch (SQLException e) {
            throw e;
        } finally {
            close(con, pstmt, null);
        }
    }

    // ... 나머지 CRUD 메서드
}

Spring Bean으로 등록

@Configuration
public class AppConfig {

    @Bean
    public DataSource dataSource() {
        HikariDataSource dataSource = new HikariDataSource();
        dataSource.setJdbcUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/testdb");
        dataSource.setUsername("root");
        dataSource.setPassword("password");
        dataSource.setMaximumPoolSize(10);
        return dataSource;
    }

    @Bean
    public MemberRepository memberRepository() {
        return new MemberRepositoryV1(dataSource());
    }
}

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커넥션 풀 크기 결정 기준

공식 (Hikari 권장)

최적 풀 크기 = CPU 코어 수 * 2 + 효과적인 스핀들 수

실제로는 다음 기준으로 튜닝:

고려사항	설명
동시 요청 수	최대 동시 요청 수 기준으로 설정
DB 서버 스펙	DB가 허용하는 최대 커넥션 수 확인
응답 시간 요구사항	connectionTimeout 내에 처리 가능해야 함
WAS 스레드 수	보통 WAS 스레드 수 = DB 풀 크기 정도

풀 크기를 무한정 늘린다고 성능이 좋아지지 않는다. DB도 CPU/메모리가 한정되어 있고, 컨텍스트 스위칭 비용이 오히려 성능 저하를 유발한다.

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어떨 때 문제가 생기는가

문제 상황	원인	해결 방법
커넥션 풀 고갈	커넥션을 반납하지 않음 (누수)	try-finally / try-with-resources로 반드시 close()
오래된 커넥션 에러	DB 서버가 먼저 타임아웃으로 커넥션 종료	maxLifetime을 DB wait_timeout보다 짧게 설정
느린 초기 응답	애플리케이션 시작 시 커넥션 생성 시간	minimumIdle 설정으로 미리 확보
동시 요청 폭증	풀 크기 부족	maximumPoolSize 늘리거나 DB 스케일업
배포 시 커넥션 끊김	DB 재시작 또는 네트워크 문제	keepaliveTime 및 connectionTestQuery 설정

// 커넥션 누수 예시 - 절대 하면 안 됨
public void badExample() throws SQLException {
    Connection con = dataSource.getConnection();
    // ... 예외 발생 시 con.close()가 호출되지 않음
    // 풀로 반납되지 않아 풀 고갈 발생!
}

// 올바른 방법
public void goodExample() throws SQLException {
    Connection con = null;
    try {
        con = dataSource.getConnection();
        // ... 작업
    } finally {
        if (con != null) con.close(); // 항상 반납
    }
}

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언제 쓰는지

• 실무에서는 항상: 모든 프로덕션 환경은 커넥션 풀을 사용한다. 매 요청마다 새 커넥션을 생성하면 응답 속도 저하와 DB 부하가 발생한다.
• DriverManagerDataSource는 테스트/학습용: 커넥션 풀 없이 JDBC 기본 동작을 확인할 때만 사용

특징

• Spring Boot 기본 커넥션 풀: Spring Boot 2.x 이상에서 HikariCP가 기본 내장 — 별도 의존성 불필요
• DataSource 추상화: javax.sql.DataSource 인터페이스 덕분에 HikariCP → DBCP2 등 구현체 교체 시 코드 변경 없음
• 풀 크기 = 동시 처리량: 커넥션 풀 크기가 동시에 처리 가능한 DB 작업 수를 결정. WAS 스레드 수 이상으로 늘려도 성능 이점 없음

베스트 프랙티스

• maxLifetime을 DB wait_timeout보다 짧게 설정 — DB가 먼저 커넥션을 끊으면 Connection reset 에러 발생
• connectionTimeout 모니터링 — 풀 고갈 시 대기 시간 측정으로 적정 풀 크기 파악
• 커넥션 누수 방지 — try-finally 또는 try-with-resources로 항상 close() 호출
• poolName 설정 — 여러 DataSource 사용 시 로그에서 구분 가능

실무에서는?

상황	설정
일반 웹 서비스	maximumPoolSize: 10 (HikariCP 기본값)
고트래픽	CPU 코어 수 × 2 기준 + DB 서버 최대 커넥션 수 확인
읽기/쓰기 분리	마스터·슬레이브 각각 별도 DataSource 빈 분리

# application.yml 실무 설정 예시
spring:
  datasource:
    hikari:
      maximum-pool-size: 10
      minimum-idle: 5
      connection-timeout: 30000    # 30초
      max-lifetime: 1800000        # 30분 (DB wait_timeout보다 짧게)
      pool-name: MainPool