Java Spring C3P0心得

本文介绍如何在Spring框架中配置和使用C3P0连接池,包括定义配置文件、创建GreetingService接口及实现类,并通过示例展示如何获取数据库连接。

1.定义配置文件,放在src目录下:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
 xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
 xsi:schemaLocation="
 http://www.springframework.org/schema/beans
 http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd">

 <bean id="greetingServiceImp" class="Sample.GreetingServiceImp">
  <property name="message">
   <value>jerry</value>
  </property>
 </bean>

 <bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"
  destroy-method="close">
  <property name="driverClass">
   <value>com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver</value>
  </property>
  <property name="jdbcUrl">
   <value>jdbc:sqlserver://127.0.0.1:1433;databaseName=Test
   </value>
  </property>
  <property name="user">
   <value>aa</value>
  </property>
  <property name="password">
   <value>bb</value>
  </property>    <!--连接池中保留的最小连接数。 -->
  <property name="minPoolSize">
   <value>1</value>
  </property>    <!--连接池中保留的最大连接数。Default: 15 -->
  <property name="maxPoolSize">
   <value>20</value>
  </property>    <!--初始化时获取的连接数,取值应在minPoolSize与maxPoolSize之间。Default: 3 -->
  <property name="initialPoolSize">
   <value>1</value>
  </property>    <!--最大空闲时间,60秒内未使用则连接被丢弃。若为0则永不丢弃。Default: 0 -->
  <property name="maxIdleTime">
   <value>60</value>
  </property>    <!--当连接池中的连接耗尽的时候c3p0一次同时获取的连接数。Default: 3 -->
  <property name="acquireIncrement">
   <value>5</value>
  </property>    <!--JDBC的标准参数,用以控制数据源内加载的PreparedStatements数量。但由于预缓存的statements 属于单个connection而不是整个连接池。所以设置这个参数需要考虑到多方面的因素。
   如果maxStatements与maxStatementsPerConnection均为0,则缓存被关闭。Default: 0 -->
  <property name="maxStatements">
   <value>0</value>
  </property>    <!--每60秒检查所有连接池中的空闲连接。Default: 0 -->
  <property name="idleConnectionTestPeriod">
   <value>60</value>
  </property>    <!--定义在从数据库获取新连接失败后重复尝试的次数。Default: 30 -->
  <property name="acquireRetryAttempts">
   <value>30</value>
  </property>    <!--获取连接失败将会引起所有等待连接池来获取连接的线程抛出异常。但是数据源仍有效 保留,并在下次调用getConnection()的时候继续尝试获取连接。如果设为true,那么在尝试
   获取连接失败后该数据源将申明已断开并永久关闭。Default: false -->
  <property name="breakAfterAcquireFailure">
   <value>true</value>
  </property>    <!--因性能消耗大请只在需要的时候使用它。如果设为true那么在每个connection提交的 时候都将校验其有效性。建议使用idleConnectionTestPeriod或automaticTestTable
   等方法来提升连接测试的性能。Default: false -->
  <property name="testConnectionOnCheckout">
   <value>false</value>
  </property>
 </bean>

</beans>

 

2.定义bean:

package Sample;

public interface GreetingService {
 public void sayHello();
}

public class GreetingServiceImp implements GreetingService {
 private String message;
 
 public String getMessage() {
  return message;
 }

 public void setMessage(String message) {
  this.message = message;
 }

 public void sayHello(){
  System.out.println("Greet:" + this.message);
 }
 
}

3.测试:

package Sample;

import java.sql.Connection;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;

import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;

public class TestBean {
 public static void main(String[] args) {
  System.out.println("test");

  BeanFactory beanFactory = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");

  GreetingService greetingService = (GreetingService) beanFactory.getBean("greetingServiceImp");

  greetingService.sayHello();

  GreetingService greetingService2 = (GreetingService) beanFactory.getBean(GreetingServiceImp.class);
  greetingService2.sayHello();

  com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource dataSource = (com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource) beanFactory
    .getBean(com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource.class);

  try {

//可以在配置中将maxPoolSize设为1或2,然后测试连接池
   {
    Connection conn = dataSource.getConnection();
    Statement stmt = conn.createStatement();
    ResultSet rs = stmt.executeQuery("select * from Employee where Id=1");
    if (rs.next()){
     System.out.println( "conn1:" + rs.getInt(1)+ "," + rs.getString(2));
    }
    conn.close(); // 一定要关闭连接
   }

