Tomcat下配置MySQL数据库连接池

本文介绍如何在Tomcat服务器中配置MySQL连接池,包括安装JDBC Driver、配置全局及私有连接池的方法。
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 一、安装JDBC Driver
        我用的是tomcat5.5mysql5.0,将数据库的驱动放至{Tomcat_install}\common\lib目录下。
二、配置Connection Pool
1.配置全局的连接池,可以由多个工程引用。
Tomcatserver.xml文件中的GlobalNamingResources结点下面添加,连接池设置  
1.          <Resource name="jdbc/linux" auth="Container" type="javax.sql.DataSource"  maxActive="100" maxIdle="30" maxWait="10000" username="root" password=""driverClassName="com.mysql.jdbc.Driver"  url="jdbc:mysql://localhost:3306/jaoso?useUnicode=true&characterEncoding=GBK" />  
然后在conf/catalina/localhost/下面添加你工程的配置文件,我的工程名叫linuxDemo,配置文件名叫linuxDemo.xml
2.         <Context docBase="linuxDemo" path="/linuxDemo" privileged="true">
        <ResourceLink name="jdbc/linux" global="jdbc/linux" type="javax.sql.DataSource"/>      
                <Context/>  
或者直接把上面这段放到server.xmlhost结点中就不用添加上面的linuxDemo.xml,其中这一行别忘了,
1.          <ResourceLink name="jdbc/linux" global="jdbc/linux" type="javax.sql.DataSource"/>     
是引用服务器上全局的连接池资源这两种效果是一样的,现在就可以在web工程中引用连接池来创建数据库接了.
 2.第二种方法:配置私有的连接池:只有该工程可以使用直接在conf/catalina/localhost/中添加linuxDemo.xml,添加如下内容:
1.          <Context docBase="linuxDemo" path="/linuxDemo" privileged="true">      
2.          <Resource name="jdbc/linux" auth="Container" type="javax.sql.DataSource"      
3.                         maxActive="100" maxIdle="30" maxWait="10000"      
4.                         username="root" password="" driverClassName="com.mysql.jdbc.Driver"      
5.                         url="jdbc:mysql://localhost:3306/jaoso?useUnicode=true&characterEncoding=GBK" />      
6.          Context>     
这样就可以了。
3.第三种方法:也是私有的连接池
直接在服务器上{Tomcat_install}\conf目录下的context.xml添加工程配置和连接池配置,在结点Context中,添加:
1.          <Resource name="jdbc/linux" auth="Container" type="javax.sql.DataSource"  
2.                         maxActive="100" maxIdle="30" maxWait="10000"  
3.                         username="root" password="" driverClassName="com.mysql.jdbc.Driver"  
4.                         url="jdbc:mysql://localhost:3306/jaoso?useUnicode=true&characterEncoding=GBK" />  
就可以了
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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