Java监控数据库连接池活跃与峰值连接数，需通过连接池运行时状态对象获取：Druid调用getActiveCount()和getPoolingCountPeak()；HikariCP通过HikariPoolMXBean.getActiveConnections()并自行追踪峰值；推荐集成Micrometer统一上报，同时启用连接泄露检测。
Java 中监控数据库连接池的活跃连接数与峰值，核心在于获取连接池的运行时状态对象，并调用其公开的统计方法。不同连接池实现方式不同，但逻辑一致：通过数据源或管理 Bean 暴露的指标接口读取实时值。
Druid 连接池：直接读取 DruidDataSource 状态
Druid 提供了 DruidDataSource 实例上的原生方法，无需额外依赖即可获取关键指标：
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活跃连接数：调用
dataSource.getActiveCount() -
峰值活跃数：调用
dataSource.getPoolingCountPeak()（历史最高并发使用连接数） - 也可通过 JMX 获取：
com.alibaba.druid:type=DruidDataSource,name="dataSourceName"下的ActiveCount和PoolingCountPeak属性
HikariCP：使用 HikariPoolMXBean
HikariCP 不直接暴露方法，但提供标准 JMX 接口，推荐通过 HikariPoolMXBean 访问：
Alibabacloud Sdk Client Initialization For Java
下载
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活跃连接数：
poolMXBean.getActiveConnections() -
峰值活跃数：
poolMXBean.getThreadsAwaitingConnection()不是峰值，需自行记录；实际中建议在监控周期内缓存并比对getActiveConnections()的最大值 - 获取 MXBean 示例：
HikariPoolMXBean poolMXBean = dataSource.getHikariPoolMXBean();
通用做法：集成 Micrometer 或自定义定时采集
生产环境不建议手动轮询，应结合指标框架统一上报：
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- Druid 支持自动注册到
MetricRegistry（如 Dropwizard Metrics），活跃数指标名为druid.pool.activeConnections - HikariCP 与 Micrometer 集成后，指标为
hikaricp.connections.active和hikaricp.connections.active.max（后者即峰值） - 可配置定时任务（如 Spring @Scheduled），每 10–30 秒采集一次并写入 Prometheus 或日志
注意连接泄露导致的“假峰值”
如果活跃连接数持续高位不降，或峰值远超业务预期，大概率存在连接未 close 问题：
- 启用 Druid 的
removeAbandonedOnBorrow=true和logAbandoned=true可记录泄露堆栈 - HikariCP 对应参数为
leak-detection-threshold=60000（毫秒） - 监控时应同步关注
waitingThreadCount（等待线程数），若长期 > 0，说明连接已被占满且无法释放