   {
    Connection conn2 = dataSource.getConnection();
    Statement stmt = conn2.createStatement();
    ResultSet rs = stmt.executeQuery("select * from Employee where Id=2");
    if (rs.next()){
     System.out.println( "conn2:" + rs.getInt(1)+ "," + rs.getString(2));
    }
    conn2.close(); // 一定要关闭连接
   }

   {
    Connection conn3 = dataSource.getConnection();
    Statement stmt = conn3.createStatement();
    ResultSet rs = stmt.executeQuery("select * from Employee where Id=3");
    if (rs.next()){
     System.out.println( "conn3:" + rs.getInt(1)+ "," + rs.getString(2));
    }
    conn3.close(); // 一定要关闭连接
   }
  } catch (SQLException sqlEx) {
   sqlEx.printStackTrace();
  }
 }

}


 

添加:comons-logging,spring-beans,spring-context,spring-core,spring-expression

sqljdbc4.jar,c3p0-0.9.1.jar

 

或者代码中定义:

com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource tempDataSource = new com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource();
try {
 tempDataSource.setDriverClass("com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver");
} catch (PropertyVetoException e) {
 e.printStackTrace();
}
tempDataSource.setJdbcUrl(dbURL);
tempDataSource.setUser(userName);
tempDataSource.setPassword(userPwd);
tempDataSource.setMinPoolSize(1);
tempDataSource.setMaxPoolSize(2);

Connection conn = dataSource.getConnection();

 

 

单向双向V2G 环境下分布式电源与电动汽车充电站联合配置方法(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了在单向和双向V2G(Vehicle-to-Grid)环境下,分布式电源与电动汽车充电站的联合配置方法,并提供了基于Matlab的代码实现。研究涵盖电力系统优化、可再生能源接入、电动汽车充放电调度、储能配置及微电网经济调度等多个关键技术领域,重点探讨了在不同电价机制和需求响应策略下,如何通过智能优化算法实现充电站与分布式电源的协同规划与运行优化。文中还展示了多种应用场景,如有序充电调度、鲁棒优化模型、多目标优化算法(如NSGA-II、粒子群算法)在电力系统中的实际应用,体现了较强的工程实践价值和技术综合性。; 适合人群:具备电力系统、新能源、智能优化算法等相关背景的科研人员、研究生及从事能源系统规划与优化的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真工具者更佳。; 使用场景及目标:①用于科研项目中关于电动汽车与分布式电源协同配置的模型构建与仿真验证;②支持毕业论文、期刊投稿中的案例分析与算法对比;③指导实际电力系统中充电站布局与能源调度的优化设计。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与具体案例进行同步实践,重点关注优化模型的数学建模过程与算法实现细节,同时可参考文末网盘资源获取完整代码与数据集以提升学习效率。
【电动车】【超级棒】基于蒙特卡洛模拟法的电动汽车充电负荷研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于蒙特卡洛模拟法的电动汽车充电负荷研究展开,利用Matlab代码实现对不同类型电动汽车(如常规充电、快速充电、换电模式)在不同场景下的充电负荷进行建模与仿真。通过蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的充电行为,结合用户出行规律、充电时间、电量需求等随机因素,分析电动汽车规模化接入电网后对电力系统负荷的影响,并探讨分时电价策略对充电负荷的引导作用,进而优化电网运行。研究涵盖充电负荷的空间分布特性、时间分布特征及对电网峰谷差的影响,旨在为电力系统规划和电动汽车有序充电管理提供理论支持和技术工具。; 适合人群:具备一定电力系统、交通工程或新能源汽车背景的研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究大规模电动汽车接入对配电网负荷曲线的影响;②支撑分时电价、需求响应等政策制定与优化;③为充电站规划、电网调度、储能配置等提供数据支持和仿真平台;④适用于学术研究、课题复现及工程项目前期分析。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注蒙特卡洛模拟的参数设置、充电行为的概率建模过程,并尝试调整输入变量以观察负荷变化趋势,加深对电动汽车充电负荷不确定性和聚合效应的理解。
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