proxool连接池j2se应用

本文介绍了如何通过使用Proxool连接池优化大数据处理速度及稳定性,包括配置文件加载、连接池参数设置及具体应用实例。提供了一套解决常见异常问题的方法,帮助开发者提高系统效率。

最近在做项目中遇到了处理大量数据(亿级别)初始化(将oracle数据库中数据存放在本地缓存中)时速度较慢的问题(之前用的C3P0),而且总是莫名奇妙的抛出一些异常信息(虽然不影响系统功能,但是看起来很烦),上网看了说是proxool更好些,然后研究了下,废话不多说,直接上代码:

//解析proxool连接池
   PropertyConfigurator.configure(filePath); //将配置文件加载进来,

说明:

1、文件名称为XXXXX.properties,文件名称自己拟定。

2、properties存放位置:项目根目录

配置所需字段(以下配置满足本项目条件,对与配置内容,可以上API中查,此处不做介绍):

jdbc-0.proxool.alias=merit
jdbc-0.proxool.driver-url=jdbc:oracle:thin:@127.0.0.1:1521:orcl
jdbc-0.proxool.driver-class=oracle.jdbc.driver.OracleDriver
jdbc-0.user=scott
jdbc-0.password=tiger

jdbc-0.proxool.maximum-connection-count=15
jdbc-0.proxool.minimum-connection-count=2
jdbc-0.proxool.autoReconnect=true
#avoid socket closed
jdbc-0.proxool.maximum-active-time=3600000

具体应用:

Connection conn = DriverManager.getConnection("proxool."+PropertyUtil.alias);

说明:

1、必须加前缀:proxool

2、proxool后面跟别名,即配置文件中的jdbc-0.proxool.alias=merit
到此处即可得到连接池信息。

如有什么问题可留言,相互学习。

 

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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