1 概述 在使用 Django 进行 Web 开发时, 我们避免不了与数据库打交道. 当并发量低的时候, 不会有任何问题. 但一旦并发量达到一定数量, 就会导致 数据库的连接数会被瞬时占满. 这将导致一个严重的后果 ---- 其他应用, 或者 Django 本身的其他服务都无法访问数据库. 这是不可容忍的! 造成这样的结果的原因之一是 Django 底层与数据库的连接方式并不是连接池. 它会为每一次的数据库访问建立连接. 这样当并发量上来以后, 数据库的连接数就不够用了. 所以本篇博客介绍一种修

在访问mysql数据库时,如果在连接字符串中设置使用连接池,同时设置连接池大小,经测试,可以显著提高访问数据库时的速度. 连接字符串: connectionStrings>    <add name="connectionstr" connectionString="Database=userDB;Data Source=localhost;User Id=root;Password=abcabc;CharSet=utf8;port=3306;Pooling=tr

想要合理配置线程池线程数的大小,需要分析任务的类型,任务类型不同,线程池大小配置也不同. 配置线程池的大小可根据以下几个维度进行分析来配置合理的线程数: 任务性质可分为:CPU密集型任务,IO密集型任务,混合型任务. 任务的执行时长. 任务是否有依赖--依赖其他系统资源,如数据库连接等. CPU密集型任务 尽量使用较小的线程池,一般为CPU核心数+1. 因为CPU密集型任务使得CPU使用率很高,若开过多的线程数,只能增加上下文切换的次数,因此会带来额外的开销. IO密集型任务 可以使用稍大的线程

开发环境 spring 4.3.7 + springBoot 1.5.2 + dubbo 2.6.5 + mongoDB 4.0.0 连接池配置 mongo-pool.properties spring.data.mongodb.address=,, spring.data.mongodb.replica-set=mySet spring.data.mongodb.database=test spring.data.mongodb.username=test spring.data.mongod

public static void main(String[] args) throws Exception{ //httpclient连接池 //创建连接池 PoolingHttpClientConnectionManager cManager = new PoolingHttpClientConnectionManager(); //设置最大连接数 cManager.setMaxTotal(50); //设置每个主机地址的并发数 cManager.setDefaultMaxPerRoute

一般来说池中总线程数是核心池线程数量两倍,只要确保当核心池有线程停止时,核心池外能有线程进入核心池即可. 我们所需要关心的主要是核心池线程的数量该如何设置. 自定义线程池代码 package com.lc.concurrent; import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue; import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor; import java.util.concurrent.TimeUnit; p

第19课-数据库开发及ado.net ADO.NET--SQLDataReader使用.SqlProFiler演示.ADoNET连接池,参数化查询.SQLHelper .通过App.Config文件获得连接字符串 01对TblStudent表进行增删改查 using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Data.SqlClien

C3P0连接池自诞生以来在Java Web领域反响甚好,业已成为hibenate框架推荐的连接池.谁知人红是非多,C3P0在大型应用场合中暴露了越来越多的局限性,包括但不限于下列几点:1.C3P0管理池内连接时没有采取LRU排队规则(最久未使用算法),意味着C3P0未能将数据库性能调到最优.2.在处理大批量数据的时候,C3P0对耗时操作过于容忍,致使容易出现线程死锁的状况.3.C3P0不支持监控功能,外界难以实时跟踪连接池的运行情况,不利于按需分配和调度系统资源.就上面几点问题的看法因人而异,对

JDBC既制定统一标准兼容了多种数据库,又利用预报告堵上了SQL注入漏洞,照理说已经很完善了,可是人算不如天算,它在性能方面不尽如人意.问题出在数据库连接的管理上,按照正常流程,每次操作完数据库,都要关闭连接,无论是代码里手工关闭,还是由try语句自动关闭.如果没有及时关闭数据库连接,就会长时间占用有限的数据库内存,致使无谓的系统资源浪费.然而频繁开关数据库连接也有毛病,因为每次获取操作都要CPU处理,经常连接数据库会加重CPU的负担.看来内存与CPU像是一对难兄难弟,不管怎么做都会影响其中一个

django 重写 mysql 连接库实现连接池 问题 django 项目使用 gunicorn + gevent 部署,并设置 CONN_MAX_AGE 会导致 mysql 数据库连接数飙升,在高并发模式可能会出现 too many connections 错误.该怎么解决这个问题呢?首先看下 django 源码,找到问题的根源. 本文 django 版本为 2.2.3. 问题分析 首先查看连接部分源码: # django/db/backends/mysql/base.py class Dat

使用springboot 线程池连接MySQL时,mysql数据库wait_timeout 为8个小时,所以程序第二天发现报错,在url配置了 autoReconnect=true 也不行,查询配置以下 #验证连接的有效性 spring.datasource.test-while-idle=true #获取连接时候验证,会影响性能spring.datasource.test-on-borrow=true spring.datasource.validation-query=SELECT 1 FR

