DruidDataSource 的緩存策略主要是用來優化數據庫連接池的性能和提高資源利用效率。緩存策略在數據庫連接池中扮演著重要角色，通過合理管理數據庫連接，減少頻繁創建和銷毀連接的開銷，從而提高應用程序的響應速度和吞吐能力。以下是一些關鍵點來解釋DruidDataSource的緩存策略及其作用：

1. 連接管理

DruidDataSource 維護一個數據庫連接的緩存池。這個池子里存放的是活躍的數據庫連接，當應用程序需要與數據庫交互時，可以直接從池中取出已經建立的連接，使用完畢后再歸還到池中。這種方式減少了每次請求都需要進行連接建立和釋放的時間，提升了應用的執行效率。

2. 連接復用

通過復用已存在的連接，減少了連接創建和銷毀的成本。數據庫連接的建立通常包括網絡通信、身份驗證等步驟，是一個資源消耗較大的操作。DruidDataSource 通過復用連接，可以顯著減少這些開銷。

3. 連接生命周期管理

DruidDataSource 提供了詳細的連接生命周期管理功能，比如連接的最大存活時間（maxEvictableIdleTimeMillis）、最小空閑時間（minEvictableIdleTimeMillis）等參數可以配置，確保連接池中的連接都是有效并且性能良好的。

4. 預處理語句（PreparedStatement）緩存

除了連接緩存，DruidDataSource 還可以緩存SQL預處理語句（即PreparedStatement）。這些預處理語句在首次解析后會被緩存，后續相同的SQL請求可以直接使用已緩存的預處理語句，避免重復的解析和編譯過程，從而提高SQL執行效率。

5. 連接檢測

為了確保連接池中的連接始終處于可用狀態，DruidDataSource 還提供了自動檢測連接有效性的功能。例如，可以配置validationQuery來定期檢查連接是否有效，以及testWhileIdle、testOnBorrow、testOnReturn等參數來在不同情況下測試連接的可用性。

6. 自適應調整

DruidDataSource 還支持根據當前的工作負載動態調整連接池的大小，如根據連接的使用情況自動增加或減少連接池中的連接數量，以適應不同的負載需求，從而優化資源使用并保持較高的效率。

通過這些緩存和優化策略，DruidDataSource 能夠提供穩定、高效、可擴展的數據庫連接管理服務，特別適合于高并發、高負載的生產環境。這些特性使得DruidDataSource 在Java社區中非常受歡迎，特別是在需要處理大量數據庫交互的企業應用中。