1 DruidPooledStatement

本来以为pool包收尾了，扫了一下发现还有statement，这块比较简单，是对JDBC的Statement进行了一些封装，实现了与连接池对应的功能，看下类图：

DruidPooledStatement.png

2 执行SQL

DruidPooledStatement 中最重要的就是execute开头的一系列方法了，是执行SQL的本体，都是对JDBC的Statement的增强，主要多做了以下：

• checkOpen()校验当前statement是否已经被关闭
• incrementExecuteUpdateCount() 对执行语句计数加一,统计用
• transactionRecord()记录执行的sql，统计用
• conn.beforeExecute()，从DruidConnectionHolder中获取连接，并修改其running状态为true
• conn.afterExecute(),从DruidConnectionHolder中获取连接，并修改其running状态为false,并且更新最后活跃时间为当前时间戳

3 DruidPooledPreparedStatement

DruidPooledPreparedStatement实现了JDBC的PreparedStatement，是执行预编译的SQL用，跟Connection相同，引入了PreparedStatementHolder这样一个Holder类，同样定义了一些统计属性，其中有个属性pooling，是否池化，引出了PreparedStatementPool，里面用LinkedHashMap实现了LRU，一个cache类用来缓存预编译过的statement；
cache的key定义了一个类，PreparedStatementKey，重写了hashcode和equals方法，很有意思地参考了String的hashcode，用了31这个质数作进制来计算hash，且不仅仅是sql语句相同，需要其他属性都相同才算相同，贴一下源码：

public int hashCode() {
            final int prime = 31;
            int result = 1;

            result = prime * result + ((sql == null) ? 0 : sql.hashCode());
            result = prime * result + ((catalog == null) ? 0 : catalog.hashCode());
            result = prime * result + ((methodType == null) ? 0 : methodType.hashCode());

            result = prime * result + resultSetConcurrency;
            result = prime * result + resultSetHoldability;
            result = prime * result + resultSetType;

            result = prime * result + autoGeneratedKeys;

            result = prime * result + Arrays.hashCode(columnIndexes);
            result = prime * result + Arrays.hashCode(columnNames);

            return result;
        }

4 DruidPooledCallableStatement

CallableStatement是用来执行函数或者存储过程的，在当下的大环境下，用得真的很少就略过了吧。

5 总结

druid在JDBC的statement基础上，封装了一些类来扩展自己的属性和功能，一般在工程环境下，基本就用AOP或者装饰器模式来实现（感觉这个Holder有点像装饰器，又有点像单例的Holder）的，写框架的时候，这种方式还是很值得借鉴的，很内聚、高效，也没有额外的引用
cache的使用很巧妙，但是在刷文章的时候看到过一个问题，虽然在后续版本中修复了，但还是分享一下：
探究Druid连接池“违反协议”异常
这个问题抛的是SQL异常，问题却出在缓存上，对与缓的状态和刷新策略，有了新的认识