JDBC MySQL Connection Pooling-Praktiken zur Vermeidung erschöpfter Verbindungspools
Beim Verbindungspooling ist die Aufrechterhaltung eines aktiven Pools bestehender Datenbankverbindungen für die Verbesserung von entscheidender Bedeutung Leistung und Ressourcenauslastung. Eine unsachgemäße Handhabung von Verbindungen kann jedoch zu einem erschöpften Verbindungspool und nachfolgenden Anwendungsfehlern führen.
Problemübersicht
Beim Arbeiten mit einer Java-JSF-Webanwendung auf GlassFish, Möglicherweise wird eine Fehlermeldung angezeigt, die darauf hinweist, dass der Verbindungspool erschöpft ist, da die Anzahl der verwendeten Verbindungen die maximale Poolgröße und die abgelaufene maximale Wartezeit überschreitet. Dies tritt auf, wenn die Anwendung Verbindungen schneller erhält, als sie geschlossen und an den Pool zurückgegeben werden können.
Ursache
Der Fehler tritt normalerweise auf, wenn Datenbankverbindungen nicht ordnungsgemäß geschlossen werden nach Gebrauch. Dies kann passieren, wenn Verbindungen außerhalb eines Try-with-Resources-Blocks oder eines Try-finally-Blocks mit ordnungsgemäßer Schließungsbehandlung erworben werden.
Lösung: Sicherstellen, dass die Verbindung ordnungsgemäß geschlossen wird
Um dieses Problem zu beheben und Verbindungslecks zu verhindern, ist es wichtig, alle Datenbankverbindungen (Verbindung, Anweisung und ResultSet) innerhalb desselben Methodenblocks abzurufen und zu schließen. Dies kann mithilfe des Try-with-Resources-Blocks in Java 7 oder eines Try-finally-Blocks in früheren Java-Versionen erreicht werden.
Richtige Vorgehensweisen
Try-with-resources-Block (Java 7 ):
public void create(Entity entity) throws SQLException { try ( Connection connection = dataSource.getConnection(); PreparedStatement statement = connection.prepareStatement(SQL_CREATE); ) { statement.setSomeObject(1, entity.getSomeProperty()); // ... statement.executeUpdate(); } }
Try-finally Block (Java 6 und früher):
public void create(Entity entity) throws SQLException { Connection connection = null; PreparedStatement statement = null; try { connection = dataSource.getConnection(); statement = connection.prepareStatement(SQL_CREATE); statement.setSomeObject(1, entity.getSomeProperty()); // ... statement.executeUpdate(); } finally { if (statement != null) try { statement.close(); } catch (SQLException logOrIgnore) {} if (connection != null) try { connection.close(); } catch (SQLException logOrIgnore) {} } }
Zusätzliche Überlegungen
Verbindungspool Verhalten:
Auch wenn Verbindungspooling verwendet wird, liegt es in der Verantwortung des Entwicklers, Verbindungen ordnungsgemäß zu schließen. Verbindungspooling-Mechanismen schließen Verbindungen nicht automatisch, sondern geben sie zur Wiederverwendung an einen Pool zurück.
Ressourcenhandhabung:
Verbindungslecks können auch auftreten, wenn Ressourcen wie ResultSets oder Anweisungen werden nicht ordnungsgemäß geschlossen. Es ist ebenso wichtig, diese Ressourcen innerhalb desselben try-with-resources- oder try-finally-Blocks zu schließen, um eine Erschöpfung der Ressourcen zu verhindern.
Fehlerbehebung:
Bei Problemen mit dem Verbindungspooling bestehen bleibt, prüfen Sie Folgendes:
- Überprüfen Sie die Konfiguration des Verbindungspools, einschließlich der maximalen Poolgröße, der maximalen Wartezeit und anderer Einstellungen.
- Überwachen Sie die Anzahl der verwendeten Verbindungen mithilfe von GlassFish-Überwachungstools oder ähnlichen Methoden .
- Verwenden Sie JDBC-Profilierungstools, um potenzielle Verbindungslecks oder Leistungsengpässe zu identifizieren.
Durch Implementierung der richtigen Verbindung Durch Pooling-Praktiken und die Sicherstellung, dass Verbindungen ordnungsgemäß geschlossen werden, können Sie die Erschöpfung der Verbindungspools verhindern und eine stabile Leistung und Zuverlässigkeit Ihrer Webanwendungen aufrechterhalten.
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Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Der MySQL -Lernpfad umfasst Grundkenntnisse, Kernkonzepte, Verwendungsbeispiele und Optimierungstechniken. 1) Verstehen Sie grundlegende Konzepte wie Tabellen, Zeilen, Spalten und SQL -Abfragen. 2) Lernen Sie die Definition, die Arbeitsprinzipien und die Vorteile von MySQL kennen. 3) Master grundlegende CRUD -Operationen und fortgeschrittene Nutzung wie Indizes und gespeicherte Verfahren. 4) KON -Debugging- und Leistungsoptimierungsvorschläge, wie z. B. rationale Verwendung von Indizes und Optimierungsabfragen. In diesen Schritten haben Sie einen vollen Verständnis für die Verwendung und Optimierung von MySQL.

