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背景 我们知道的连接池有C3P0,DBCP,它们都比较成熟稳定,但性能不是十分好。 所以有了BoneCP这个连接池,它是一个高速、免费、开源的JAVA连接池,它的性能几乎是C3P0、DBCP的25倍,十分强悍。 BoneCP官网:http://jolbox.com/ BoneCP GitHub:https://github.com/wwadge/bonecp 下面来看看官网对BoneCP连接池的性能测试,不是吹的。 Single Thread 1,000,000 get connection / relea
数据库连接池在Java数据库相关中间件产品群中,应该算是底层最基础的一类产品,作为企业应用开发必不可少的组件,无数天才们为我们贡献了一个又一个的优秀产品,它们有的随时代发展,功成身退,有的则还在不断迭代,老而弥坚,更有新生代产品,或性能无敌,或功能全面。接下来,就让我们好好聊聊,“那些年,我们用过的数据库连接池”。
摘要: 本文非原创,是「工匠小猪猪的技术世界」搜集了一些HikariCP相关的资料整理给大家的介绍,主要讲解了为什么sb2选择了HikariCP以及HikariCP为什么这么快。
我一直在不断的提示大家:FP就是Monadic Programming,是一种特殊的编程风格。在我们熟悉的数据库编程领域能不能实现FP风格呢?我们先设计一些示范例子来分析一下惯用的数据库编程过程:
连接池有C3P0、DBCP、DRUID它们都比较成熟稳定,但是性能不是十分好。所以有了BoneCP这个连接池,它是一个高速、免费、开源的JAVA连接池,它的性能几乎是C3P0、DBCP的25倍,十分强悍。
INFO : org.springframework.test.context.TestContextManager - @TestExecutionListeners is not present for class [class com.liren.javadb2.One]: using defaults.
连接池是一种用于提高具有动态数据库驱动内容的应用程序性能的技术。打开和关闭数据库连接可能看起来不是昂贵的费用,但它可以相当快地加起来。假设建立连接需要5ms,执行查询需要5ms(完全编号),50%的时间是建立连接。将此扩展到数千或数万个请求,并且浪费了大量网络时间。连接池本质上是开放数据库连接的缓存。打开并使用数据库连接而不是关闭它后,将其添加回池中。当你去获取一个新连接时,如果池中有一个可用,它将使用该连接而不是建立另一个连接
MyBatis 是一款开源的 Java 持久层框架,可以帮助 Java 开发者简化数据库访问的流程。以下是一些 MyBatis 的知识总结:
常用的主流开源数据库连接池有C3P0、DBCP、Tomcat Jdbc Pool、BoneCP、Druid等
我的安装版本是spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz 这个版本必须要求jdk1.7或者1.7以上 安装spark必须要scala-2.11 版本支撑 我安装的是scala-2.11.8.tgz tg@master:/software$ tar -zxvf scala-2.11.8.tgz tg@master:/software/scala-2.11.8$ ls bin doc lib man 添加环境变量 tg@master:
本文节选自《Netkiller Java 手札》 http://www.netkiller.cn/java/spring/boot/index.html 10.16. Connection and Statement Pooling 注意:下面的实例仅限 Spring boot 1.3.0.RELEASE 10.16.1. org.apache.tomcat.jdbc.pool.DataSource 默认连接池,可以忽略配置 spring.datasource.type = org.apache.tomca
DBCP是Apache推出的数据库连接池(Database Connection Pool)。
字节码精简:优化代码,直到编译后的字节码最少,这样,CPU缓存可以加载更多的程序代码; 优化代理和拦截器:减少代码,例如HikariCP的Statement proxy只有100行代码,只有BoneCP的十分之一; 自定义数组类型(FastStatementList)代替ArrayList:避免每次get()调用都要进行range check,避免调用remove()时的从头到尾的扫描; 自定义集合类型(ConcurrentBag):提高并发读写的效率;
对现有的数据库连接池做调研对比,综合性能,可靠性,稳定性,扩展性等因素选出推荐出最优的数据库连接池 。
朋友公司Mysql连接池用的BoneCP,应用程序访问Mysql以域名方式,配置如下:
通过@PropertySource可以指定读取的配置文件,通过@Value注解获取值,具体用法:
