Tomcat DBCP连接池配置

本文详细介绍如何在Tomcat中配置数据库连接池,包括下载管理界面、配置用户、添加JDBC驱动等步骤,并提供关键参数解释及JSP测试示例。
Tomcat连接池配置
a) 下载Tomcat管理界面,参见网址:http://tomcat.apache.org/download-55.cgi#5.5.23
b) 将管理界面的zip包解压,例如:apache-tomcat-5.5.23-admin.zip,将解压后的server/webapps/admin拷贝到tomcat相应的目录下(注意:是TOMCAT-HOME/server/webapps/,不是TOMCAT-HOME/webapps下)
c) 将解压包中TOMCAT-HOME/conf/Catalina/localhost/admin.xml拷贝到相应的目录下;
d) 打开TOMCAT-HOME/conf/ tomcat-users.xml,配置用户,如:
<user username="admin" password="admin" roles="admin,manager"/>
e) 将mySql的jdbc驱动拷贝到TOMCAT-HOME/common/lib下
f) 访问http://localhost/admin,登录到Tomcat系统管理界面
g) 选择Resourcesdata sources菜单,再选择create new datasource
h) 具体参数说明
i. JNDI NAME:注册到JNDI树上的名字
ii. Data Source URL:连接数据库的URL
iii. JDBC Driver Class:Jdbc驱动的完整类名称
iv. User Name:访问数据库的用户名
v. Password:访问数据库的密码
vi. Max. Active Connections:最大活跃连接,只同时可以有多少连接,设置为0无限制。
vii. Max. Idle Connections::最大空闲连接,表示没有数据库连接时,连接池也必须保持最大空闲连接数,设置为0时无限制
viii. Max. Wait for Connection::连接建立等待时间,单位为毫秒
ix. Validation Query:此参数用来查询池中的空闲连接(可以不用配置)
i) 点击保存按钮,再点击提交按钮
j) 找到TOMCAT-HOME/conf/server.xml文件,将生成的连接池部分拷贝到TOMCAT-HOME/conf/context.xml文件中
k) 将TOMCAT-HOME/conf/context.xm拷贝到project项目中的webroot/META-INF下
l) 采用JNDI访问连接池,如:
[code]Context initCtx = new InitialContext();
Context ctx = (Context)initCtx.lookup("java:comp/env");
//开始查找我们连接池的jndi
DataSource ds = (DataSource)ctx.lookup("jdbc/xxx");
conn = ds.getConnection();[/code]

JSP测试连接页面
[code]<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="ISO-8859-1"%>
<%@ taglib prefix="c" uri="http://java.sun.com/jsp/jstl/core" %>
<%@ taglib prefix="sql" uri="http://java.sun.com/jsp/jstl/sql" %>
<sql:query var="rs" dataSource="jdbc/xxx">
select id, userName from t_user
</sql:query>

<html>
<head>
<title>My JSP 'index.jsp' starting page</title>
</head>

<body>
<a href="order.do">link</a>
<c:forEach var="row" items="${rs.rows}">
Foo ${row.id}<br/>
Bar ${row.userName}<br/>
</c:forEach>
</body>
</html>[/code]
【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定动力系统、线性代数与数值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现与优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取与预测;④支撑高水平论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法性能,并尝试改进与扩展算法功能。
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 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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