9.0 DBCP连接池

TOMCAT连接池DBCP,在server.xml中配置全局数据源详细的介绍,很有好用啊!! 立即下载

DBCP也是一个开源的连接池,是Apache Common成员之一,在企业开发中也比较常见,tomcat内置的连接池。(我用的是阿里的德鲁伊连接池)
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1.导入jar包

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也可以不需要导包,直接创建maven工程。
DBCP驱动需要导入两个jar包。其他C3P0和Druid驱动只需要一个jar包。
在这里插入图片描述
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1.2 编写工具类

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连接数据库表的工具类, 采用DBCP连接池的方式来完成,Java中提供了一个连接池的规则接口 :
DataSource : 它是java中提供的连接池(也就是接口),作为 DriverManager 工具的替代项。

在DBCP包中提供了DataSource接口的实现类,我们要用的具体的连接池 BasicDataSource类。

连接方式一

public class JDBCUtils {
	public static final String DRIVER = "com.mysql.jdbc.Driver";
	public static final String URL = "jdbc:mysql://localhost:3306/daydb";
	public static final String USERNAME = "root";
	public static final String PASSWORD = "root";
	/*
	 * 创建连接池BasicDataSource
	 */
	public static BasicDataSource dataSource = new BasicDataSource();
	//静态代码块
	static {
		//对连接池对象 进行基本的配置
		dataSource.setDriverClassName(DRIVER); // 这是要连接的数据库的驱动
		dataSource.setUrl(URL); //指定要连接的数据库地址
		dataSource.setUsername(USERNAME); //指定要连接数据的用户名
		dataSource.setPassword(PASSWORD); //指定要连接数据的密码
	}
	/*
	 * 返回连接池对象
	 */
	public static DataSource getDataSource(){
		return dataSource;
	}
}

**
连接方式二

public void testGetConnection1() throws Exception{
		Properties pros = new Properties();
		
		//方式1:
		//InputStream is = ClassLoader.getSystemClassLoader().getResourceAsStream("dbcp.properties");
		//方式2:
		FileInputStream is = new FileInputStream(new File("src/dbcp.properties"));
		
		
		pros.load(is);
		DataSource source = BasicDataSourceFactory.createDataSource(pros);
		
		Connection conn = source.getConnection();
		System.out.println(conn);
	}

1.3 工具类的使用

**
测试类

/*
 * 演示使用DBUtils工具  完成数据库表的增加操作
 */
public class Demo {
	// 插入功能 
	@Test
	public void insert(){
		try {
			//获取一个用来执行SQL语句的对象   QueryRunner
			QueryRunner qr = new QueryRunner(JDBCUtils.getDataSource());
String sql = "INSERT INTO zhangwu(name,money,parent) VALUES(?,?,?)";
			Object[] params = {"股票收入", 5500, "收入"};	
		     int line = qr.update(sql,params);
			//结果集处理
			System.out.println("line = " + line);
			
		} catch (SQLException e) {
			throw new RuntimeException(e);
		}
	}
	
	//删除功能
	@Test
	public void delete(){
		try {
			//创建一个QueryRunner对象,用来完成SQL语句的执行
			QueryRunner qr = new QueryRunner(JDBCUtils.getDataSource());
			//执行SQL语句
			String sql = "DELETE FROM zhangwu WHERE name = ?";
			Object[] params = {"股票收入"};
			int line = qr.update(sql, params);
			//结果集的处理
			System.out.println("line="+line);
			
		} catch (SQLException e) {
			throw new RuntimeException(e);
		}
	}
	
	//更新功能
	@Test
	public void update(){
		try {
			//创建一个QueryRunner对象,用来完成SQL语句的执行
			QueryRunner qr = new QueryRunner(JDBCUtils.getDataSource());
			//执行SQL语句
			String sql = "UPDATE zhangwu SET money = money+1000 WHERE name=?";
			Object[] params = {"股票收入"};
			int line = qr.update(sql, params);
			//结果集的处理
			System.out.println("line="+line);
			
		} catch (SQLException e) {
			throw new RuntimeException(e);
		}
	}
	
	//查询功能,将结果集中第一条记录封装到一个指定的javaBean中。
	@Test
	public void search(){
		try{
			//获取QueryRunner 
			QueryRunner qr = new QueryRunner(JDBCUtils.getDataSource());
			//执行SQL语句
			String sql = "SELECT * FROM zhangwu";
			Object[] params = {};
			Product p = qr.query(sql, new BeanHandler<Product>(Product.class), params);
			//结果集处理
			System.out.println(p);
			
		} catch(SQLException e){
			throw new RuntimeException(e);
		}
	}
}

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1.4 常见配置项

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在这里插入图片描述
参考文档:http://commons.apache.org/proper/commons-dbcp/configuration.html

配置文件举例:dbcp.properties
driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
url=jdbc:mysql:///test
username=root
password=abc123
initialSize=10

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand(&#39;state&#39;,0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, &#39;Too big error&#39;);```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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成都心情 206

MySQL-第十五篇使用连接池管理连接

1、数据库连接池的解决方案是: 当应用程序启动时,系统主动建立足够的数据库连接,并将这些连接组成一个连接池。每次应用程序请求数据库连接时,无需重新打开连接,而是从连接池中取出已有的连接使用,使用完后不再关闭数据库连接,而是直接将连接归还给连接池。 2、数据库连接池是Connection对象的工厂。JDBC数据库连接池使用javax.sql.DataSource(数据源)来表示,...

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