最近在部署Hadoop,我发现了ambari工具部署hadoop的hive 组件的一个问题,不知道其他人遇到过没有。 问题描述:通过ambari工具搭建了hadoop2.0完全分布式集群。在测试hive的时候,按照官方文档里的说明通过下面命令检查根目录的时候:总是报错无法连接mysql。(java.sql.SQLException: Access denied foruser 'hive'@'hdb3.yc.com'(using password: YES))
由于创建连接和释放连接都有很大的开销(尤其是数据库服务器不在本地时,每次建立连接都需要进行TCP的三次握手,释放连接需要进行TCP四次握手,造成的开销是不可忽视的),为了提升系统访问数据库的性能,可以事先创建若干连接置于连接池中,需要时直接从连接池获取,使用结束时归还连接池而不必关闭连接,从而避免频繁创建和释放连接所造成的开销,这是典型的用空间换取时间的策略(浪费了空间存储连接,但节省了创建和释放连接的时间)。池化技术在Java开发中是很常见的,在使用线程时创建线程池的道理与此相同。基于Java的开源数据库连接池主要有:C3P0、Proxool、DBCP、BoneCP、Druid等。
测试中发现,服务A在得到了服务B的注册用户成功response以后,开始调用查询用户信息接口,却发现无法查询出任何结果。检查binlog发现,在查询请求之前,数据库确实已经完成了commit操作,并且可以在sqlyog等客户端工具中查询出正确的结果。
上一篇文章主要讲解了如何再Matrix-Web中使用Mybatis-Plus,Mybatis-Plus作为Orm框架,连接数据库需要连接数据库的依赖。WEB 系统高并发环境下,频繁的进行数据库连接操作,造成系统技术瓶颈问题(无效的资源开销),通过为数据库连接为建立一个“缓冲池”。预先在缓冲池中放入一定数量的连接,当需要建立数据库连接时,只需从“缓冲池”中取出一个,使用完毕之后再放回去。
大数据的生态包含各种各样的组件,hive是其中之一,hive主要是作为数据仓库的工具,简化相关人员的代码工作,只要编写简单的SQL就可以实现mapreduce效果。
Druid数据库连接池 DBCP、C3P0、BoneCP、Proxool、JBoss DataSource。Druid已经在阿里巴巴部署了超过600个应用,经过一年多生产环境大规模部署的严苛考验。Druid是阿里巴巴开发的号称为监控而生的数据库连接池! 整合阿里的Druid数据源 一、导入依赖
池(Pool)技术在一定程度上可以明显优化服务器应用程序的性能,提高程序执行效率和降低系统资源开销。这里所说的池是一种广义上的池,比如数据库连接池、线程池、内存池、对象池等。其中,对象池可以看成保存对象的容器,在进程初始化时创建一定数量的对象。需要时直接从池中取出一个空闲对象,用完后并不直接释放掉对象,而是再放到对象池中以方便下一次对象请求可以直接复用。其他几种池的设计思想也是如此,池技术的优势是,可以消除对象创建所带来的延迟,从而提高系统的性能。
Sharding-JDBC定义为轻量级的java框架,目前也只能应用于java语言,在java的JDBC层提供额外拓展的服务。它使用客户端直接连接数据库,以jar包的形式提供服务,不需要额外的依赖和部署,可以理解一个加强版的JDBC驱动,可以兼容JDBC和各种ORM框架的使用
JDBC 是Java应用程序用来连接关系型数据库的标准API,为多种关系型数据库提供一个统一的访问接口。Sun公司一共定义4种 JDBC 驱动类型,一般使用第4种,该类型的Driver完全由Java代码实现,通过使用socket与数据库进行通信。
Cloudera在北京时间2019年3月30日正式发布了Cloudera Enterprise 6.2.0,此版本包括了许多新功能,可用性改进以及性能提升。Cloudera Enterprise 6.2.0同时也包括很多组件版本的更新,如下:
普通的JDBC数据库连接使用 DriverManager 来获取,每次向数据库建立连接的时候都要将 Connection加载到内存中,再验证用户名和密码(得花费0.05s~1s的时间)。需要数据库连接的时候,就向数据库要求 一个,执行完成后再断开连接。这样的方式将会消耗大量的资源和时间。数据库的连接资源并没有得到很 好的重复利用。若同时有几百人甚至几千人在线,频繁的进行数据库连接操作将占用很多的系统资源,严 重的甚至会造成服务器的崩溃。
SQL散落在程序四周,不利于维护。 可以将SQL以key-value的行式统一存储,以key索取SQL即可。可以把它们事先存在配置文件中,再加载到内存。这就涉及到SQL语句的加载问题。
scalikeJDBC可以通过配置文件来设置连接池及全局系统参数。对配置文件的解析是通过TypesafeConfig工具库实现的。默认加载classpath下的application.conf,application.json和application.properties文件。作为尝试,我们可以在resource/application.conf文件里进行h2和mysql数据库的JDBC驱动参数定义: # JDBC settings db { h2 { driver="org.h2.Driv
Sharding-JDBC是一个开源的Java中间件,它为关系型数据库提供了分片(sharding)功能。分片是一种数据库架构模式,通过将数据分散存储在多个数据库中,提高了系统的扩展性和性能。
