Python的开源人脸识别库离线识别率高达99. 3%_光环大数据培训

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Python的开源人脸识别库离线识别率高达99. 3%_光环大数据培训

以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由 ...

网络 Python 算法模型神经网络

以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别，这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。

首先看看现在的研究现状。如上的发展趋势可以知道，现在的主要研究方向是利用深度学习的方法解决视频人脸识别。

主要的研究人员：如下：中科院计算所的山世光教授、中科院生物识别研究所的李子青教授、清华大学的苏光大教授、香港中文大学的汤晓鸥教授、Ross B. Girshick等等。

主要开源项目：SeetaFace人脸识别引擎。该引擎由中科院计算所山世光研究员带领的人脸识别研究组研发。代码基于C++实现，且不依赖于任何第三方的库函数，开源协议为BSD-2，可供学术界和工业界免费使用。github链接：https://https://www.doczj.com/doc/de3729549.html,/seetaface/SeetaFaceEngine

主要软件API/SDK:face++。Face++.com 是一个提供免费人脸检测、人脸识别、人脸属性分析等服务的云端服务平台。Face++是北京旷视科技有限公司旗下的全新人脸技术云平台，在黑马大赛中，Face++获得年度总冠军，已获得联想之

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星投资。skybiometry.。主要包含了face detection、face recognition、face grouping。

主要的人脸识别图像库：目前公开的比较好的人脸图像库有LFW（Labelled Faces in the Wild）和YFW（Youtube Faces in the Wild）。现在的实验数据集基本上是来源于LFW，而且目前的图像人脸识别的精度已经达到99%，基本上现有的图像数据库已经被刷爆。下面是现有人脸图像数据库的总结：

现在在中国做人脸识别的公司已经越来越多，应用也非常的广泛。其中市场占有率较高的是汉王科技。主要公司的研究方向和现状如下：

汉王科技：汉王科技主要是做人脸识别的身份验证，主要用在门禁系统、考勤系统等等。科大讯飞：科大讯飞在香港中文大学汤晓鸥教授团队支持下，开发出了一个基于高斯过程的人脸识别技术?Gussian face，该技术在LFW上的识别率为98.52%，目前该公司的DEEPID2在LFW上的识别率已经达到了99.4%。

川大智胜：目前该公司的研究亮点是三维人脸识别，并拓展到3维全脸照相机产业化等等。商汤科技：主要是一家致力于引领人工智能核心“深度学习”技术突破，构建人工智能、大数据分析行业解决方案的公司，目前在人脸识别、文字识别、人体识别、车辆识别、物体识别、图像处理等方向有很强的竞争力。在人脸识别中有106个人脸关键点的识别。

人脸识别的过程人脸识别主要分为四大块：人脸定位（face detection）、人脸校准（face alignment）、人脸确认（face verification）、人脸鉴别（face identification）。

人脸定位（face detection）：对图像中的人脸进行检测，并将结果用矩形框框出来。在OpenCV中有直接能拿出来用的Harr分类器。

人脸校准（face alignment）：对检测到的人脸进行姿态的校正，使其人脸尽可能的”正”，通过校正可以提高人脸识别的精度。校正的方法有2D校正、3D 校正的方法，3D校正的方法可以使侧脸得到较好的识别。在进行人脸校正的时候，会有检测特征点的位置这一步，这些特征点位置主要是诸如鼻子左侧，鼻孔下侧，瞳孔位置，上嘴唇下侧等等位置，知道了这些特征点的位置后，做一下位

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置驱动的变形，脸即可被校”正”了。如下图所示：

这里介绍一种MSRA在14年的技术：Joint Cascade Face Detection and Alignment（ECCV14)。这篇文章直接在30ms的时间里把detection和alignment 都给做了。

人脸确认（face verification）：Face verification，人脸校验是基于pair matching的方式，所以它得到的答案是“是”或者“不是”。在具体操作的时候，给定一张测试图片，然后挨个进行pair matching，matching上了则说明测试图像与该张匹配上的人脸为同一个人的人脸。一般在小型办公室人脸刷脸打卡系统中采用的（应该）是这种方法，具体操作方法大致是这样一个流程：离线逐个录入员工的人脸照片（一个员工录入的人脸一般不止一张），员工在刷脸打卡的时候相机捕获到图像后，通过前面所讲的先进行人脸检测，然后进行人脸校正，再进行人脸校验，一旦match结果为“是”，说明该名刷脸的人员是属于本办公室的，人脸校验到这一步就完成了。在离线录入员工人脸的时候，我们可以将人脸与人名对应，这样一旦在人脸校验成功后，就可以知道这个人是谁了。上面所说的这样一种系统优点是开发费用低廉，适合小型办公场所，缺点是在捕获时不能有遮挡，而且还要求人脸姿态比较正（这种系统我们所有，不过没体验过）。下图给出了示意说明：

人脸识别（face identification/recognition）： Face identification 或Face recognition，人脸识别正如下图所示的，它要回答的是“我是谁？”，相比于人脸校验采用的pair matching，它在识别阶段更多的是采用分类的手段。它实际上是对进行了前面两步即人脸检测、人脸校正后做的图像（人脸）分类。

根据上面四个概念的介绍，我们可以了解到人脸识别主要包括三个大的、独立性强的模块：

我们将上面的步骤进行详细的拆分，得到下面的过程图：

人脸识别分类现在随着人脸识别技术的发展，人脸识别技术主要分为了三类：一是基于图像的识别方法、二是基于视频的识别方法、三是三维人脸识别方法。

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基于图像的识别方法：这个过程是一个静态的图像识别过程，主要利用图像处理。主要的算法有PCA、EP、kernel method、 Bayesian Framwork、SVM 、HMM、Adaboot等等算法。但在2014年，人脸识别利用Deep learning 技术取得了重大突破，为代表的有deepface的97.25%、face++的97.27%，但是deep face 的训练集是400w集的，而同时香港中文大学汤晓鸥的Gussian face的训练集为2w。

