但是一般我们在使用DB时，还是经常性采用c3p0，tomcat connection pool等技术来与DB连接，哪怕整个程序已经变成以Netty为核心。这到底是为什么？ 首先纠正一个常见的误解。...对于使用DB的程序来讲，不管使用多路复用，还是连接池，都要维护一组网络连接，支持并发的查询。 为什么并发查询一定要使用多个连接才能完成呢？因为DB一般是使用连接作为Session管理的基本单元。...这样，限制对DB的连接数，就是在限制对DB资源的消耗。 因此，对DB来说，关键是要限制连接的数目。这个要求无论是DB连接池还是NIO的连接管理都能做到。...这样问题就绕回来了，为什么DB连接不能放到IO多路复用里一并执行吗？为啥大家都用连接池？ 答案是，可以用IO多路复用——但是使用JDBC不行。...如果DB和Web容器同时使用NIO，那么调用的DB连接库与必须与容器有一个约定描述DB的连接管理如何接入Web容器的NIO的驱动代码。
1.建立连接的时候， 服务器在LISTEN状态下，收到建立连接请求的SYN报文后，把ACK和SYN放在一个报文里发送给客户端。...2.而关闭连接时，服务器收到对方的FIN报文时，仅仅表示对方不再发送数据了但是还能接收数据，而自己也未必全部数据都发送给对方了，所以己方可以立即关闭，也可以发送一些数据给对方后，再发送FIN报文给对方来表示同意现在关闭连接
通过抓包工具分析，主动关闭方直接发送了一个RST flags,而非FIN。就终止连接了。如下图所示： 为什么调用sokcet的close时只通过一次握手就终结连接了？...要分析这个原因那就得从关闭连接程的四次握手，有时也会是三次握手，说起。如下图所示： 大家都知道tcp正常的关闭连接要经过四次握手。...，过了1~4分钟之后，客户又可以连接上了，没多久又连接不上，再等1~4分钟之后又可以连接上，（上一个星期我们在做一个服务切换时遇到了这种情况） 这是因为服务方socket资源已经耗尽。...TCP为什么要这么要让这种TIME_WAIT状态存活这么久呢？其原因有两个（参考stevens的unix网络编程卷1 第38页）： 可靠地实现TCP全双工连接的终止。...为什么不推崇这种方法在(stevens的unix网络编程卷1 第173页)有详细的讲解。
为什么TCP客户端最后还要发送一次确认呢？ 一句话，主要防止已经失效的连接请求报文突然又传送到了服务器，从而产生错误。...，此后客户端和服务器经过两次握手完成连接，传输数据，然后关闭连接。...TCP规定，FIN报文段即使不携带数据，也要消耗一个序号。...这样新的连接中不会出现旧连接的请求报文。 为什么建立连接是三次握手，关闭连接确是四次挥手呢？...而关闭连接时，服务器收到对方的FIN报文时，仅仅表示对方不再发送数据了但是还能接收数据，而自己也未必全部数据都发送给对方了，所以己方可以立即关闭，也可以发送一些数据给对方后，再发送FIN报文给对方来表示同意现在关闭连接
第二，防止类似与“三次握手”中提到了的“已经失效的连接请求报文段”出现在本连接中。客户端发送完最后一个确认报文后，在这个2MSL时间中，就可以使本连接持续的时间内所产生的所有报文段都从网络中消失。...这样新的连接中不会出现旧连接的请求报文。 ?
