DBCP 数据库连接池配置

Tomcat自带DBCP数据库连接池配置 1.在Web应用中用户量非常大,对每个用户的请求都需要进行数据库操作,包括:建立连接、操作数据、释放连接,效率比较低. 数据库连接池(DBCP, Database Connection Pool)通过共享连接来减少连接的创建和释放需要的时间,从而提高效率。并且连接池可以对连接的数量进行管理从而充分利用服务器的资源 2. 配置步骤  a)方式一:在tomcat下的server.xml中配置 阅读详情

1.准备相关jar包和配置文件(可选)

commons-dbcp-1.2.2.jar   #dbcp 数据库连接池必需的jar包

commons-pool-1.5.2.jar   #dbcp 数据库连接池必需的jar包

config.properties   #dbcp 数据库连接池可选的配置文件

mysql-connector-java-5.0.8-bin.jar  #Mysql 数据库驱动

 

有两种配置方法:

第一种:

配置文件:

#数据库驱动

driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver

#连接参数
url=jdbc:mysql://localhost:3306/test

#用户
username=root

#密码
password=123456

#初始化连接池数量
initialSize=10

#最大数量
maxActive=50

#最大空闲数量
maxIdle=20

#最小空闲数量
minIdle=5

#超时等待时间
maxWait=60000

#数据库编码
connectionProperties=useUnicode=true;characterEncoding=utf8

#自动事务提交
defaultAutoCommit=true
#事务级别
defaultTransactionIsolation=READ_COMMITTED

初始化代码:

package xgn.utils;

import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
import java.util.Properties;

import javax.sql.DataSource;

import org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource;
import org.apache.commons.dbcp.BasicDataSourceFactory;

public class JDBCHelper {
	private static Properties config=new Properties();
	private static BasicDataSource ds;
	static{
		InputStream in=JDBCHelper.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config.properties");
		try {
			config.load(in);
			//1. 使用配置文件初始化BasicDataSource
			ds= (BasicDataSource) BasicDataSourceFactory.createDataSource(config);	
			
		} catch (Exception e) {
			throw new RuntimeException(e);
		}
	}
	
	public static Connection getConnection(){
		try{
			return ds.getConnection();
		}catch(Exception ex){
			throw new RuntimeException(ex);
		}
	}
	
	private static boolean Destory(Connection cn,Statement st,ResultSet rs){
		boolean ret=true;
		if(cn!=null){
			try{
				cn.close();
			}catch(Exception e){
				throw new RuntimeException(e);
			}finally{
				ret=false;
			}
		}
		if(st!=null){
			try{
				st.close();
			}catch(Exception e){
				throw new RuntimeException(e);
			}finally{
				ret=false;
			}
		}
		if(rs!=null){
			try{
				rs.close();	
			}catch(Exception e){
				throw new RuntimeException(e);
			}finally{
				ret=false;
			}
		}
		return ret;
	}
	
}


第二种方法手工初始化连接池

package xgn.utils;

import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
import java.util.Properties;

import javax.sql.DataSource;

import org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource;
import org.apache.commons.dbcp.BasicDataSourceFactory;

public class JDBCHelper {
	private static Properties config=new Properties();
	private static BasicDataSource ds;
	static{
		InputStream in=JDBCHelper.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config.properties");
		try {
			config.load(in);
			//1. 使用配置文件初始化BasicDataSource
			//ds= (BasicDataSource) BasicDataSourceFactory.createDataSource(config);	
			//2.手工初始化BasicDataSource
			ds=new BasicDataSource();
			ds.setDriverClassName("com.mysql.jdbc.Driver");
			ds.setDefaultCatalog("test");
			ds.setUrl("jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test");
			ds.setUsername("root");
			ds.setPassword("123456");
			ds.setInitialSize(20);
			ds.setMaxActive(30);
			ds.setMinIdle(10);
			ds.setMaxIdle(20);
			ds.setMaxWait(1000);
		} catch (Exception e) {
			throw new RuntimeException(e);
		}
	}
	
	public static Connection getConnection(){
		try{
			return ds.getConnection();
		}catch(Exception ex){
			throw new RuntimeException(ex);
		}
	}
	
	private static boolean Destory(Connection cn,Statement st,ResultSet rs){
		boolean ret=true;
		if(cn!=null){
			try{
				cn.close();
			}catch(Exception e){
				throw new RuntimeException(e);
			}finally{
				ret=false;
			}
		}
		if(st!=null){
			try{
				st.close();
			}catch(Exception e){
				throw new RuntimeException(e);
			}finally{
				ret=false;
			}
		}
		if(rs!=null){
			try{
				rs.close();	
			}catch(Exception e){
				throw new RuntimeException(e);
			}finally{
				ret=false;
			}
		}
		return ret;
	}
	
}


使用:

package xgn.servlets;

import java.io.IOException;
import java.sql.Connection;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;

import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.http.HttpServlet;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;

import xgn.utils.JDBCHelper;

/**
 * Servlet implementation class servlet1
 */
public class servlet1 extends HttpServlet {
	private static final long serialVersionUID = 1L;
       
    /**
     * @see HttpServlet#HttpServlet()
     */
    public servlet1() {
        super();
        // TODO Auto-generated constructor stub
    }

	/**
	 * @see HttpServlet#doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
	 */
	protected void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException {
		System.out.println("in");
		try{
			Connection cn= JDBCHelper.getConnection();
			Connection cn1=JDBCHelper.getConnection();
			Connection cn2=JDBCHelper.getConnection();
			Connection cn3=JDBCHelper.getConnection();
			Connection cn41=JDBCHelper.getConnection();
			PreparedStatement st=cn.prepareStatement("select * from account");
			ResultSet rs=st.executeQuery();
			while(rs.next()){
				System.out.println(rs.getString("account"));
			}
			cn.close();
		}catch(Exception ex){
			throw new RuntimeException(ex);
		}
	}

	/**
	 * @see HttpServlet#doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
	 */
	protected void doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException {
		// TODO Auto-generated method stub
	}

}


 

 

常用数据库连接池 (DBCP、c3p0、Druid) 配置详解及Druid配置实例 1. 引言 1.1 定义 数据库连接是一种关键的有限的昂贵的资源,这一点在多用户的网页应用程序中体现得尤为突出。对数据库连接的管理能显著影响到整个应用程序的伸缩性和健壮性,影响到程序的性能指标。数据库连接池正是针对这个问题提出来的。 数据库连接池负责分配、管理和释放数据库连接,它允许应用程序重复使用一个现有的数据库连接,而不是再重新建立一个;释放空闲时间超过最大空闲时间的数据库连接来避免因为... 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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