基于视频的实时识别方法：这个过程可以看出人脸识别的追踪过程，不仅仅要求在视频中找到人脸的位置和大小，还需要确定帧间不同人脸的对应关系。

DeepFace参考论文(资料)： 1. DeepFace论文。DeepFace：Closing the Gap to Human-level Performance in Face Verificaion 2. 卷积神经网络了解博客。https://www.doczj.com/doc/de3729549.html,/zouxy09/article/details/8781543 3. 卷积神经网络的推导博客。https://www.doczj.com/doc/de3729549.html,/zouxy09/article/details/9993371/ 4. Note on convolution Neural Network. 5. Neural Network for Recognition of Handwritten Digits 6. DeepFace博文：https://www.doczj.com/doc/de3729549.html,/Hao_Zhang_Vision/article/details/52831399?locati onNum=2&fps=1

DeepFace是FaceBook提出来的，后续有DeepID和FaceNet出现。而且在DeepID和FaceNet中都能体现DeepFace的身影，所以DeepFace可以谓之CNN 在人脸识别的奠基之作，目前深度学习在人脸识别中也取得了非常好的效果。所以这里我们先从DeepFace开始学习。

在DeepFace的学习过程中，不仅将DeepFace所用的方法进行介绍，也会介绍当前该步骤的其它主要算法，对现有的图像人脸识别技术做一个简单、全面的叙述。

1.DeepFace的基本框架1.1 人脸识别的基本流程face detection -> face alignment -> face verification -> face identification

1.2 人脸检测（face detection）1.

2.1 现有技术：

haar分类器：人脸检测（detection）在opencv中早就有直接能拿来用的haar分类器，基于Viola-Jones算法。

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1.2.2 文章中所用方法本文中采用了基于检测点的人脸检测方法（fiducial Point Detector）。

先选择6个基准点，2只眼睛中心、 1个鼻子点、3个嘴上的点。通过LBP 特征用SVR来学习得到基准点。

效果如下：

1.3 人脸校准（face alignment）

2D alignment：对Detection后的图片进行二维裁剪， scale, rotate and translate the image into six anchor locations。将人脸部分裁剪出来。

3D alignment：找到一个3D 模型，用这个3D模型把二维人脸crop成3D 人脸。67个基点，然后Delaunay三角化，在轮廓处添加三角形来避免不连续。将三角化后的人脸转换成3D形状三角化后的人脸变为有深度的3D三角网将三角网做偏转，使人脸的正面朝前最后放正的人脸效果如下：

上面的2D alignment对应(b)图，3D alignment依次对应(c) ~ (h)。

1.4 人脸表示（face verification）1.4.1 现有技术

LBP && joint Beyesian：通过高维LBP跟Joint Bayesian这两个方法结合。

论文： Bayesian Face Revisited: A Joint FormulationDeepID系列：将七个联合贝叶斯模型使用SVM进行融合，精度达到99.15%论文： Deep Learning Face Representation by Joint Identification-Verification

1.4.2 文章中的方法

论文中通过一个多类人脸识别任务来训练深度神经网络（DNN）。网络结构如上图所示。

结构参数：经过3D对齐以后，形成的图像都是152×152的图像，输入到上述网络结构中，该结构的参数如下：

Conv：32个11×11×3的卷积核max-pooling: 3×3， stride=2Conv: 16

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个9×9的卷积核Local-Conv: 16个9×9的卷积核，Local的意思是卷积核的参数不共享Local-Conv: 16个7×7的卷积核，参数不共享Local-Conv: 16个5×5的卷积核，参数不共享Fully-connected: 4096维Softmax: 4030维提取低水平特征：

过程如下所示：预处理阶段：输入3通道的人脸，并进行3D校正，再归一化到152*152像素大小――152*152*3.通过卷积层C1：C1包含32个11*11*3的滤波器（即卷积核），得到32张特征图――32*142*142*3。通过max-polling层M2：M2的滑窗大小为3*3，滑动步长为2，3个通道上分别独立polling。通过另一个卷积层C3：C3包含16个9*9*16的3维卷积核。

上述3层网络是为了提取到低水平的特征，如简单的边缘特征和纹理特征。Max-polling层使得卷积网络对局部的变换更加鲁棒。如果输入是校正后的人脸，就能使网络对小的标记误差更加鲁棒。然而这样的polling层会使网络在面部的细节结构和微小纹理的精准位置上丢失一些信息。因此，文中只在第一个卷积层后面接了Max-polling层。这些前面的层称之为前端自适应的预处理层级。然而对于许多计算来讲，这是很必要的，这些层的参数其实很少。它们仅仅是把输入图像扩充成一个简单的局部特征集。

后续层： L4,L5,L6都是局部连接层，就像卷积层使用滤波器一样，在特征图像的每一个位置都训练学习一组不同的滤波器。由于校正后不同区域的有不同的统计特性，卷积网络在空间上的稳定性的假设不能成立。比如说，相比于鼻子和嘴巴之间的区域，眼睛和眉毛之间的区域展现出非常不同的表观并且有很高的区分度。换句话说，通过利用输入的校正后的图像，定制了DNN的结构。

使用局部连接层并没有影响特征提取时的运算负担，但是影响了训练的参数数量。仅仅是由于有如此大的标记人脸库，我们可以承受三个大型的局部连接层。局部连接层的输出单元受到一个大型的输入图块的影响，可以据此调整局部连接层的使用（参数）（不共享权重）

比如说，L6层的输出受到一个74*74*3的输入图块的影响，在校正后的人脸中，这种大的图块之间很难有任何统计上的参数共享。

顶层：最后，网络顶端的两层（F7，F8）是全连接的：每一个输出单元都

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连接到所有的输入。这两层可以捕捉到人脸图像中距离较远的区域的特征之间的关联性。比如，眼睛的位置和形状，与嘴巴的位置和形状之间的关联性（这部分也含有信息）可以由这两层得到。第一个全连接层F7的输出就是我们原始的人脸特征表达向量。

在特征表达方面，这个特征向量与传统的基于LBP的特征描述有很大区别。传统方法通常使用局部的特征描述(计算直方图)并用作分类器的输入。

最后一个全连接层F8的输出进入了一个K-way的softmax（K是类别个数）,即可产生类别标号的概率分布。用Ok表示一个输入图像经过网络后的第k个输出，即可用下式表达输出类标号k的概率：

