package day0608.utils; import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource; import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceFactory; import javax.sql.DataSource; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.util.Properties; /** * 连接池工具类

时间: 2024-03-20 18:43:09 浏览: 200
这是一个连接池工具类的代码,它使用阿里巴巴的Druid连接池来实现数据库连接的复用,避免频繁地创建和关闭数据库连接。通过读取配置文件中的数据库连接参数,创建Druid数据源,并通过数据源获取数据库连接。在使用完成后,需要将连接关闭并归还给连接池。以下是代码的详细解释: 1. 导入Druid相关的类和接口 ```java import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource; import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceFactory; import javax.sql.DataSource; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.util.Properties; ``` 2. 创建连接池工具类 ```java public class ConnectionPoolUtil { private static DataSource dataSource; static { try { // 读取配置文件 InputStream inputStream = ConnectionPoolUtil.class.getClassLoader().getResourceAsStream("druid.properties"); Properties properties = new Properties(); properties.load(inputStream); // 创建Druid数据源 dataSource = DruidDataSourceFactory.createDataSource(properties); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } // 获取数据库连接 public static Connection getConnection() throws SQLException { return dataSource.getConnection(); } // 关闭数据库连接 public static void closeConnection(Connection conn, PreparedStatement pstmt, ResultSet rs) { try { if (rs != null) { rs.close(); } if (pstmt != null) { pstmt.close(); } if (conn != null) { conn.close(); } } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } } } ``` 3. 使用连接池工具类 ```java public class MyDao { public List<User> getAllUsers() { Connection conn = null; PreparedStatement pstmt = null; ResultSet rs = null; List<User> userList = new ArrayList<>(); try { // 获取数据库连接 conn = ConnectionPoolUtil.getConnection(); pstmt = conn.prepareStatement("SELECT * FROM user"); rs = pstmt.executeQuery(); // 处理查询结果 while (rs.next()) { User user = new User(); user.setId(rs.getInt("id")); user.setName(rs.getString("name")); user.setAge(rs.getInt("age")); userList.add(user); } } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } finally { // 关闭数据库连接 ConnectionPoolUtil.closeConnection(conn, pstmt, rs); } return userList; } } ``` 以上是连接池工具类的基本实现,可以在多线程环境下安全地使用。同时,Druid还提供了很多其他的功能,例如监控、防御SQL注入攻击等,可以根据实际需求进行配置和使用。
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def explore_json( self, datasource_type: str | None = None, datasource_id: int | None = None ) -> FlaskResponse: """Serves all request that GET or POST form_data This endpoint evolved to be the entry point of many different requests that GETs or POSTs a form_data. self.generate_json receives this input and returns different payloads based on the request args in the first block TODO: break into one endpoint for each return shape""" response_type = ChartDataResultFormat.JSON.value responses: list[ChartDataResultFormat | ChartDataResultType] = list( ChartDataResultFormat ) responses.extend(list(ChartDataResultType)) for response_option in responses: if request.args.get(response_option) == "true": response_type = response_option break # Verify user has permission to export CSV file if ( response_type == ChartDataResultFormat.CSV and not security_manager.can_access("can_csv", "Superset") ): return json_error_response( _("You don't have the rights to download as csv"), status=403, ) form_data = get_form_data()[0] try: datasource_id, datasource_type = get_datasource_info( datasource_id, datasource_type, form_data ) force = request.args.get("force") == "true" # TODO: support CSV, SQL query and other non-JSON types if ( is_feature_enabled("GLOBAL_ASYNC_QUERIES") and response_type == ChartDataResultFormat.JSON ): # First, look for the chart query results in the cache. with contextlib.suppress(CacheLoadError): viz_obj = get_viz( datasource_type=cast(str, datasource_type), datasource_id=datasource_id, form_data=form_data, force_cached=True, force=force, ) payload = viz_obj.get_payload() # If the chart query has already been cached, return it immediately. if payload is not None: return self.send_data_payload_response(viz_obj, payload) # Otherwise, kick off a background job to run the chart query. # Clients will either poll or be notified of query completion, # at which point they will call the /explore_json/data/<cache_key> # endpoint to retrieve the results. try: async_channel_id = ( async_query_manager.parse_channel_id_from_request(request) ) job_metadata = async_query_manager.submit_explore_json_job( async_channel_id, form_data, response_type, force, get_user_id() ) except AsyncQueryTokenException: return json_error_response("Not authorized", 401) return json_success(json.dumps(job_metadata), status=202) viz_obj = get_viz( datasource_type=cast(str, datasource_type), datasource_id=datasource_id, form_data=form_data, force=force, ) return self.generate_json(viz_obj, response_type) except SupersetException as ex: return json_error_response(utils.error_msg_from_exception(ex), 400)解释代码

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