DBCP 与C3P0的设置,避免CONNECTION用光的情况

DBCP的设置如下:

<bean id="dataSource" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource" destroy-method="close">
  <property name="driverClassName">
   <value>${jdbc.driverClassName}</value>
  </property>
  <property name="url">
   <value>${esales.jdbc.url}</value>
  </property>
  <property name="username">
   <value>${esales.jdbc.username}</value>
  </property>
  <property name="password">
   <value>${esales.jdbc.password}</value>
  </property>
  <property name="maxActive">
   <value>60</value>
  </property>
  <property name="maxIdle">
   <value>50</value>
  </property>
  <property name="logAbandoned">
   <value>true</value>
  </property>
  <property name="testOnBorrow">
   <value>true</value>
  </property>
  <property name="testOnReturn">
   <value>true</value>
  </property>
  <property name="testWhileIdle">
   <value>true</value>
  </property>
  <property name="validationQuery">
   <value>select 1</value>
  </property>
  <property name="removeAbandoned">
   <value>true</value>
  </property>
  <property name="removeAbandonedTimeout">
   <value>180</value>
  </property>
  <property name="maxWait">
   <value>5000</value>
  </property>
 </bean>

 

C3PO的设置:

 

db.driverClass=net.sourceforge.jtds.jdbc.Driver
db.minPoolSize = 5
db.maxPoolSize = 30
db.maxIdleTime = 60
db.acquireIncrement = 5
db.maxStatements = 0
db.initialPoolSize=10
db.acquireRetryAttempts=60
db.acquireRetryDelay = 60000
db.breakAfterAcquireFailure=true
db.checkoutTimeout=30000
db.testConnectionOnCheckout=false
db.testConnectionOnCheckin=true
db.idleConnectionTestPeriod = 60
db.preferredTestQuery = select 1

 

<bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"
  destroy-method="close">
  <property name="driverClass">
   <value>${db.driverClass}</value>
  </property>
  <property name="jdbcUrl">
   <value>${db.mas.jdbcurl}</value>
  </property>
  <property name="user">
   <value>${db.mas.userName}</value>
  </property>
  <property name="password">
   <value>${db.mas.password}</value>
  </property>
  <property name="minPoolSize">
   <value>${db.minPoolSize}</value>
  </property>
  <property name="maxPoolSize">
   <value>${db.maxPoolSize}</value>
  </property>
  <property name="maxIdleTime">
   <value>${db.maxIdleTime}</value>
  </property>
  <property name="acquireIncrement">
   <value>${db.acquireIncrement}</value>
  </property>
  <property name="maxStatements">
   <value>${db.maxStatements}</value>
  </property>
  <property name="initialPoolSize">
   <value>${db.initialPoolSize}</value>
  </property>
  <property name="acquireRetryAttempts">
   <value>${db.acquireRetryAttempts}</value>
  </property>
  <property name="acquireRetryDelay">
   <value>${db.acquireRetryDelay}</value>
  </property>
  <property name="breakAfterAcquireFailure">
   <value>${db.breakAfterAcquireFailure}</value>
  </property>
  <property name="checkoutTimeout">
   <value>${db.checkoutTimeout}</value>
  </property>
  <property name="testConnectionOnCheckout">
   <value>${db.testConnectionOnCheckout}</value>
  </property>
  <property name="testConnectionOnCheckin">
   <value>${db.testConnectionOnCheckin}</value>
  </property>
  <property name="idleConnectionTestPeriod">
   <value>${db.idleConnectionTestPeriod}</value>
  </property>
  <property name="preferredTestQuery">
   <value>${db.preferredTestQuery} </value>
  </property>
 </bean>

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系实际应用场景,强调“借力”工具创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法创新路径。
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