训练的目标是较大化正确输出类别（face 的id）的概率。通过最小化每个训练样本的叉熵损失实现这一点。用k表示给定输入的正确类别的标号，则叉熵损失是：

通过计算叉熵损失L对参数的梯度以及使用随机梯度递减的方法来最小化叉熵损失。

梯度是通过误差的标准反向传播来计算的。非常有趣的是，本网络产生的特征非常稀疏。超过75%的顶层特征元素是0。这主要是由于使用了ReLU激活函数导致的。这种软阈值非线性函数在所有的卷积层，局部连接层和全连接层（除了最后一层F8）都使用了，从而导致整体级联之后产生高度非线性和稀疏的特征。稀疏性也与使用使用dropout正则化有关，即在训练中将随机的特征元素设置为0。我们只在F7全连接层使用了dropout.由于训练集合很大，在训练过程中我

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们没有发现重大的过拟合。

给出图像I,则其特征表达G(I)通过前馈网络计算出来，每一个L层的前馈网络，可以看作是一系列函数：

归一化：在最后一级，我们把特征的元素归一化成0到1，以此降低特征对光照变化的敏感度。特征向量中的每一个元素都被训练集中对应的较大值除。然后进行L2归一化。由于我们采用了ReLU激活函数，我们的系统对图像的尺度不变性减弱。

对于输出的4096-d向量：先每一维进行归一化，即对于结果向量中的每一维，都要除以该维度在整个训练集上的较大值。每个向量进行L2归一化。

2. 验证2.1 卡方距离该系统中，归一化后的DeepFace特征向量与传统的基于直方图的特征（如LBP）有一下相同之处：

所有值均为负非常稀疏特征元素的值都在区间 [0, 1]之间卡方距离计算公式如下：

2.2 Siamese network文章中也提到了端到端的度量学习方法，一旦学习（训练）完成，人脸识别网络（截止到F7）在输入的两张图片上重复使用，将得到的2个特征向量直接用来预测判断这两个输入图片是否属于同一个人。这分为以下步骤： a. 计算两个特征之间的差别； b,一个全连接层，映射到一个单个的逻辑单元（输出相同/不同）。

3. 实验评估3.1 数据集Social Face Classification Dataset(SFC):

4.4M 张人脸/4030人LFW: 13323张人脸/5749人 restricted: 只有是/不是的标记unrestricted：其他的训练对也可以拿到unsupervised：不在LFW上训练Youtube Face(YTF): 3425videos/1595人result on LFW：

result on YTF：

DeepFace与之后的方法的较大的不同点在于，DeepFace在训练神经网络前，

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使用了对齐方法。论文认为神经网络能够work的原因在于一旦人脸经过对齐后，人脸区域的特征就固定在某些像素上了，此时，可以用卷积神经网络来学习特征。

本文的模型使用了C++工具箱dlib基于深度学习的人脸识别方法，基于户外脸部数据测试库Labeled Faces in the Wild 的基准水平来说，达到了99.38%的准确率。更多算法https://www.doczj.com/doc/de3729549.html,/trends/face%20recognition/overview/dlib：https://www.doczj.com/doc/de3729549.html,/数据测试库Labeled Faces in the Wild：https://www.doczj.com/doc/de3729549.html,/lfw/模型提供了一个简单的 face_recognition 命令行工具让用户通过命令就能直接使用图片文件夹进行人脸识别操作。

在图片中捕捉人脸特征在一张图片中捕捉到所有的人脸找到并处理图片中人脸的特征找到每个人眼睛、鼻子、嘴巴和下巴的位置和轮廓。import face_recognitionimage = face_recognition.load_image_file("your_file.jpg")face_locations = face_recognition.face_locations(image)捕捉脸部特征有很重要的用途，当然也可以用来进行图片的数字美颜digital make-up（例如美图秀秀）digital make-up:https://https://www.doczj.com/doc/de3729549.html,/ageitgey/face_recognition/blob/master/exam ples/digital_makeup.py识别图片中的人脸识别谁出现在照片里

安装步骤本方法支持Python3/python2，我们只在macOS和Linux中测试过，还不知是否适用于Windows。使用pypi的pip3 安装此模块(或是Python 2的pip2）重要提示：在编译dlib时可能会出问题，你可以通过安装来自源（而不是pip）的dlib来修复错误，请见安装手册How to install dlib from sourcehttps://https://www.doczj.com/doc/de3729549.html,/ageitgey/629d75c1baac34dfa5ca2a1928a7ae af通过手动安装dlib，运行pip3 install face_recognition来完成安装。

使用方法命令行界面当你安装face_recognition，你能得到一个简洁的叫做face_recognition的命令行程序，它能帮你识别一张照片或是一个照片文件夹中的所有人脸。首先，你需要提供一个包含一张照片的文件夹，并且你已经知道照片中的人是谁，每个人都要有一张照片文件，且文件名需要以该人的姓名命名；然后你需要准备另外一个文件夹，里面装有你想要识别人脸照片；接下来你

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只用运行face_recognition命令，程序能够通过已知人脸的文件夹识别出未知人脸照片中的人是谁；针对每个人脸都要一行输出，数据是文件名加上识别到的人名，以逗号分隔。

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第10章 Python操作数据库

第10 章Python 操作数据库 Python 数据分析（进阶篇）

主要内容CONTENTS 02结构化查询语言SQL 03操作数据库核心API 04Python操作数据库案例01数据库基础

01数据库基础

Python操作数据库 数据库基础 数据库是数据的仓库，将大量数据按照一定的方式组织并存储起来，方便进行管理和维护，例如快速检索和统计等。数据库的主要特点： ?以一定的方式组织、存储数据； ?能为多个用户共享； ?与程序彼此独立。 ?…… 数据库管理系统是一种操纵和管理数据库的大型软件。它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。用户通过DBMS访问数据库中的数据，数据库管理员通过DBMS进行数据库的维护工作。主要功能包括：数据定义（创建数据库、表等）、数据操纵（增删查改等）、数据库控制（并发、权限等）、数据库维护（转存、恢复等）等。

Python操作数据库 常见的数据库类型 当前常见的数据库类型有：关系型数据库、键值存储数据库、面向文档数据库、图数据库等。 ?关系型数据库：当前应用最广泛的数据库类型，把复杂的数据结构归结为简单的二元关系（即二维表形式），例如MySQL、SQL Server、Oracle、SQLite等； ?键值存储数据库：使用简单的键值方法来存储数据，其中键作为唯一标记，是一种 非关系数据库，例如Redis； ?面向文档数据库：用于存放并获取文档，主要是XML、JSON等具备自我描述特性、呈现层次结构的文档，例如MongoDB； ?图数据库：一种存储图关系的数据库，应用图理论存储实体之间的关系信息，例如Neo4J。