但是一般我们在使用 DB 时，还是经常性采用c3p0，tomcat connection pool等技术来与 DB 连接，哪怕整个程序已经变成以Netty为核心。这到底是为什么？...对于使用DB的程序来讲，不管使用多路复用，还是连接池，都要维护一组网络连接，支持并发的查询。 为什么DB连接不能放到IO多路复用里一并执行吗？...如果 DB 和 Web 容器同时使用 NIO，那么调用的DB连接库与必须与容器有一个约定描述「DB的连接管理如何接入Web容器的NIO的驱动代码」。...这样DB与NIO的协作就不成问题了。 那么为什么基于 IO 多路复用的实现不能成为默认的? 批处理数据分析代码都是这样的场景。这样的程序写成NIO就会得不偿失——代码不容易懂，也没有任何效率上的优势。...当然，如果有特定的需要，希望使用 IO 多路复用管理 DB 连接，是完全可行的。
看到了一道面试题：“为什么TCP建立连接协议是三次握手，而关闭连接却是四次握手呢？为什么不能用两次握手进行连接？”...两次和四次都会出现问题，三次就刚刚好，希望这张图能够让你更好的理解为什么是三次握手。 我们已经知道了 TCP 协议是三次握手，为什么是三次握手呢？我们先来看看下面这张 TCP 协议建立连接的时序图。...为什么要三次握手呢？主要是为了信息对等和防止出现请求超时导致脏连接。...第二是防止出现请求超时导致脏连接，看下面这张图： 为什么会出现脏连接？...这就是一个完整的关闭连接，在这个关闭的过程中，一共说了四句话，我们也称之为四次挥手。
导读：今天我们聊一个不常见的 Java 面试题：为什么数据库连接池不采用 IO 多路复用？总结本篇文章希望对从事相关工作的同学能够有所帮助或者启发 。 前言 这是一个非常好的问题。...但是一般我们在使用 DB 时，还是经常性采用c3p0，tomcat connection pool等技术来与 DB 连接，哪怕整个程序已经变成以Netty为核心。这到底是为什么？...对于使用DB的程序来讲，不管使用多路复用，还是连接池，都要维护一组网络连接，支持并发的查询。 为什么DB连接不能放到IO多路复用里一并执行吗？...如果 DB 和 Web 容器同时使用 NIO，那么调用的DB连接库与必须与容器有一个约定描述「DB的连接管理如何接入Web容器的NIO的驱动代码」。...这样DB与NIO的协作就不成问题了。 那么为什么基于 IO 多路复用的实现不能成为默认的? 批处理数据分析代码都是这样的场景。这样的程序写成NIO就会得不偿失——代码不容易懂，也没有任何效率上的优势。
为什么数据库连接池不采用 IO 多路复用？ 这是一个非常好的问题。IO多路复用被视为是非常好的性能助力器。...但是一般我们在使用 DB 时，还是经常性采用c3p0，tomcat connection pool等技术来与 DB 连接，哪怕整个程序已经变成以Netty为核心。这到底是为什么？...对于使用DB的程序来讲，不管使用多路复用，还是连接池，都要维护一组网络连接，支持并发的查询。 为什么并发查询一定要使用多个连接才能完成呢？因为DB一般是使用连接作为Session管理的基本单元。...这样，限制对DB的连接数，就是在限制对DB资源的消耗。 因此，对DB来说，关键是要限制连接的数目。这个要求无论是DB连接池还是NIO的连接管理都能做到。...这样问题就绕回来了，为什么DB连接不能放到IO多路复用里一并执行吗？为啥大家都用连接池？ 答案是，可以用IO多路复用——但是「使用JDBC不行」。
Java面试指南网站：javaguide.cn 今天我们聊一个不常见的 Java 面试题：为什么数据库连接池不采用 IO 多路复用？ 这是一个非常好的问题。IO多路复用被视为是非常好的性能助力器。...但是一般我们在使用 DB 时，还是经常性采用c3p0，tomcat connection pool等技术来与 DB 连接，哪怕整个程序已经变成以Netty为核心。这到底是为什么？...对于使用 DB 的程序来讲，不管使用多路复用，还是连接池，都要维护一组网络连接，支持并发的查询。 为什么并发查询一定要使用多个连接才能完成呢？...这样，限制对 DB 的连接数，就是在限制对 DB 资源的消耗。 因此，对 DB 来说，关键是要限制连接的数目。这个要求无论是 DB 连接池还是 NIO 的连接管理都能做到。...这样问题就绕回来了，为什么 DB 连接不能放到 IO 多路复用里一并执行吗？为啥大家都用连接池？ 答案是，可以用 IO 多路复用——但是使用 JDBC 不行。
如果没有FlowFiles可用，则返回一个空列表(该方法不返回null)。注意：如果存在多个传入队列，则在一次呼叫中轮询所有队列还是仅轮询单个队列方面，行为是不确定的。...接口只有一个方法： void process(InputStream in) throws IOExceptionvoid 这里的InputStream将自动管理打开和关闭，当然也可以手动关闭该流。...接口只有一个方法： void process(OutputStream out) throws IOException 这里的OutputStream将自动管理打开和关闭，当然也可以手动关闭该流。...，当然也可以手动关闭流。...标准默认值为localhost：4557，本地启动的一个缓存服务器)，其中该客户端实例的ID为93db6734-0159-1000-b46f-78a8af3b69ed： ?
