tomcat 5.5 tomcat6.0配置连接池

本文介绍如何在Tomcat 5.5和6.0中配置MySQL数据库连接池,包括server.xml文件的具体修改方法及测试示例。
本文章是针对mysql数据库的,如果更换其他数据库,可以修改相应的
url,username,password,driverClassName.

1.
在tomcat5.5中,需要修改server.xml,在<Host></Host>之间加入如下代码:


<Context path="/test_pool" debug="0" reloadable="true" crossContext="true">
<Logger className="org.apache.catalina.logger.FileLogger" prefix="localhost_quality_log." suffix=".txt" timestamp="true"/>
<Resource
name="jdbc/connectDB"
type="javax.sql.DataSource"
password="root"
driverClassName="com.mysql.jdbc.Driver"
maxIdle="2"
maxWait="5000"
username="root"
url="jdbc:mysql://localhost:3306/limits"
maxActive="4" />

<ResourceParams name="jdbc/test">

<parameter>
<name>removeAbandoned</name>
<!-- Abandoned DB connections are removed and recycled -->
<value>true</value>
</parameter>
<parameter>
<name>removeAbandonedTimeout</name>
<!-- Use the removeAbandonedTimeout parameter to set the number of seconds a DB connection has been idle before it is considered abandoned. -->
<value>60</value>
</parameter>
<parameter>
<name>logAbandoned</name>
<!-- Log a stack trace of the code which abandoned -->
<value>false</value>
</parameter>

<parameter>
<name>factory</name>
<!--DBCP Basic Datasource Factory -->
<value>org.apache.commons.dbcp.BasicDataSourceFactory</value>
</parameter>

</ResourceParams>
</Context>


然后将mysql-connector-java.jar复制到tomcat5.5目录 /common/lib中
重启tomcat即可.

2.tomcat6.0 在tomcat6.0中貌似不能使用<ResourceParams>的形式,我尝试了一下,总是失败,如果说的不对,还请大家指正.
也是在server.xml中修改
在<Host></Host>标签之间加入如下代码:


<Context path="/test_pool" reloadable="true" crossContext="true">
<Resource
name="jdbc/connectDB"
type="javax.sql.DataSource"
password="root"
driverClassName="com.mysql.jdbc.Driver"
maxIdle="5"
maxWait="5000"
removeAbandoned="true"
username="root"
url="jdbc:mysql://localhost:3306/limits"
maxActive="10"/>
</Context>




注:path="/test_pool"是要访问的工程名
name="jdbc/connectDB"是要访问的jndi名.

3.然后就可以测试了.
写如下的DBUtil类:

import java.sql.SQLException;

import javax.naming.Context;
import javax.naming.InitialContext;
import javax.naming.NamingException;
import javax.sql.DataSource;

public class DBUtil {

static Connection conn;

public static Connection getConnection(){
Context ctx = null;
Connection conn = null;
try {
ctx = new InitialContext();
if(ctx == null){
throw new Exception("没有匹配的数据库环境.");
}
System.out.println("*******************************");
System.out.println(ctx);
//DataSource ds = (DataSource)ctx.lookup("java:comp/env/jdbc/connectDB");
System.out.println("^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^");
ctx = (Context)ctx.lookup("java:/comp/env");
DataSource ds = (DataSource)ctx.lookup("jdbc/connectDB");

if(ds == null){
throw new Exception("没有合适的数据源");
}
System.out.println(ds);
conn = ds.getConnection();
System.out.println(conn == null);
if(conn == null){
throw new Exception("创建连接失败");
}
} catch (NamingException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
return conn;
}
}



当然,这个类只是用来测试的,可能写的不是很完善.

然后在jsp页面上调用:


Connection conn = DBUtil.getConnection();
conn.setAutoCommit(false);
Statement stmt = conn.createStatement();

PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(" insert into users(userId,userName , password , email) values (" +
"? , ? , ? , ? )");
pstmt.setString(1, "jackeysion");
pstmt.setString(2,"张杰");
pstmt.setString(3, "19871223");
pstmt.setString(4, "jackeysion@126.com");
int i = pstmt.executeUpdate();

conn.commit();
ResultSet rs = stmt.executeQuery("select * from users");
pstmt.close();
while(rs.next()){
out.println(rs.getString(3) + "<br>");
}
conn.close();

// if(i == 0){
// throw new Exception("操作数据错误!!!");
// }


上面是jsp页面中嵌入的代码.

另外 ,本人数据库名叫limits, 里面用到了个表叫users.
users中有这么几个字段: id(主键,自动增长),userId(varchar(50)),userName(varchar(500)),password(varchar(50)) , email(varchar(50),address(varchar(500)等.
测试的时候可以自己做一下.


附件中是mysql连接数据库的驱动包.
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本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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