手写数据库连接池

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  1. 相信很多人看这篇文章已经知道连接池是用来干什么的?没错,数据库连接池就是为数据库连接建立一个“缓冲池”,预先在“缓冲池”中放入一定数量的连接欸,当需要建立数据库连接时,从“缓冲池”中取出一个,使用完毕后再放进去。这样的好处是,可以避免频繁的进行数据库连接占用很多的系统资源。
  2. 常见的数据库连接池有:dbcp,c3p0,阿里的Druid。好了,闲话不多说,本篇文章旨在加深大家对连接池的理解。这里我选用的数据库是mysql。
  3. 先讲讲连接池的流程:
    1. 首先要有一份配置文件吧!我们在日常的项目中使用数据源时,需要配置数据库驱动,数据库用户名,数据库密码,连接。这四个角色万万不可以少。
#文件名:db.properties
jdbc.driver = com.mysql.jdbc.Driver
jdbc.url =jdbc:mysql: // localhost:3306/ssm 
jdbc.username= root
jdbc.password = lfdy
jdbc.initSize =3 
jdbc.maxSize =10
#是否启动检查
jdbc.health = true
#检查延迟时间
jdbc.delay =3000
#间隔时间
jdbc.period =3000 
jdbc.timeout =100000

2. 我们要根据上述的配置文件db.properties编写一个类,并加载其属性

public  class GPConfig {
    
    private String driver;
     private String url;
     private String username;
     private String password;
     private String initSize;
     private String maxSize;
     private String health;
     private String delay;
     private String period;
     private String timeout;
 
  //省略set和get方法// 编写构造器,在构造器中对属性进行初始化
    public GPConfig() {
        Properties prop = new Properties();
         // maven项目中读取文件好像只有这中方式 
        InputStream stream = this .getClass().getResourceAsStream("/resource/db.properties" );
         try {
            prop.load(stream);
            // 在构造器中调用setter方法,这里属性比较多,我们肯定不是一步一步的调用,建议使用反射机制
            for (Object obj : prop.keySet()){
                 // 获取形参,怎么获取呢?这不就是配置文件的key去掉,去掉什么呢?去掉"jdbc." 
                String fieldName = obj.toString().replace("jdbc.", "" );
                Field field = this .getClass().getDeclaredField(fieldName);
                Method method = this .getClass().getMethod(toUpper(fieldName), field.getType());
                method.invoke( this , prop.get(obj));
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    
    // 读取配置文件中的key,并把他转成正确的set方法
    public String toUpper(String fieldName){
         char [] chars = fieldName.toCharArray();
        chars[ 0] -=32;     // 如何把一个字符串的首字母变成大写
        return "set"+ new String(chars);
    }
}

3.好了,我们配置文件写好了,加载配置文件的类也写好了,接下来写什么呢?回忆一下,我们在没有连接池前,是不是用Class.forName(),getConnection等等来连接数据库的?所以,我们接下来编写一个类,这个类中有创建连接,获取连接的方法。

public  class GPPoolDataSource {
    
    // 加载配置类 
    GPConfig config = new GPConfig();
    
    // 写一个参数,用来标记当前有多少个活跃的连接
    private AtomicInteger currentActive = new AtomicInteger(0 );
    
    // 创建一个集合,干嘛的呢?用来存放连接,毕竟我们刚刚初始化的时候就需要创建initSize个连接
     // 并且,当我们释放连接的时候,我们就把连接放到这里面 
    Vector<Connection> freePools = new Vector<> ();
    
    // 正在使用的连接池 
    Vector<GPPoolEntry> usePools = new Vector<> ();
    
    // 构造器中初始化
    public GPPoolDataSource(){
        init();
    }

    // 初始化方法
    public  void init(){
         try {
             // 我们的jdbc是不是每次都要加载呢?肯定不是的,只要加载一次就够了
            Class.forName(config.getDriver());
             for ( int i = 0; i < Integer.valueOf(config.getInitSize());i++ ){
                Connection conn = createConn();
                freePools.add(conn);
            }
        } catch (ClassNotFoundException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        check();
    }
    
