BoneCP,Tomcat JDBC Pool连接池

本文通过实际测试比较了TomcatPool和BoneCP两种数据库连接池的性能。结果显示,TomcatPool在多线程环境下表现略优于BoneCP。

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[b]maven pom.xml设置:[/b]

<dependency>
<groupId>org.apache.tomcat</groupId>
<artifactId>tomcat-jdbc</artifactId>
<version>7.0.25</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.tomcat</groupId>
<artifactId>tomcat-juli</artifactId>
<version>7.0.25</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.jolbox</groupId>
<artifactId>bonecp</artifactId>
<version>0.7.1.RELEASE</version>
</dependency>


[b]spring dataSource Bean:设置[/b]

<bean id="dataSource" class="org.apache.tomcat.jdbc.pool.DataSource" destroy-method="close"
p:driverClassName="oracle.jdbc.driver.OracleDriver"
p:url="jdbc:oracle:thin:@61.155.156.174:1521:paydb"
p:username="sn_olts"
p:password="sn_olts"
p:initialSize="10"
p:maxActive="50"
p:maxWait="-1"
p:maxIdle="3"
p:minIdle="3"/>



<bean id="dataSource" class="com.jolbox.bonecp.BoneCPDataSource"
destroy-method="close"
p:driverClass="oracle.jdbc.driver.OracleDriver"
p:jdbcUrl="jdbc:oracle:thin:@61.155.156.174:1521:paydb"
p:username="sn_olts"
p:password="sn_olts">
<!-- 检查数据库连接池中空闲连接的间隔时间 -->
<property name="idleConnectionTestPeriodInMinutes" value="60" />
<!-- 连接池中未使用的链接最大存活时间 -->
<property name="idleMaxAgeInMinutes" value="240" />
<!-- 设置每个分区含有connection最大个数 -->
<property name="maxConnectionsPerPartition" value="50" />
<!-- 设置每个分区含有connection最小个数 -->
<property name="minConnectionsPerPartition" value="10" />
<!-- 设置每个分区数 -->
<property name="partitionCount" value="3" />
<!-- 设置分区中的connection增长数量 -->
<property name="acquireIncrement" value="5" />
<!-- 设置连接池阀值 -->
<property name="poolAvailabilityThreshold" value="10"/>
<!-- 连接时间 -->
<property name="connectionTimeoutInMs" value="1"/>
<property name="statementsCacheSize" value="100"/>
<property name="releaseHelperThreads" value="3"/>
</bean>


[b]机器环境:[/b]
[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/0068/7876/a77620b6-4132-3d6f-a92f-a4bdd1621e54.jpg[/img]

[b]测试结果:[/b]
[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/0068/7878/a8dc5793-d492-353f-acb6-93c127a31e62.jpg[/img]

[b]从现有测试结果来看,tomcat pool略好于BoneCP。另外,tomcat pool使用两个线程各10000条记录,处理的时间与单线程相当;开10个线程各10000条记录时,各线程处理时间在60~63秒之间。[/b]
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内容概要:本文详细介绍了大模型的发展现状与未来趋势,尤其聚焦于DeepSeek这一创新应用。文章首先回顾了人工智能的定义、分类及其发展历程,指出从摩尔定律到知识密度提升的转变,强调了大模型知识密度的重要性。随后,文章深入探讨了DeepSeek的发展路径及其核心价值,包括其推理模型、思维链技术的应用及局限性。此外,文章展示了DeepSeek在多个行业的应用场景,如智能客服、医疗、金融等,并分析了DeepSeek如何赋能个人发展,具体体现在公文写作、文档处理、知识搜索、论文写作等方面。最后,文章展望了大模型的发展趋势,如通用大模型与垂域大模型的协同发展,以及本地部署小模型成为主流应用渠道的趋势。 适合人群:对人工智能和大模型技术感兴趣的从业者、研究人员及希望利用DeepSeek提升工作效率的个人用户。 使用场景及目标:①了解大模型技术的最新进展和发展趋势;②掌握DeepSeek在不同领域的具体应用场景和操作方法;③学习如何通过DeepSeek提升个人在公文写作、文档处理、知识搜索、论文写作等方面的工作效率;④探索大模型在特定行业的应用潜力,如医疗、金融等领域。 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合实际案例,详细介绍了DeepSeek在各个场景下的应用方式,帮助读者更好地理解和应用大模型技术。同时,文章也指出了当前大模型技术面临的挑战,如模型的局限性和数据安全问题,鼓励读者关注技术的持续改进和发展。
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