连接池

DBCP介绍 DBCP是Java开源连接池中最常用的一种，它一般应用在数据库使用非常频繁的系统中，可以处理数据库连接的大量请求，是做大型站点的首选数据库配置。 简单配置 driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test username=root password=123456 maxActive=50 maxIdle=20 maxWait=60000 添加maven <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-dbcp2</artifactId> <version>2.1.1</version> </dependency> 代码展示 来源： https://www.cnblogs.com/feiqiangsheng/p/11406470.html

依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-activemq</artifactId> </dependency> <!--消息队列连接池--> <dependency> <groupId>org.apache.activemq</groupId> <artifactId>activemq-pool</artifactId> <version>5.15.0</version> </dependency> 配置文件（application.yml） server: port: 61616 spring: activemq: broker-url: tcp://localhost:61616 user: admin password: admin jms: pub-sub-domain: false # false=queue true=topic #定义队列名称 myqueue: activemq-queue #true 表示使用内置的MQ，false则连接服务器 spring.activemq.in-memory=false #true表示使用连接池；false时，每发送一条数据创建一个连接 spring.activemq.pool

mybatis 中的连接池以及事务控制(原理部分链接，应用部分会用) mybatis中连接池使用及分析 Mybatis事务控制的分析 mybatis基于 XML 配置的动态 SQL 语句使用(会用即可) mappers配置文件中的几个标签： < if > < where > < sql > mybatis中的多表操作(掌握应用) 一对多 一对一 多对多 来源： https://www.cnblogs.com/zuiren/p/11406112.html

目录 连接池 一、连接池介绍 二、mybatis 中的连接池 1.mybatis连接池提供了3种方式的配置 Ⅰ配置的位置： Ⅱtype属性的取值： 连接池 一、连接池介绍 在实际开发中都会使用连接池 因为它可以减少我们获取连接所消耗的时间 连接池就是用于存储链接的一个容器 容器其实就是一个集合对象，该集合必须是线程安全的，不能两个线程拿到统一连接 该集合还必须实现队列的特性：先进先出 二、mybatis 中的连接池 1.mybatis连接池提供了3种方式的配置 Ⅰ配置的位置： 主配置文件 SqlMapConfig.xml 中的dataSource 标签，type 属性就是表示采用何种连接池方式 Ⅱtype属性的取值： POOLED 采用传统的 javax.sql.DataSource 规范中的连接池，mybatis中有针对规范的实现 UNPOOLED 采用传统的获取连接的方式，虽然也实现 Javax.sqlDataSource 接口，但是并没有使用池的思想。 JNDI 采用服务器提供的 JNDI 技术实现，来获取 DataSource 对象，不同的服务器所能拿到 DataSource 是不一样 注意：如果不是 web 或者 maven 的 war 工程，是不能使用的 来源： https://www.cnblogs.com/zuiren/p/11406119.html

目录 基本用法 自制sqlhelper 原文: http://blog.gqylpy.com/gqy/346 @(Python数据库连接池) 确保已安装： pip install DBUtils *** 基本用法 先准备些数据 # 建了个表 create table userinfo( id int, name varchar(32), age int(3) ); # 插入记录 insert into userinfo values (1, 'user01', 21), (2, 'user02', 22), (3, 'user03', 23), (4, 'user04', 24); 创建使用数据库连接池 import pymysql from DBUtils.PooledDB import PooledDB, SharedDBConnection POOL = PooledDB( creator=pymysql, # 使用连接数据库的膜拜 maxconnections=6, # 连接池允许的最大连接数，0和None表示不限制连接数 mincached=2, # 初始化时，连接池中至少创建的空闲的连接，0表示不创建 maxcached=5, # 连接池中最多闲置的连接，0和None表示不限制 maxshared=3, # 连接池中最多共享的连接数量，0和None表示全部共享