    // 创建连接
    public  synchronized Connection createConn(){
        Connection conn = null ;
         try {
            conn = DriverManager.getConnection(config.getUrl(), config.getUsername(), config.getPassword());
            currentActive.incrementAndGet();
            System.out.println( "创建一个连接,当前的活跃的连接数目为:"+ currentActive.get()+"连接:"+ conn);
            
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return conn;
    }
    /**
     * 创建连接有了,是不是也应该获取连接呢?
     * @return 
     */ 
    public  synchronized GPPoolEntry getConn(){
        Connection conn = null ;
         if (! freePools.isEmpty()){
            conn = freePools.get(0 );
            freePools.remove( 0 );
        } else {
             if (currentActive.get() < Integer.valueOf(config.getMaxSize())){
                conn = createConn();
            } else {
                 try {
                    System.out.println( "连接池已经满了,需要等待..." );
                    wait( 1000 );
                     return getConn();
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
        GPPoolEntry poolEntry = new GPPoolEntry(conn, System.currentTimeMillis());
         // 获取连接干嘛的?不就是使用的吗?所以,每获取一个,就放入正在使用池中
        usePools.add(poolEntry);
         return poolEntry;
    }
    
    
    /**
     * 创建连接,获取连接都已经有了,接下来就是该释放连接了
     */ 
    public  synchronized  void release(Connection conn){
         try {
             if (!conn.isClosed() && conn != null ){
                freePools.add(conn);
            }
            System.out.println( "回收了一个连接,当前空闲连接数为:"+ freePools.size());
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    
    // 定时检查占用时间超长的连接,并关闭
    private  void check(){
         if (Boolean.valueOf(config.getHealth())){
            Worker worker = new Worker();
             new java.util.Timer().schedule(worker, Long.valueOf(config.getDelay()), Long.valueOf(config.getPeriod()));
        }
    }
    
    class Worker extends TimerTask{
        @Override
        public  void run() {
            System.out.println( "例行检查..." );
             for ( int i = 0; i < usePools.size();i++ ){
                GPPoolEntry entry = usePools.get(i);
                 long startTime = entry.getUseStartTime();
                 long currentTime = System.currentTimeMillis();
                 if ((currentTime-startTime)> Long.valueOf(config.getTimeout())){
                    Connection conn = entry.getConn();
                     try {
                         if (conn != null && ! conn.isClosed()){
                            conn.close();
                            usePools.remove(i);
                            currentActive.decrementAndGet();
                            System.out.println( "发现有超时连接,强行关闭,当前活动的连接数:"+ currentActive.get());
                        }
                    } catch (SQLException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }
        }
    }
}

4.在上述的check()方法中,要检查是否超时,所以我们需要用一个包装类

public  class GPPoolEntry {
    
    private Connection conn;
     private  long useStartTime;
     public Connection getConn() {
         return conn;
    }
    public  void setConn(Connection conn) {
         this .conn = conn;
    }
    public  long getUseStartTime() {
         return useStartTime;
    }
    public  void setUseStartTime( long useStartTime) {
         this .useStartTime = useStartTime;
    }
    
    public GPPoolEntry(Connection conn, long useStartTime) {
         super ();
         this .conn = conn;
         this .useStartTime = useStartTime;
    }
}

5.好了,万事具备,我们写一个测试类测试一下吧

public  class GPDataSourceTest {

    public  static  void main(String[] args) {

        GPPoolDataSource dataSource = new GPPoolDataSource();

        Runnable runnable = () -> {
            Connection conn = dataSource.getConn().getConn();
            System.out.println(conn);
        };

        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(5 );
         for ( int i = 0; i < 60; i++ ) {
            executorService.submit(runnable);
        }
        executorService.shutdown();
    }

}

4.好了,我给下我的结果:

 

 

 

 5.总结下,这个手写连接池部分,其实我也是学习的别人的,所以有很多东西不熟悉,也有许多漏洞,现在我先说下我需要完善的地方:

    • 反射机制
    • 读取properties文件
    • 线程池
    • 线程
    • 集合Vector

 

转载于:https://www.cnblogs.com/lfdingye/p/6733672.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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