[参考]Timeout expired 超时时间已到. 达到了最大池大小 错误及Max Pool Size设置 [参考][数据库-MySql] MySqlConnection error connecting: Timeout expired. [参考]查看mysql数据库连接数.并发数相关信息的命令 解决方案: 1.如果是操作同一个数据库,建议只创建一次MySqlConnection且open一次,其他操作都调用这一个连接 new MySqlConnection(connString);  M

原文:http://www.talkwithtrend.com/Article/207511 池(Pool)是WebSphere中最常涉及的概念之一.从网络.Web 服务器.Web 容器.EJB 容器,一直到数据源,每一个环节都线程池.连接池的影子.要想恰当配置这些池的大小,首先要了解漏斗模型. 通常,WebSphere应用中的一个请求到达服务器,到真正开始处理,要经过一系列的连接池.广域网上可能有大量的并发用户同时访问Web服务器,Web服务器上同时活动(Active)的连接可能高达10000

线程池应该设置多少线程合适,怎么样估算出来.最近接触到一些相关资料,现作如下总结. 最开始接触线程池的时候,没有想到就仅仅是设置一个线程池的大小居然还有这么多的学问,汗颜啊. 首先,需要考虑到线程池所进行的工作的性质: IO密集型 CPU密集型 简单的分析来看,如果是CPU密集型的任务,我们应该设置数目较小的线程数,比如CPU数目加1.如果是IO密集型的任务,则应该设置可能多的线程数,由于IO操作不占用CPU,所以,不能让CPU闲下来.当然,如果线程数目太多,那么线程切换所带来的开销又会对系统的

接前一篇rpc框架之HA/负载均衡构架设计 继续,写了一个简单的thrift 连接池: 先做点准备工作: package yjmyzz; public class ServerInfo { public String getHost() { return host; } public void setHost(String host) { this.host = host; } public int getPort() { return port; } public void setPort(i

前些天在调试公司系统的时候发现这样的一个问题:mysql数据库服务停止一段时间后再次重启后吗,tomcat服务无法请求数据库服务,调试了半天对这个问题进行定位解决,期间也搞了很多有关mysql数据库的知识,包括数据库连接池的问题,以前没有遇到问题的时候只知道数据库连接池这个概念和如何配置,但是当遇到问题的时候就要去看怎么实现了,比如很简单的默认的数据库连接池的个数是多少呢,我相信没有看过源代码的是不知道的,答案是8.下面就针对最近学习的org.apache.commons.dbcp.BasicD

ADO.Net 在数据库操作过程中默认打开了连接池,不需要再进行手工配置.这个特性可以使数据库操作时效率提高,但也要有相应的代码配合,才能真正提高程序效率. 1.连接字符串 ADO.Net 中的连接池大小可以通过数据库连接字符串来控制,例如: string cs = "server=.;uid=sa;pwd=tcaccp;database=pubs;pooling=true;min pool size=5;max pool size=10" 其中 pooling 表示是否打开连接池,默

目前所在公司使用HttpClient 4.3.3版本发送Rest请求,调用接口.最近出现了调用查询接口服务慢的生产问题,在排查整个调用链可能存在的问题时(从客户端发起Http请求->ESB->服务端处理请求,查询数据并返回),发现原本的HttpClient连接池中的一些参数配置可能存在问题,如defaultMaxPerRoute.一些timeout时间的设置等,虽不能确定是由于此连接池导致接口查询慢,但确实存在可优化的地方,故花时间做一些研究.本文主要涉及HttpClient连接池.请求的参数

springboot添加多数据源连接池并配置Mybatis 转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/9190226.html May 12, 2018  星期六,那是个晴天,天湛蓝湛蓝的非常干净,仿佛飘过一粒尘埃也能看得清清楚楚,然后就发生了些事情...很伤心很难过,至今也没能抹去,欸,我是怎样一步步把自己变成这个样子呢. 难过的事情总会在萦绕很久,罢了,这里还是不回忆了,就这样吧. 首先我说说这次配置多数据源的原因吧:原因大致有二: 一是我们的线上

L:35-36 worker_connections 默认 512个 这个链接需要设置的  worker_cpu_affinity 0001 0010 0100 1000;关联CPU connection_pool_size 默认512字节 建议不需要分配 request_pool_size 请求连接池大小  默认是4k 一般不需要去改每个链接内存大小 每个connection链接占用多少字节 64位232字节 每个结构体占用的字节是 96字节  总字节数为 (232+96)*2  

简介 mgo是由Golang编写的开源mongodb驱动.由于mongodb官方并没有开发Golang驱动,因此这款驱动被广泛使用.mongodb官网也推荐了这款开源驱动,并且作者在github也表示受到了mongodb官方的赞助.但由于作者的个人安排原因,该驱动的更新.bug修复.issue维护略微受到诟病. mgo在功能方面还是比较完善的,api使用也方便.由于mongodb丰富的玩法,mgo代码庞大,其中大部分是与mongodb的协议代码.核心的处理连接和请求的结构,逻辑上还是比较清晰的.