Die realen Anwendungen von MySQL umfassen grundlegende Datenbankdesign und komplexe Abfrageoptimierung. 1) Grundnutzung: Wird zum Speichern und Verwalten von Benutzerdaten verwendet, z. B. das Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Benutzerinformationen. 2) Fortgeschrittene Nutzung: Verwandte komplexe Geschäftslogik wie Auftrags- und Bestandsverwaltung von E-Commerce-Plattformen. 3) Leistungsoptimierung: Verbesserung der Leistung durch rationale Verwendung von Indizes, Partitionstabellen und Abfrage -Caches.

SQL -Befehle in MySQL können in Kategorien wie DDL, DML, DQL und DCL unterteilt werden und werden verwendet, um Datenbanken und Tabellen zu erstellen, zu ändern, zu löschen, Daten einfügen, aktualisieren, Daten löschen und komplexe Abfragebetriebe durchführen. 1. Die grundlegende Verwendung umfasst die Erstellungstabelle erstellbar, InsertInto -Daten einfügen und Abfragedaten auswählen. 2. Die erweiterte Verwendung umfasst die Zusammenarbeit mit Tabellenverbindungen, Unterabfragen und GroupBy für die Datenaggregation. 3.. Häufige Fehler wie Syntaxfehler, Datentyp -Nichtübereinstimmung und Berechtigungsprobleme können durch Syntaxprüfung, Datentypkonvertierung und Berechtigungsmanagement debuggen. 4. Vorschläge zur Leistungsoptimierung umfassen die Verwendung von Indizes, die Vermeidung vollständiger Tabellenscanning, Optimierung von Join -Operationen und Verwendung von Transaktionen, um die Datenkonsistenz sicherzustellen.

InnoDB erreicht Atomizität durch Ungewöhnung, Konsistenz und Isolation durch Verriegelungsmechanismus und MVCC sowie Persistenz durch Redolog. 1) Atomizität: Verwenden Sie Unolog, um die Originaldaten aufzuzeichnen, um sicherzustellen, dass die Transaktion zurückgerollt werden kann. 2) Konsistenz: Stellen Sie die Datenkonsistenz durch Verriegelung auf Zeilenebene und MVCC sicher. 3) Isolierung: Unterstützt mehrere Isolationsniveaus und wird standardmäßig WiederholungSead verwendet. 4) Persistenz: Verwenden Sie Redolog, um Modifikationen aufzuzeichnen, um sicherzustellen, dass die Daten für lange Zeit gespeichert werden.

Die Position von MySQL in Datenbanken und Programmierung ist sehr wichtig. Es handelt sich um ein Open -Source -Verwaltungssystem für relationale Datenbankverwaltung, das in verschiedenen Anwendungsszenarien häufig verwendet wird. 1) MySQL bietet effiziente Datenspeicher-, Organisations- und Abruffunktionen und unterstützt Systeme für Web-, Mobil- und Unternehmensebene. 2) Es verwendet eine Client-Server-Architektur, unterstützt mehrere Speichermotoren und Indexoptimierung. 3) Zu den grundlegenden Verwendungen gehören das Erstellen von Tabellen und das Einfügen von Daten, und erweiterte Verwendungen beinhalten Multi-Table-Verknüpfungen und komplexe Abfragen. 4) Häufig gestellte Fragen wie SQL -Syntaxfehler und Leistungsprobleme können durch den Befehl erklären und langsam abfragen. 5) Die Leistungsoptimierungsmethoden umfassen die rationale Verwendung von Indizes, eine optimierte Abfrage und die Verwendung von Caches. Zu den Best Practices gehört die Verwendung von Transaktionen und vorbereiteten Staten

MySQL ist für kleine und große Unternehmen geeignet. 1) Kleinunternehmen können MySQL für das grundlegende Datenmanagement verwenden, z. B. das Speichern von Kundeninformationen. 2) Große Unternehmen können MySQL verwenden, um massive Daten und komplexe Geschäftslogik zu verarbeiten, um die Abfrageleistung und die Transaktionsverarbeitung zu optimieren.

InnoDB verhindert effektiv das Phantom-Lesen durch den Mechanismus für den nächsten Kleien. 1) Nächstschlüsselmesser kombiniert Zeilensperr- und Gap-Sperre, um Datensätze und deren Lücken zu sperren, um zu verhindern, dass neue Datensätze eingefügt werden. 2) In praktischen Anwendungen kann durch Optimierung der Abfragen und Anpassung der Isolationsstufen die Verringerungswettbewerb reduziert und die Gleichzeitleistung verbessert werden.


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