【IT专家】Python 的 MySQLdb 模块插入数据没有成功与 autocommit(自动提交)的关系

本文由我司收集整编，推荐下载，如有疑问，请与我司联系Python 的MySQLdb 模块插入数据没有成功与autocommit（自动提 交）的关系 2013/11/17 0 在使用PYTHON mysqldb的时候插入数据发现数据库没有你当前插入的数据，这时候实际上跟commit有关系 ?用MySQLdb 操作数据库，插入数据之后发现数据库中依然为空，不知原因为何。开启mysqld 的log 设置项之后发现日志文档中更有执行sql 语句，直接复制语句在客户端中执行也没有问题，那么为什么通过MySQLdb 的插入全部没有结果呢？我怀疑是MySQLdb 的问题，在日志文件中仔细的看了一遍运行的所有sql 语句，在建立连接之后还运行了这句：set autocommit=0。这句话的嫌疑很大，因为这个涉及到一个语句提交执行的问题，而且对于commit 我有点印象，好像以前学习MySQLdb 的时候，特意注意到了这点。不管怎样，这就找准了关键字：MySQLdb autocommit根据网上搜到的结果，可以大概了解到，MySQLdb 在连接后关闭了自动提交，自动提交对于innodb 引擎很重要，没有这个设置，innodb 引擎就不会真正执行语句。解决的办法：1、语句末尾加上“COMMIT;”2、运行完语句，至少在关闭数据库之前提交一下，如：connmit()3、数据库连接建立之后，设置自动提交，如：conn.autocommit(1)只是不知道为什么innodb 会这样，可能是因为这是一个事务型数据库引擎，没有提交就不会在服务器上执行，只会缓存在客户端上的缘故吧！MySQL技术内幕:InnoDB存储引擎这本书好像出到第二版了，这些关于数据库方面的知识，还是要了解一下的。参考1、MySQLdb 插入数据失败？luchanghong/database/2012/06/20/mysqldb-insert-data-failed.html2、MySQLdb Python 模块autocommit属性测试及测试过程中关于数据库连接的理解 blog.csdn/gukesdo/article/details/7026371 ?tips:感谢大家的阅读，本文由我司收集整编。仅供参阅！

关于DBCP数据库连接池配置整理

1.简介 DBCP(DataBase Connection Pool),数据库连接池。是 apache 上的一个 java 连接池项目，也是tomcat 使用的连接池组件。单独使用dbcp需要3个包：common-dbcp.jar,common-pool.jar,common-collections.jar由于建立数据库连接是一个非常耗时耗资源的行为，所以通过连接池预先同数据库建立一些连接，放在内存中，应用程序需要建立数据库连接时直接到连接池中申请一个就行，用完后再放回去。 dbcp提供了数据库连接池可以在spring，iBatis，hibernate中调用dbcp完成数据库连接，框架一般都提供了dbcp连接的方法； tomcat中也提供了dbcp的jndi设置方法，也可以不在框架中使用dbcp，单独使用dbcp 需要3个包：common-dbcp.jar,common-pool.jar,common-collections.jar 2.参数说明 翻译自https://www.doczj.com/doc/de3729549.html,

这里可以开启PreparedStatements池. 当开启时, 将为每个连接创建一个statement 池,并且被下面方法创建的PreparedStatements将被缓存起来: ●public PreparedStatement prepareStatement(String sql) ●public PreparedStatement prepareStatement(String sql, int resultSetType, int resultSetConcurrency) 如果容许则可以使用下面的方式来获取底层连接: Connection conn = ds.getConnection(); Connection dconn = ((DelegatingConnection) conn).getInnermostDelegate(); ... conn.close() 默认false不开启, 这是一个有潜在危险的功能, 不适当的编码会造成伤害.(关闭底层 连接或者在守护连接已经关闭的情况下继续使用它).请谨慎使用,并且仅当需要直接访问驱动的特定功能时使用. 注意: 不要关闭底层连接, 只能关闭前面的那个 如果开启"removeAbandoned",那么连接在被认为泄露时可能被池回收. 这个机制在(getNumIdle() < 2) and (getNumActive() > getMaxActive() - 3)时被触发。 举例当maxActive=20, 活动连接为18,空闲连接为1时可以触发"removeAbandoned".但是活动连接只有在没有被使用的时间超过"removeAbandonedTimeout"时才被删除,默认300秒.在resultset中游历不被计算为被使用。 3.使用注意点

数据库连接池的好处

数据库连接池的好处.txt-//自私，让我们只看见自己却容不下别人。如果发短信给你喜欢的人，他不回，不要再发。看着你的相片，我就特冲动的想P成黑白挂墙上!有时，不是世界太虚伪，只是，我们太天真。数据库连接池的好处 对于一个简单的数据库应用，由于对于数据库的访问不是很频繁。这时可以简单地在需要访问数据库时，就新创建一个连接，用完后就关闭它，这样做也不会带来什么明显的性能上的开销。但是对于一个复杂的数据库应用，情况就完全不同了。频繁的建立、关闭连接，会极大的减低系统的性能，因为对于连接的使用成了系统性能的瓶颈。 连接复用。通过建立一个数据库连接池以及一套连接使用管理策略，使得一个数据库连接可以得到高效、安全的复用，避免了数据库连接频繁建立、关闭的开销。 对于共享资源，有一个很著名的设计模式：资源池。该模式正是为了解决资源频繁分配、释放所造成的问题的。把该模式应用到数据库连接管理领域，就是建立一个数据库连接池，提供一套高效的连接分配、使用策略，最终目标是实现连接的高效、安全的复用。 数据库连接池的基本原理是在内部对象池中维护一定数量的数据库连接，并对外暴露数据库连接获取和返回方法。如： 外部使用者可通过getConnection 方法获取连接，使用完毕后再通过releaseConnection 方法将连接返回，注意此时连接并没有关闭，而是由连接池管理器回收，并为下一次使用做好准备。 数据库连接池技术带来的优势： 1．资源重用 由于数据库连接得到重用，避免了频繁创建、释放连接引起的大量性能开销。在减少系统消耗的基础上，另一方面也增进了系统运行环境的平稳性（减少内存碎片以及数据库临时进程/线程的数量）。 2．更快的系统响应速度 数据库连接池在初始化过程中，往往已经创建了若干数据库连接置于池中备用。此时连接的初始化工作均已完成。对于业务请求处理而言，直接利用现有可用连接，避免了数据库连接初始化和释放过程的时间开销，从而缩减了系统整体响应时间。 3．新的资源分配手段 对于多应用共享同一数据库的系统而言，可在应用层通过数据库连接的配置，实现数据库连接池技术。某一应用最大可用数据库连接数的限制，避免某一应用独占所有数据库资源。

