关于C3P0容错和自动重连特性的研究

C3p0的问题:testConnectionOnCheckin -> false, testConnectionOnCheckout -> false 环境: 使用云服务器搭建CDH的时候报错 问题: 如下 2020-06-07 19:21:32,847 INFO main:com.mchange.v2.c3p0.impl.AbstractPoolBackedDataSource: Initializingc3p0 pool... com.mchange.v2.c3p0.PoolBackedDataSource@8f7cc46f [ connectionPoolDataSource -> com.mchange.v2.c3p0.WrapperConn 阅读详情

最近常有数据库和网络设备升级和搬迁等事情,而各个应用都是基于数据库连接池做的,大部分都是基于C3P0,数据库或网络状况的变动都会导致客户端连接池中的connection失效,如何剔除这些blocked connection就和C3P0的各个配置息息相关。这两天,搭了个实验环境,根据C3P0的配置说明 和实验结果,把C3P0关于这块的机制解析了一番。先看看我的结论:

1)C3P0容错和自动重连与以下配置参数有关:

  • breakAfterAcquireFailure :true表示pool向数据库请求连接失败后标记整个pool为block并close,就算后端数据库恢复正常也不进行重连,客户端对pool的请求都拒绝掉。false表示不会标记 pool为block,新的请求都会尝试去数据库请求connection。默认为false。因此,如果想让数据库和网络故障恢复之后,pool能继续请求正常资源必须把此项配置设为false
  • idleConnectionTestPeriod :C3P0会有一个Task检测pool内的连接是否正常,此参数就是Task运行的频率。默认值为0,表示不进行检测。
自动驾驶轨迹规划算法——Apollo EM Planner Apollo EM Planner 是百度自动驾驶系统中的轨迹规划算法,采用期望-最大化(EM)迭代优化思想。其核心是将轨迹规划分解为路径优化(E-Step)和速度优化(M-Step)两个子问题,在Frenet坐标系下交替求解。算法先通过动态规划(DP)搜索粗路径,再使用二次规划(QP)进行平滑优化,并结合障碍物信息生成安全走廊。相较Lattice、Hybrid A*等规划器,EM Planner具有更好的实时性、动态障碍物处理能力和轨迹平滑性,适用于城市道路、高速公路等复杂场景。该算法通过解耦路径与速度优 阅读详情

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