HIkariCP链接池比之传统的Tomcat JDBC datasource 、c3p0 datasource 等传统链接池优势太大，在获取链接释放链接，执行效率上面高出很多，这个产品的口号是“快速、简单、可靠”。
官网详细地说明了HikariCP所做的一些优化，总结如下：
- 字节码精简 ：优化代码，直到编译后的字节码最少，这样，CPU缓存可以加载更多的程序代码；
- 优化代理和拦截器：减少代码，例如HikariCP的Statement proxy只有100行代码，只有BoneCP的十分之一；
- 自定义数组类型（FastStatementList）代替ArrayList：避免每次get()调用都要进行range check，避免调用remove()时的从头到尾的扫描；
- 自定义集合类型（ConcurrentBag：提高并发读写的效率；
- 其他针对BoneCP缺陷的优化，比如对于耗时超过一个CPU时间片的方法调用的研究（但没说具体怎么优化）
HikariCP为什么这么快
JDBC连接池的实现并不复杂，主要是对JDBC中几个核心对象Connection、Statement、PreparedStatement、CallableStatement以及ResultSet的封装与动态代理。接下来从几个方面来看看HikariCP为什么这么快：
优化并精简字节码
HikariCP利用了一个第三方的Java字节码修改类库Javassist来生成委托实现动态代理。动态代理的实现在ProxyFactory类
之所以使用Javassist生成动态代理，是因为其速度更快，相比于JDK Proxy生成的字节码更少，精简了很多不必要的字节码。
ConcurrentBag：更好的并发集合类实现
ConcurrentBag的实现借鉴于C#中的同名类，是一个专门为连接池设计的lock-less集合，实现了比LinkedBlockingQueue、LinkedTransferQueue更好的并发性能。ConcurrentBag内部同时使用了ThreadLocal和CopyOnWriteArrayList来存储元素，其中CopyOnWriteArrayList是线程共享的。ConcurrentBag采用了queue-stealing的机制获取元素：首先尝试从ThreadLocal中获取属于当前线程的元素来避免锁竞争，如果没有可用元素则再次从共享的CopyOnWriteArrayList中获取。此外，ThreadLocal和CopyOnWriteArrayList在ConcurrentBag中都是成员变量，线程间不共享，避免了伪共享(false sharing)的发生。
使用FastList替代ArrayList
FastList是一个List接口的精简实现，只实现了接口中必要的几个方法。JDK ArrayList每次调用get()方法时都会进行rangeCheck检查索引是否越界，FastList的实现中去除了这一检查，只要保证索引合法那么rangeCheck就成为了不必要的计算开销(当然开销极小)。此外，HikariCP使用List来保存打开的Statement，当Statement关闭或Connection关闭时需要将对应的Statement从List中移除。通常情况下，同一个Connection创建了多个Statement时，后打开的Statement会先关闭。ArrayList的remove(Object)方法是从头开始遍历数组，而FastList是从数组的尾部开始遍历，因此更为高效。
Druid和Hikari数据连接池对比：
Druid是java语言中最好的数据库连接池，并且能够提供强大的监控和扩展功能
业界把Druid和HikariCP做对比后，虽说HikariCP的性能比Druid高，但是因为Druid包括很多难度的统计和分析功能，所以这也是大家选择使用它的原因,所以说如果你的项目中不需要这些监控、统计之类的功能，可以选择速度更快的HikariCP。
来源：https://www.cnblogs.com/Mr-Rocker/p/10535566.html