用Python实现数据库编程

破釜沉舟: 为网站站长.设计师.编程开发者. 提供资源!https://www.doczj.com/doc/de3729549.html, 用Python实现数据库编程 文章类别：Python 发表日期：2004-11-11 来源: CSDN 作者: wfh_178 <用PYTHON进行数据库编程> 老巫 2003.09.10 19 September, 2003 用PYTHON语言进行数据库编程, 至少有六种方法可供采用. 我在实际项目中采用,不但功能强大,而且方便快捷.以下是我在工作和学习中经验总结. 方法一:使用DAO (Data Access Objects) 这个第一种方法可能会比较过时啦.不过还是非常有用的. 假设你已经安装好了PYTHONWIN,现在开始跟我上路吧…… 找到工具栏上ToolsàCOM MakePy utilities,你会看到弹出一个Select Library的对话框, 在列表中选择'Microsoft DAO 3.6 Object Library'(或者是你所有的版本). 现在实现对数据的访问: #实例化数据库引擎 import win32com.client engine = win32com.client.Dispatch("DAO.DBEngine.35") #实例化数据库对象,建立对数据库的连接 db = engine.OpenDatabase(r"c:\temp\mydb.mdb") 现在你有了数据库引擎的连接,也有了数据库对象的实例.现在就可以打开一个recordset了. 假设在数据库中已经有一个表叫做 'customers'. 为了打开这个表,对其中数据进行处理,我们使用下面的语法: rs = db.OpenRecordset("customers") #可以采用SQL语言对数据集进行操纵 rs = db.OpenRecordset("select * from customers where state = 'OH'") 你也可以采用DAO的execute方法. 比如这样: db.Execute("delete * from customers where balancetype = 'overdue' and name = 'bill'") #注意,删除的数据不能复原了J

01关于数据库连接池和动态数据源的实现课案

关于数据库连接池和动态数据源的实现、使用 对于一个简单的数据库应用，由于数据库的访问不是很频繁。这时可以很简单地在需要访问数据库时，就新创建一个连接，用完后就关闭它，这样就不会带来更多的性能上的开销。但是对于复杂的数据库应用，情况就完全不同了。频繁的建立、关闭连接，会极大的减低系统的性能，因为对于连接的使用成了系统性能的瓶颈。这就意味我们需要去考虑怎样把一个连接多次使用。 连接复用，通过建立数据库的连接池以及一套连接使用的管理策略，使得一个数据库连接可以得到高效、安全的复用，避免了数据库连接频繁建立、关闭给系统带来的开销。外部使用者可以通过getConnection方法获取连接，使用完毕之后再通过releaseConnection 方法将连接返回，注意此时的连接并没有关闭，而是由连接池管理器回收，并为下一次使用做好准备。 一般的数据库连接池，是使用配置文件在项目启动的使用加载配置文件，根据文件中描述，生成对应的数据库连接池。连接池有许多的属性比如：连接池的初始化连接处、连接池的最大连接数、每次的自增连接数、最大空闲连接数等等 数据库连接池技术带来的优势： 1.资源重用 由于数据库连接得到重用，避免了频繁创建、释放连接引起的大量性能开销。在减 少系统消耗的基础上，另一方面也增进了系统运行环境的平稳性（减少内存碎片以 及数据库临时进程/线程的数量） 2.更快的系统响应速度 数据库连接池在初始化过程中，往往已经创建了若干数据库连接置于池中备用，此 时连接的初始化工作均已完成，对于业务处理而言，直接利用现有的可以连接，避 免了数据库连接初始化和释放过程的时间开销，从而缩短了系统整体的响应时间。 3. 统一的连接管理，避免数据库连接泄露 在较为完备的数据库连接池实现中可以根据预先的连接占用超时设定，强制回收被 占用的连接。从而避免常规数据库连接操作中可能出现的资源泄露。 一个数据库连接池的实现 1.前言 数据库应用，在许多软件系统中经常用到，是开发中大型系统不可缺少的辅助。但如果对数据库资源没有很好地管理(如：没有及时回收数据库的游标(ResultSet)、Statement、连接(Connection)等资源)，往往会直接导致系统的稳定。这类不稳定因素，不单单由数据库或者系统本身一方引起，只有系统正式使用后，随着流量、用户的增加，才会逐步显露。 在基于Java开发的系统中，JDBC是程序员和数据库打交道的主要途径，提供了完备的数据库操作方法接口。但考虑到规范的适用性，JDBC只提供了最直接的数据库操作规范，对数据库资源管理，如：对物理连接的管理及缓冲，期望第三方应用服务器(Application Server)的提供。下面以JDBC规范为基础，介绍相关的数据库连接池机制，并就如果以简单的方式，实现有效地管理数据库资源介绍相关实现技术。

Java数据库连接池

Java数据库连接池 Tomcat6.0 Tomcat6.0连接池配置 1. 配置tomcat下的conf下的context.xml文件,在之间添加连接池配置: 2. 配置你的应用下的web.xml中的之间加入 DB Connection jdbc/oracle javax.sql.DataSource Container 3.把连接数据库的第三方驱动放到common/lib下面就ok了 4.测试程序我就不写了 1.配置tomcat下的conf下的server.xml中的host标签中添加连接池配置: 1.