1:遇到这个问题是在启动bin/spark-shell以后,然后呢,执行spark实现wordcount的例子的时候出现错误了,如: scala> sc.textFile("hdfs://slaver1:9000/hello.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_ + _).collect 执行上面操作之前我是这样启动我的spark-shell的,如下所示: [root@slaver1 spark-1.6.1-bin-hadoop2.6]#
Sharding-JDBC是一个开源的适用于微服务的分布式数据访问基础类库,它始终以云原生的基础开发套件为目标。
上次我们说了JavaBean注入的三种方式中基于Java类的配置方式,其实只所以说这种方式,是为了让大家对SpringBoot中的配置文件有一个比较清晰的认识,这样在大家学习起来,不会看的那个懵逼,我把上篇的链接放在下面,如果没看过的同学可以看一下,再接着往下看,可能会更容易理解。
ScalikeJDBC在覆盖JDBC基本功能上是比较完整的,而且实现这些功能的方式比较简洁,运算效率方面自然会稍高一筹了。理论上用ScalikeJDBC作为一种JDBC-Engine还是比较理想的:让它处于各种JDBC工具库和数据库实例之间接收JDBC运算指令然后连接目标数据库进行相关运算后返回结果。一般来说,各种JDBC工具库如ORM,FRM软件通过各自的DSL在复杂的数据库表关系环境内进行数据管理编程,最终产生相关的SQL语句即(prepared)statement+parameters传递给指定类
面对日益增加的系统访问量,数据库的吞吐量面临着巨大的瓶颈,可能有些服务器性能好,有些服务器的性能不好,我们就可以将数据库拆分为主库和从库,教程在这里:
• 异步处理是使用队列的一个主要原因,比如注册成功了,发优惠券/送积分/送红包/发短信/发邮件等操作都可以异步处理
ShardingSphere GitHub地址:https://github.com/apache/shardingsphere ShardingSphere 官网:https://shardingsphere.apache.org/index_zh.html
1、数据库连接池的基本思想: 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,当需要建立数据库连接时,只需从“缓冲池”中取出一个,使用完毕之后再放回去。
作为一种通用的数据库编程引擎,用Streaming来应对海量数据的处理是必备功能。同样,我们还是通过一种Context传递产生流的要求。因为StreamingContext比较简单,而且还涉及到数据抽取函数extractor的传递,所以我们分开来定义: case class JDBCQueryContext[M]( dbName: Symbol, statement: String,
第一种方式的好处在于指向性更强,因为ID只允许出现一次,所以可以通过定义不同的ID指向相同的类,从而创建多个相同的类对象。但第二种方式如果Spring容器中有相同类对象就不能够正常识别要创建哪个对象
在上一篇《Java 数据持久化系列之池化技术》中,我们了解了池化技术,并使用 Apache-common-Pool2 实现了一个简单连接池,实验对比了它和 HikariCP、Druid 等数据库连接池的性能数据。在性能方面,HikariCP遥遥领先,而且它还是 Spring Boot 2.0 默认的数据库连接池。下面我们就来了解一下这款明星级开源数据库连接池的实现。
内部框架发布了新版本,有开发反馈Sharding查询慢。通过一系列对比分析之后解决了问题。本文复盘排查过程,欢迎大家拍砖。(为了面子,本文摒弃了个人所犯低级错误,勿怪)
目前,云服务很多,例如GAE、BAE、SAE、TAE、CAE、ACE、EC2、AZURE各种云。本文主要从以下几个方面对GAE、SAE和BAE的优劣进行分析。
一般来说电商的日订单都是百千万级甚至是亿万级别的了,小小的数据库肯定是撑不住的,这时候就要提前考虑分库分表了。
applicationContext.xml加载jdbc.properties配置文件获得连接信息
Druid首先是一个数据库连接池。Druid是目前最好的数据库连接池,在功能、性能、扩展性方面,都超过其他数据库连接池,包括DBCP、C3P0、BoneCP、Proxool、JBoss DataSource。
读写 分离(Read/Write Splitting)。 1.原理:让主数据库(master)处理事务性增、改、删操作(INSERT、UPDATE、DELETE),而从数据库(slave)处理SELECT查询操作。 2.诞生原因: 2.1 为了确保数据库产品的稳定性,很多数据库拥有双机热备功能。也就是,第一台数据库服务器,是对外提供增删改查业务的生产服务器;第二台数据库服务器,仅仅接收来自第一台服务器的备份数据(注意,不同数据库产品,第一台数据库服务器,向第二台数据库服务器发送备份数据的方式不同)。当第一台
A: Java命名和目录接口(Java Naming and Directory Interface,缩写JNDI),是Java的一个目录服务应用程序界面(API),它提供一个目录系统,并将服务名称与对象关联起来,从而使得开发人员在开发过程中可以使用名称来访问对象。
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