目录 基本用法 连接池 基本命令 String Hash List set 原文: http://blog.gqylpy.com/gqy/301 下载： pip install redis @ *** 基本用法 redis库提供两个类， Redis 和 StrictRedis ，用于实现Redis的命令. StrictRedis用于实现大部分的官方命令，并使用官方的语法和命令. Redis是StrictRedis的子类，用于向后兼容旧版本的redis-py. Redis连接实例是线程安全的，可以直接将redis连接实例设置为一个全局变量，直接使用 . 如果需要另一个Redis实例（or Redis数据库）时，就需要重新创建redis连接实例来获取一个新的连接. 连接redis，加上参数 decode_responses=True 时，写入的键值对中value为字符串类型，否则为字节类型. 基本操作 from redis import Redis # 建立一个连接实例 conn = Redis(host='localhost', port=6379, password='', decode_responses=True) # ========= set 与 get (String类型）========= conn.set('name', '01') ret01 = conn.get(

一、什么是高可用 高可用HA（High Availability）是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计减少系统不能提供服务的时间。 假设系统一直能够提供服务，我们说系统的可用性是100%。 如果系统每运行100个时间单位，会有1个时间单位无法提供服务，我们说系统的可用性是99%。 很多公司的高可用目标是4个9，也就是99.99%，这就意味着，系统的年停机时间为8.76个小时。 百度的搜索首页，是业内公认高可用保障非常出色的系统，甚至人们会通过 www.baidu.com 能不能访问来判断“网络的连通性”，百度高可用的服务让人留下啦“网络通畅，百度就能访问”，“百度打不开，应该是网络连不上”的印象，这其实是对百度HA最高的褒奖。 二、如何保障系统的高可用 我们都知道，单点是系统高可用的大敌，单点往往是系统高可用最大的风险和敌人，应该尽量在系统设计的过程中避免单点。方法论上，高可用保证的原则是“集群化”，或者叫“冗余”：只有一个单点，挂了服务会受影响；如果有冗余备份，挂了还有其他backup能够顶上。 保证系统高可用，架构设计的核心准则是：冗余。 有了冗余之后，还不够，每次出现故障需要人工介入恢复势必会增加系统的不可服务实践。所以，又往往是通过“自动故障转移”来实现系统的高可用。 接下来我们看下典型互联网架构中，如何通过冗余+自动故障转移来保证系统的高可用特性

一.Spring的API -ApplicationContext 1.1,ApplicationContext的继承体系 applicationContext: 接口类型,代表应用上下文,可以通过其 实例 获得Spring容器中的bean对象 1.2,ApplicationContext的实现类 1)ClassPathXmlApplicationContext 它是从**类的根路径下(target/classes)**加载配置文件 2)FileSystemXmlApplicationContext 它是从**磁盘路径上**加载配置文件,配置文件可以在磁盘的任意位置 3)AnnotationConfigApplicationContext 当使用注解配置容器对象时,需要使用此类来创建spring容器.使用它来读取注解. 1.3,getBean()方法使用 public Object getBean(String name) throws BeansException{ assertBeanFactoryActive(); return getBeanFactory().getBean(name); } public <T> T getBean(Class<T> requiredType) throws BeansException{ assertBeanFactoryActive()

import requests session = requests.Session() session.mount('http://', requests.adapters.HTTPAdapter(pool_connections=1, pool_maxsize=20, max_retries=3)) session.get("http://lr.cool") 来源： https://www.cnblogs.com/cooolr/p/11396108.html

引用下Druid介绍 DRUID是阿里巴巴开源平台上一个数据库连接池实现，它结合了C3P0、DBCP、PROXOOL等DB池的优点，同时加入了日志监控，可以很好的监控DB池连接和SQL的执行情况，可以说是针对监控而生的DB连接池，据说是目前最好的连接池。 一、springboot项目pom配置 <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid</artifactId> <version>1.1.0</version> </dependency> 二、application.properties文件druid配置 #jdbc连接#druid spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/mysql?useUnicode = true&characterEncoding = utf-8&useSSL = false&serverTimezone=GMT spring.datasource.username=root