【IT专家】Python操作MySQL案例

本文由我司收集整编，推荐下载，如有疑问，请与我司联系 Python操作MySQL案例 2016/01/23 0 最近都在学习Python代码，希望学会Python后，能给我带来更高的工作效率，因此每天坚持学习和拷代码，下面是一个Python操作MySQL的一个实例，该实例可以让更多的人更好了解MySQLdb模块的使用。我是Python菜鸟，通过学习别人的实例来让自己学到更多Python知识。 ? ?案例：用Python实现银行转账 ?一、在MySQL创建一张表account表，然后在里面插入两条数据： ?mysql show create table account\G*************************** 1. row *************************** Table: accountCreate Table: CREATE TABLE `account` ( `userid` int(11) DEFAULT NULL COMMENT ‘账号ID’, `money` int(11) DEFAULT NULL) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin1 row in set (0.02 sec)mysql 当前数据： ?mysql select * from account;+--------+-------+| userid | money |+--------+-------+| 1 | 200 || 2 | 200 |+--------+-------+2 rows in set (0.00 sec)mysql ?编辑脚本money.py文件，运行些脚本需要安装MySQLdb模块，详细安装和基本的使用可以参考我的博客：cnblogs/xuanzhi201111/p/5144982.html ?#!/usr/bin/env python#coding:utf-8#name:money.pyimport sysimport MySQLdb try: sql = “select * from account where userid = %s and money %s” % (source_userid,money) cursor.execute(sql) print “\033[;32m检查是否有足够的钱: \033[0m” + sql except Exception,e: raise Exception(‘执行sql错误：%s’ % e) else: rs = cursor.fetchall() if len(rs) != 1: raise Exception (“账号%s余额不足” % source_userid) finally: cursor.close()#用于减去转掉的部份金额def reduce_money(self,source_userid,money): cursor = self.conn.cursor() try: sql = “update account set money = money - %s where userid=%s” % (money,source_userid) cursor.execute(sql) print “\033[;32m从源账户%s 里扣掉对应的金额: \033[0m” % (source_userid) + sql except Exception,e: raise

数据库连接池的研究与实现lunwen

数据库连接池的研究与实现 摘要 在基于JDBC的数据库实际应用开发中，对数据库连接的管理是一个重点也是一个难点，频繁对数据库的连接与关闭操作、多客户对数据库的并发访问,一定程度上决定了WEB系统的响应以及应用性能。使用数据库连接池方式能对数据库的连接进行管理和维护,上层应用程序通过数据库连接池使用数据库资源能提升系统性能，充分利用系统资源。文章通过介绍、分析数据库连接池工作的基本原理，了解目前流行的WEB服务器在数据库连接池方面的使用现状后，总结一了些数据库连接池开发程序中容易忽略的问题。并在学习掌握了实现连接池的关键技术后给出了一个较为高效的连接池管理策略，在这种策略思想的指导下实际开发出一个数据库连接池模块，使得上层应用通过本连接池访问数据库资源变得相对高效和容易，从实际上论证了这种设计方案的可行性。 关键词：连接池；数据库；JDBC；并发访问

Research and realization of the Database Connection Pool Abstract In the practically application development of database based on JDBC, the management of database connection is a key point and also a difficulty. The response and performance of the WEB system are depended on frequently connecting, closing and multi-user accessing in a certain extent. Using the Database Connection Pool can provide management and maintenance for connections of the database. The upper applications may access the database recourse via the Database Connection Pool, in order to upgrade system performance and fully utilize the system recourse. This article summarizes some issues which are easily ignored in the application development of the Database Connection Pool by the way of introducing and analyzing the basal working principles of the Database Connection Pool ,comprehending the using actuality of the Database Connection Pool on the popular WEB servers. Besides, I established a comparatively highly effective policy of the Connection Pool management after having learned and comprehended key technique of implementing the Connectivity Pool, and actually had developed a Database Connection Pool module under the guidance of that policy, causing the access of system resource by the upper applications via current Connectivity Pool becoming relatively highly effective and easy, demonstrated the feasibility of this design project in practice. Key words:Database Connection Pool; Database; JDBC; Concurrence access

连接池优缺点

数据库连接池的好处 对于一个简单的数据库应用，由于对于数据库的访问不是很频繁。这时可以简单地在需要访问数 据库时，就新创建一个连接，用完后就关闭它，这样做也不会带来什么明显的性能上的开销。但 是对于一个复杂的数据库应用，情况就完全不同了。频繁的建立、关闭连接，会极大的减低系统 的性能，因为对于连接的使用成了系统性能的瓶颈。 连接复用。通过建立一个数据库连接池以及一套连接使用管理策略，使得一个数据库连接可以 得到高效、安全的复用，避免了数据库连接频繁建立、关闭的开销。 对于共享资源，有一个很著名的设计模式：资源池。该模式正是为了解决资源频繁分配、释放 所造成的问题的。把该模式应用到数据库连接管理领域，就是建立一个数据库连接池，提供一套 高效的连接分配、使用策略，最终目标是实现连接的高效、安全的复用。 数据库连接池的基本原理是在内部对象池中维护一定数量的数据库连接，并对外暴露数据库连接 获取和返回方法。如： 外部使用者可通过getConnection方法获取连接，使用完毕后再通过releaseConnection方法将连接返回，注意此时连接并没有关闭，而是由连接池管理器回收，并为下一次使用做好准备。 数据库连接池技术带来的优势： 1．资源重用 由于数据库连接得到重用，避免了频繁创建、释放连接引起的大量性能开销。在减少系统消耗的 基础上，另一方面也增进了系统运行环境的平稳性（减少内存碎片以及数据库临时进程/线程的数量）。 2．更快的系统响应速度 数据库连接池在初始化过程中，往往已经创建了若干数据库连接置于池中备用。此时连接的初始 化工作均已完成。对于业务请求处理而言，直接利用现有可用连接，避免了数据库连接初始化和 释放过程的时间开销，从而缩减了系统整体响应时间。 3．新的资源分配手段 对于多应用共享同一数据库的系统而言，可在应用层通过数据库连接的配置，实现数据库连接池 技术，几年钱也许还是个新鲜话题，对于目前的业务系统而言，如果设计中还没有考虑到连接池 的应用，那么…….快在设计文档中加上这部分的内容吧。某一应用最大可用数据库连接数的限制，避免某一应用独占所有数据库资源。 4．统一的连接管理，避免数据库连接泄漏 在较为完备的数据库连接池实现中，可根据预先的连接占用超时设定，强制收回被占用连接。从 而避免了常规数据库连接操作中可能出现的资源泄漏。一个最小化的数据库连接池实现： 连接池的优缺点 优点 使用连接池的最主要的优点是性能。创建一个新的数据库连接所耗费的时间主要取决于网络的速 度以及应用程序和数据库服务器的(网络)距离，而且这个过程通常是一个很耗时的过程。而采用 数据库连接池后，数据库连接请求可以直接通过连接池满足而不需要为该请求重新连接、认证到 数据库服务器，这样就节省了时间。 缺点 数据库连接池中可能存在着多个没有被使用的连接一直连接着数据库(这意味着资源的浪费)。