我们可以显式地使用return语句或安全地关闭它。...) //===> "JRuby" println languages //===> [Java, Groovy] 连接 def languages = ["Java", "Groovy", "JRuby...为什么?因为映射不包含一个名为class的元素类。...conn.rollback() throw e; }finally{ //最后,记得关闭 Connection 对象,因为 dataSource 对象会为你自动关闭 Connection...('blog') /*new DataSet(db, 'blog')或者db.dataSet(Blog)*/ blogs.each{ println it } blogs.add(
排查logstash2.4升级到5.0版本后kafka不兼容问题 参考文档： /usr/share/logstash/vendor/bundle/jruby/1.9/gems/logstash-input-kafka...-5.0.5/CHANGELOG.md /usr/share/logstash/vendor/bundle/jruby/1.9/gems/logstash-input-kafka-5.0.5/DEVELOPER.md.../usr/share/logstash/vendor/bundle/jruby/1.9/gems/logstash-input-kafka-5.0.5/README.md.md /usr/share/.../logstash/vendor/bundle/jruby/1.9/gems/logstash-output-kafka-5.0.4/lib/logstash/outputs/kafka.rb 缘由：...0.8.2.2.tgz为kafka_2.11-0.10.0.1.tgz （我看kafka-clients-0.10.0.1.jar，所以没有用最新的kafka_2.11-0.10.1.0.tgz） 大概步骤 关闭老
编号 CVE-2019-0193 漏洞简介 DataImportHandler是一个可选但使用广泛的模块，默认不启用，用于从数据库和其他源中提取数据，它有一个特性即整个DIH配置可以来自一个请求的“dataConfig...目标内网机器名越来也规范，架构越来越复杂，不断的扩展网络发现未知后端服务后查找公开资料、exploit-db、cve漏洞，希冀历史poc生效。... 根本原因是solr的特性ScriptTransformer，称为脚本转换器，使用菜单项的dataimport功能时通过连接数据源获取数据索引...默认使用java6后支持js的scriptmanager，也支持Javascript, JRuby, Jython, Groovy, BeanShell的写法，通过script的tag指定language...搜集处理 利用完毕后，将相关漏洞代码纳入Vulncode-DB，作为同类型漏洞挖掘的知识储备。
连接Oracle数据库，打开PSCache，在其他的数据库连接池都会存在内存占用过多的问题，Druid是唯一解决这个问题的连接池。...Druid中的maxIdle为什么是没用的？ maxIdle是Druid为了方便DBCP用户迁移而增加的，maxIdle是一个混乱的概念。...启动参数加上-Ddruid.filters=stat，动态配置druid的filters 这种用法，使得可以在一些非自己开发的应用中使用Druid，例如在sonar中部署druid，sonar是一个使用jruby...如果DruidDataSource在init的时候失败了，不再使用，是否需要close 是的，如果DruidDataSource不再使用，必须调用close来释放资源，释放的资源包括关闭Create和Destory...COM.ibm.db2.jdbc.app.DB2Driver DB2的JDBC Driver十分混乱，这个匹配不一定对 jdbc:sqlite org.sqlite.JDBC jdbc:ingres
gems.ruby-china.org/ 修改Gemfile的数据源地址 vim Gemfile 修改 source 的值 为： "https://gems.ruby-china.org/" vim Gemfile.jruby...如果需要对数据进操作，则需要加上filter段 配置 java mysql 连接驱动 mysql-connector-java-5.1.42-bin.jar https://dev.mysql.com/...5.1.42.tar.gz input { stdin { } jdbc { jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://dbs1:3306/db2...jdbc_page_size => "50000" statement => "SELECT * FROM crawler_data WHERE id > (SELECT MAX(t1.id) FROM db2
恢复线上问题之后，开始排查相关系统指标，首先排查程序依赖的 DB、redis 等中间件，各项指标都很正常，DB 连接池也很正常，活动连接数个位数，redis 也是。...我们发现一个有意思的现象，CLOSE_WAIT 是被动关闭连接的状态，主动关闭连接的状态应该是 FIN_WAIT1。...，故障期间 DB 非活动连接数都有持续跑高现象，非常规律。...这个方法为什么不主动关闭连接是因为 sql.Rows 扫描到最后会做关闭动作，所以一直以来都很好。...DB 连接跑高为什么没注意到，这一点其实是因为我们一般只看当时故障前后半小时后指标，没有拉长看最近一段时间规律是否有异样，包括 sidecar 流量持续下掉是因为都是存量请求，请求逐渐被 _hang_住
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