数据库连接数需匹配业务负载与服务能力，盲目增加会导致线程争用、内存溢出或连接拒绝；应区分应用层连接池、数据库最大连接数和真实活跃连接数，并按QPS×平均耗时估算后加缓冲配置；避免超限设置、缺失超时与泄漏检测等陷阱；建议通过读写分离、短事务、异步化和分级连接池协同优化，在稳定性、延迟与资源间求平衡。
数据库连接数不是越多越好，关键要匹配业务实际负载和数据库服务能力。盲目调高连接池上限，反而可能引发线程争用、内存溢出或数据库拒绝新连接。
实际应用中需区分三类连接数量：
maximumPoolSize，控制本服务最多维持多少空闲+活跃连接；max_connections，是实例级硬限制；一个经验公式可快速锚定下限：
最小合理活跃连接数 ≈ QPS × 平均查询耗时（秒）
例如：接口峰值 QPS 为 500，SQL 平均执行 120ms，则理论活跃连接约 500 × 0.12 = 60 个。
再叠加 1.5–2 倍缓冲（应对慢查询、事务阻塞、突发流量），建议连接池初始配置在 90–120 之间。
以下做法容易引发雪崩或资源浪费：
connection-timeout）→ 线程卡死在 getConnection()，拖垮整个服务；leakDetectionThreshold）→ 长期运行后连接数缓慢上涨直至打满；不靠单点堆连接数，而靠协同优化：
连接规划本质是平衡——在稳定性、延迟、资源开销之间找最优解。上线前务必用压测工具（如 JMeter/ghz）模拟真实流量，观察连接池使用率、平均获取时间、DB 端 active threads 等指标，再动态校准。
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