python操作数据库PostgreSQL

python操作数据库PostgreSQL 1.简述 python可以操作多种数据库，诸如SQLite、MySql、PostgreSQL等，这里不对所有的数据库操作方法进行赘述，只针对目前项目中用到的PostgreSQL做一下简单介绍，主要包括python 操作数据库插件的选择、安装、简单使用方法、测试连接数据库成功。 2.数据库操作插件的选择 PostgreSQL至少有三个python接口程序可以实现访问，包括PsyCopg、PyPgSQL、PyGreSQL(PoPy已经整合在PyGreSQL中)，三个接口程序各有利弊，需要根据实践选择最适合项目的方式。 推荐使用PsyCopg，对python开发框架的兼容性都很好，本文中我们只讨论这个插件。 3.PsyCopg的下载 官网下载psycopg2-2.5.1.tar.gz：https://www.doczj.com/doc/de3729549.html,/psycopg/ 本文使用windows系统开发，未使用官网版本，选择 psycopg2-2.4.2.win-amd64-py2.7-pg9.0.4-release.exe版，地址： https://www.doczj.com/doc/de3729549.html,/s/Cd8pPaw56Ozys 4.PsyCopg的安装 直接exe，根据提示安装即可. ------------------------------------------------ 博主经营一家发饰淘宝店，都是纯手工制作哦，开业冲钻，只为信誉！需要的亲们可以光顾一下！谢谢大家的支持！ 店名： 小鱼尼莫手工饰品店 经营: 发饰、头花、发夹、耳环等（手工制作） 网店： https://www.doczj.com/doc/de3729549.html,/ --------------------------------------------------------------------- 继续正题... 5.PsyCopg的使用 py文件代码： __author__ = 'qiongmiaoer'

Java中数据库连接池原理机制

连接池的基本工作原理 基本概念及原理 由上面的分析可以看出，问题的根源就在于对数据库连接资源的低效治理。我们知道，对于共享资源，有一个很闻名的设计模式：资源池（Resource Pool）。该模式正是为了解决资源的频繁分配?释放所造成的问题。为解决上述问题，可以采用数据库连接池技术。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。我们可以通过设定连接池最大连接数来防止系统无尽的与数据库连接。更为重要的是我们可以通过连接池的治理机制监视数据库的连接的数量?使用情况，为系统开发?测试及性能调整提供依据。 服务器自带的连接池 JDBC的API中没有提供连接池的方法。一些大型的WEB应用服务器如BEA的WebLogic 和IBM的WebSphere等提供了连接池的机制，但是必须有其第三方的专用类方法支持连接池的用法。 连接池要害问题分析

1、并发问题 为了使连接治理服务具有最大的通用性，必须考虑多线程环境，即并发问题。这个问题相对比较好解决，因为java语言自身提供了对并发治理的支持，使用synchronized要害字即可确保线程是同步的。使用方法为直接在类方法前面加上synchronized要害字，如：public synchronized Connection getConnection（） 2、多数据库服务器和多用户 对于大型的企业级应用，经常需要同时连接不同的数据库（如连接Oracle和Sybase）。如何连接不同的数据库呢？我们采用的策略是：设计一个符合单例模式的连接池治理类，在连接池治理类的唯一实例被创建时读取一个资源文件，其中资源文件中存放着多个数据库的url地址（）?用户名（）?密码（）等信息。如tx.url=172.21.15.123：5000/tx_it，https://www.doczj.com/doc/de3729549.html,er=yang，tx.passWord=yang321。根据资源文件提供的信息，创建多个连接池类的实例，每一个实例都是一个特定数据库的连接池。连接池治理类实例为每个连接池实例取一个名字，通过不同的名字来治理不同的连接池。 对于同一个数据库有多个用户使用不同的名称和密码访问的情况，也可以通过资源文件处理，即在资源文件中设置多个具有相同url地址，但具有不同用户名和密码的数据库连接信息。 3、事务处理 我们知道，事务具有原子性，此时要求对数据库的操作符合“ALL-ALL-NOTHING”原则,即对于一组SQL语句要么全做，要么全不做。

2020年python的面试题整理数据库篇

2020年python的面试题整理数据库篇MySQL 198.主键超键候选键外键 主键：数据库表中对存储数据对象予以唯一和完整标识的数据列或属性的组合。一个数据列只能有一个主键，且主键的取值不能缺失，即不能为空值(Null). 超键：在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键。一个属性可以作为一个超键，多个属性组合在一起也可以作为一个超键。超键包含候选键和主键。 候选键：是最小超键，即没有冗余元素的超键。 外键：在一个表中存在的另一个表的主键称此表的外键。 199.视图的作用，视图可以更改么？ 视图是虚拟的表，与包含数据的表不一样，视图只包含使用时动态检索数据的查询;不包含任何列或数据。使用视图可以简化复杂的sql操作，隐藏具体的细节，保护数据;视图创建后，可以使用与表相同的方式利用它们。 视图不能被索引，也不能有关联的触发器或默认值，如果视图本身内有order by则对视图再次order by将被覆盖。 创建视图：create view xxx as xxxxxx 对于某些视图比如未使用联结子查询分组聚集函数Distinct Union等，是可以对其更新的，对视图的更新将对基表进行更新;但是视图主要用于简化检索，保护数据，并不用于更新，而且大部分视图都不可以更新。 200.drop,delete与truncate的区别 drop直接删掉表，truncate删除表中数据，再插入时自增长id又从1开始，delete删除表中数据，可以加where字句。 1.delete 语句执行删除的过程是每次从表中删除一行，并且同时将该行的删除操作作为事务记录在日志中保存以便进行回滚操作。truncate table则一次性地从表中删除所有的数据并不把单独的删除操作记录记入日志保存，删除行是不能恢复的。并且在删除的过程中不会激活与表有关的删除触发器，执行速度快。

JAVA数据库连接池

package com.persistent.util; import java.sql.*; public class DBConnector { private Connection connection; private Statement statement; public DBConnector(Connection connection,Statement statement){ this.connection = connection; this.statement = statement; } public Connection getConnection(){ return this.connection; } public Statement getStatement(){ return this.statement; } public void setConnection(Connection connection){ this.connection = connection; } public void setStatement(Statement statement){ this.statement = statement; } } package com.persistent.util; import java.io.*; import java.util.*; import java.sql.*; import com.microsoft.util.*; import com.microsoft.jdbc.base.*; import com.microsoft.jdbc.sqlserver.*; public class DBConnectorPool { private String dbDriver; private String dbURL;

