数据库连接池之 c3p0 和 Druid

JAVA中用IDEA测试数据库连接池c3p0和druid用法(附jar包) 一.c3p0的基本用法 1.准备工作 1)确保自己开启了mysql服务,注意此处用管理员身份打开cmd, 执行net start mysql 2)导入数据库连接池所需要的jar包,放在libs目录下,然后将jar包加入到项目中, 右键–>Add as Library; 此处注意:mysql-connector-java-5.1.28-bin.jar;导入的数据库连接jar包适宜哪个版本的M... 阅读详情

数据库连接池

概念: 其实就是一个容器(集合),存放数据库连接的容器。当系统初始化好后,容器被创建,容器中会申请一些连接对象,当用户来访问数据库时,从容器中获取连接对象,用户访问完之后,会将连接对象归还给容器。

好处:
1. 节约资源
2. 用户访问高效

实现:
标准接口:DataSource javax.sql包下的
1. 方法:
* 获取连接:getConnection()
* 归还连接:Connection.close()。如果连接对象Connection是从连接池中获 取的,那么调用Connection.close()方法,则不会再关闭连接了。而是归还连接。

一般我们不去实现它,有数据库厂商来实现

  1. C3P0:数据库连接池技术
  2. Druid:数据库连接池实现技术,由阿里巴巴提供的

C3P0:数据库连接池技术
* 步骤:
1. 导入jar包 (两个) c3p0-0.9.5.2.jar 和 mchange-commons-java-0.2.12.jar ,
不要忘记导入数据库驱动 jar包
2.定义配置文件:
名称: c3p0.properties 或者 c3p0-config.xml
路径:直接将文件放在src目录下即可。
创建核心对象 数据库连接池对象 ComboPooledDataSource
获取连接: getConnection

	代码实现如下:
		 //1.创建数据库连接池对象
        DataSource ds  = new ComboPooledDataSource();
        //2. 获取连接对象
        Connection conn = ds.getConnection()

Druid:数据库连接池实现技术,由阿里巴巴提供的
1. 步骤:
1. 导入jar包 druid-1.0.9.jar
2. 定义配置文件:
* 是properties形式的
* 可以叫任意名称,可以放在任意目录下
3. 加载配置文件。Properties
4. 获取数据库连接池对象:通过工厂来来获取 DruidDataSourceFactory
5. 获取连接:getConnection

	* 代码:
		 //3.加载配置文件
        Properties pro = new Properties();
        InputStream is = DruidDemo.class.getClassLoader().getResourceAsStream("druid.properties");
        pro.load(is);
        //4.获取连接池对象
        DataSource ds = DruidDataSourceFactory.createDataSource(pro);
        //5.获取连接
        Connection conn = ds.getConnection();

定义工具类
1. 定义一个类 JDBCUtils
2. 提供静态代码块加载配置文件,初始化连接池对象
3. 提供方法
1. 获取连接方法:通过数据库连接池获取连接
2. 释放资源
3. 获取连接池的方法

	* 代码:
		public class JDBCUtils {

		    //1.定义成员变量 DataSource
		    private static DataSource ds ;
		
		    static{
		        try {
		            //1.加载配置文件
		            Properties pro = new Properties();
		            pro.load(JDBCUtils.class.getClassLoader().getResourceAsStream("druid.properties"));
		            //2.获取DataSource
		            ds = DruidDataSourceFactory.createDataSource(pro);
		        } catch (IOException e) {
		            e.printStackTrace();
		        } catch (Exception e) {
		            e.printStackTrace();
		        }
		    }
		
		    /**
		     * 获取连接
		     */
		    public static Connection getConnection() throws SQLException {
		        return ds.getConnection();
		    }
		
		    /**
		     * 释放资源
		     */
		    public static void close(Statement stmt,Connection conn){
		       /* if(stmt != null){
		            try {
		                stmt.close();
		            } catch (SQLException e) {
		                e.printStackTrace();
		            }
		        }
		
		        if(conn != null){
		            try {
		                conn.close();//归还连接
		            } catch (SQLException e) {
		                e.printStackTrace();
		            }
		        }*/
		
		       close(null,stmt,conn);
		    }
		
		
		    public static void close(ResultSet rs , Statement stmt, Connection conn){
		
		
		        if(rs != null){
		            try {
		                rs.close();
		            } catch (SQLException e) {
		                e.printStackTrace();
		            }
		        }
		
		
		        if(stmt != null){
		            try {
		                stmt.close();
		            } catch (SQLException e) {
		                e.printStackTrace();
		            }
		        }
		
		        if(conn != null){
		            try {
		                conn.close();//归还连接
		            } catch (SQLException e) {
		                e.printStackTrace();
		            }
		        }
		    }
		
		    /**
		     * 获取连接池方法
		     */
		
		    public static DataSource getDataSource(){
		        return  ds;
		    }
		
		}
set_data_check专题[使用,report_timing,setup/hold检查] set_data_check用于约束『数据-对-数据』的『建立保持』时间检查,通常被称为非时序约束 ( non-sequential constraints ), 理论上set_data_check 可以设在任意的两个data pin 上,其中一个pin 称为 constrained pin 类似于寄存器的data pin, 另一个pin 称为related pin 类似于寄存器的clock pin. 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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OneFine的技术博客 557

数据库连接池(了解C3P0和Druid)

1,数据库连接池的概念 2,自定义连接池 3,C3P0 4,Druid

YINJOER的博客 636
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