数据库连接池配置步骤

为了使用 was连接池，部署应用之前需要配置 步骤1：新建JDBC提供程序。 2.选择作用域【集群 =cluster08】 3.点击新建按钮

4.选择【数据类型】为 【Oracle】 5.选择【提供程序类型】为 【Oracle JDBC Driver】 7.填写【名称】和【描述】(默 认即可)，点击【下一步】 8.查看ojdbc14.jar的路径 (/oracle/ora10g/jdbc/lib)，并确保root有读

9.填写【类路径】，修改路径 (/oracle/ora10g/jdbc/lib/ojdbc14.jar)。点击 下一步。 注意：【ojdbc14.jar】的路径为绝对路径。 必须保证启动was应用的用户(root)对该 文件有读权限。如果无法添加读权限，上 传文件【ojdbc14.jar】到was下的新建的 lib目录下，并赋予读权限。并把绝对路径 填写到【类路径】。 10.点击【完成】

11.点击【保存】 步骤2：新建【数据源】 1.【资源】下，点击【数据 源】

2.点击【新建】 3.填写【数据源名】和【JNDI名称】为 【jfdb】，点击【下一步】。 注意：此处【JNDI名称】的内容与应用 的applicationContext-datasource.xml文 件中记入的jndi名字一致)

4.选择现有的JDBC提供程序【Oracle JDBC Driver】,点击下一步。 5.填写URL(内容与jdbc.properties中得jdbc.url的内容保持一致) 6.选择【数据存储器helper类名】为【Oracle10g数据存储器helper】 7.CMP为默认设置，点击下一步。

数据库连接池的工作原理

对于共享资源，有一个很著名的设计模式：资源池（Resource Pool）。该模式正是为了解决资源的频繁分配﹑释放所造成的问题。为解决我们的问题，可以采用数据库连接池技术。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。我们可以通过设定连接池最大连接数来防止系统无尽的与数据库连接。更为重要的是我们可以通过连接池的管理机制监视数据库的连接的数量﹑使用情况，为系统开发﹑测试及性能调整提供依据。 连接池关键问题分析 1、并发问题 为了使连接管理服务具有最大的通用性，必须考虑多线程环境，即并发问题。这个问题相对比较好解决，因为各个语言自身提供了对并发管理的支持像java,c#等等，使用synchronized(java)lock(C#)关键字即可确保线程是同步的。使用方法可以参考，相关文献。 ２、事务处理 我们知道，事务具有原子性，此时要求对数据库的操作符合“ALL-ALL-NOTHING”原则,即对于一组SQL语句要么全做，要么全不做。 我们知道当２个线程公用一个连接Connection对象，而且各自都有自己的事务要处理时候，对于连接池是一个很头疼的问题，因为即使Connection类提供了相应的事务支持，可是我们仍然不能确定那个数据库操作是对应那个事务的，这是由于我们有２个线程都在进行事务操作而引起的。为此我们可以使用每一个事务独占一个连接来实现，虽然这种方法有点浪费连接池资源但是可以大大降低事务管理的复杂性。 ３、连接池的分配与释放 连接池的分配与释放，对系统的性能有很大的影响。合理的分配与释放，可以提高连接的复用度，从而降低建立新连接的开销，同时还可以加快用户的访问速度。 对于连接的管理可使用一个List。即把已经创建的连接都放入List中去统一管理。每当用户请求一个连接时，系统检查这个List中有没有可以分配的连接。如果有就把那个最合适的连接分配给他（如何能找到最合适的连接文章将在关键议题中指出）；如果没有就抛出一个异常给用户，List中连接是否可以被分配由一个线程来专门管理捎后我会介绍这个线程的具体实现。 ４、连接池的配置与维护 连接池中到底应该放置多少连接，才能使系统的性能最佳？系统可采取设置最小连接数（minConnection）和最大连接数（maxConnection）等参数来控制连接池中的连接。比方说，最小连接数是

JAVA数据库连接池详解

Java中数据库连接池原理机制的详细讲解 1、基本概念及原理 由上面的分析可以看出，问题的根源就在于对数据库连接资源的低效管理。我们知道，对于共享资源，有一个很著名的设计模式：资源池(Resource Pool)。该模式正是为了解决资源的频繁分配?释放所造成的问题。为解决上述问题，可以采用数据库连接池技术。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。我们可以通过设定连接池最大连接数来防止系统无尽的与数据库连接。更为重要的是我们可以通过连接池的管理机制监视数据库的连接的数量?使用情况，为系统开发?测试及性能调整提供依据。 2、服务器自带的连接池 JDBC的API中没有提供连接池的方法。一些大型的WEB应用服务器如BEA的W ebLogic和IBM的WebSphere等提供了连接池的机制，但是必须有其第三方的专用类方法支持连接池的用法。 连接池关键问题分析 1、并发问题 为了使连接管理服务具有最大的通用性，必须考虑多线程环境，即并发问题。这个问题相对比较好解决，因为Java语言自身提供了对并发管理的支持，使用synchronized 关键字即可确保线程是同步的。使用方法为直接在类方法前面加上synchronized关键字，如： public synchronized Connection getConnection() 2、多数据库服务器和多用户 对于大型的企业级应用，常常需要同时连接不同的数据库(如连接Oracle和Sybas e)。如何连接不同的数据库呢?我们采用的策略是：设计一个符合单例模式的连接池管理类，在连接池管理类的唯一实例被创建时读取一个资源文件，其中资源文件中存放着多个数据库的url地址()?用户名()?密码()等信息。如tx.url=172.21.15.123：5000/tx_it，https://www.doczj.com/doc/de3729549.html,er=yan g，tx.password=yang321。根据资源文件提供的信息，创建多个连接池类的实例，每一个实例都是一个特定数据库的连接池。连接池管理类实例为每个连接池实例取一个名字，通过不同的名字来管理不同的连接池。 对于同一个数据库有多个用户使用不同的名称和密码访问的情况，也可以通过资源文件处理，即在资源文件中设置多个具有相同url地址，但具有不同用户名和密码的数据库连接信息。