1.简直了!源码通过源码告诉你阿里的分析数据库连接池Druid为啥如此牛逼
2.源码详解系列(四) ------ DBCP2的使用和分析(包括JNDI和JTA支持)已停更
3.深入 Dify 源码,定位知识库检索的源码大模型调用异常
4.源码详解系列(八)--全面讲解HikariCP的使用和源码
5.cloud-init介绍及源码解读(上)
简直了!通过源码告诉你阿里的分析数据库连接池Druid为啥如此牛逼
druid数据库连接池的强大之处在于其高效管理和丰富的功能。它通过复用连接减少资源消耗,源码具备连接数控制、分析三得商城源码可靠性测试、源码泄漏控制和缓存语句等标准特性,分析同时还扩展了监控统计和SQL注入防御等功能。源码
以入门需求为例,分析创建Maven项目,源码引入必要的分析依赖如JDK、maven、源码IDE,分析以及mysql-connector-java和druid。源码在项目中,通过JDBCUtil初始化连接池并获取连接,进行简单的增删改查操作。在web应用中,可以使用JNDI获取DruidDataSource,如在tomcat 9.0.容器下运行。
druid的监控统计功能强大,如StatFilter支持合并SQL、慢SQL记录和多个数据源监控数据的统一。StatViewServlet用于展示监控信息,配置WebStatFilter则能收集web-jdbc关联监控数据。cglib源码视频同时,WallFilter用于防御SQL注入,提供定制化的参数配置选项。
druid的源码分析显示,它在连接池管理、配置方式的灵活性以及异常处理等方面展现出独特之处。尽管配置方式多样,但推荐优先使用最常见的方式,如properties文件。然而,过多的配置选项和缺乏统一的管理方式是其设计上的一个挑战。
总而言之,druid凭借其强大的功能和灵活的配置,为数据库连接池管理提供了高效且实用的解决方案,是阿里巴巴数据库连接池中的佼佼者。
源码详解系列(四) ------ DBCP2的使用和分析(包括JNDI和JTA支持)已停更
DBCP是一个用于创建和管理数据库连接的工具,通过连接池复用连接以减少资源消耗。它具备连接数控制、连接有效性检测、连接泄露控制和缓存语句等功能。Tomcat内置连接池、Spring团队推荐使用DBCP,阿里巴巴的druid也是基于DBCP开发的。 DBCP支持通过JNDI获取数据源,并且可以获取JTA或XA事务中的string编程源码连接对象,用于两阶段提交(2PC)的事务处理。本篇文章将通过例子来解释如何使用DBCP。 以下是文章的详细内容:使用例子需求
本例将展示如何使用DBCP连接池获取连接对象,并进行基本的增删改查操作。工程环境
JDK:1.8.0_
maven:3.6.1
IDE:eclipse 4.
mysql-connector-java:8.0.
mysql:5.7.
DBCP:2.6.0
主要步骤
创建Maven项目,打包方式为war(war也可以是jar,这里选择war是为了测试JNDI功能)。
引入DBCP相关依赖。
在resources目录下创建dbcp.properties文件,配置数据库连接参数及连接池基本参数。
编写JDBCUtils类,实现初始化连接池、获取连接、管理事务和资源释放等功能。
创建测试类,实现基本的增删改查操作。
配置文件详解
dbcp.properties文件包含数据库连接参数和连接池基本参数,如数据库URL、用户名、密码、连接池大小等。其中,数据库URL后面添加了参数以避免乱码和时区问题。建议根据项目需求调整参数设置。基本连接属性
数据库URL
用户名
密码
连接池大小
缓存语句(在MySQL下建议关闭)
连接检查参数(建议开启testWhileIdle,lambda实例源码避免性能影响)
事务相关参数(通常使用默认设置)
连接泄漏回收参数
其他参数(较少使用)
源码分析
DBCP主要涉及以下几个类:BasicDataSource:提供基本的数据库操作数据源。
BasicManagedDataSource:BasicDataSource的子类,用于创建支持XA事务或JTA事务的连接。
PoolingDataSource:BasicDataSource中实际调用的数据源,用于管理连接。
ManagedDataSource:PoolingDataSource的子类,用于支持XA事务或JTA事务的连接。
使用DBCP连接池创建连接时,首先创建BasicDataSource对象,初始化配置参数。然后从连接池中获取连接。连接获取过程涉及到数据源和连接池的创建,连接对象的包装和回收。通过JNDI获取数据源对象需求
使用JNDI获取DBCP数据源对象,以PerUserPoolDataSource和SharedPoolDataSource为例。为了在tomcat容器中测试,需要配置JNDI上下文。引入依赖
引入JNDI相关的依赖。
编写context.xml文件,配置JNDI上下文。
在web.xml中配置资源引用,将JNDI对象与web应用绑定。
测试结果
打包项目并部署到tomcat上运行,通过访问指定的jsp页面,验证JNDI获取数据源对象的python浏览源码正确性。使用DBCP测试两阶段提交
介绍如何使用DBCP实现JTA事务的两阶段提交(2PC)。使用DBCP的BasicManagedDataSource类支持事务处理。通过测试代码验证了2PC的正确性。 以上内容涵盖了DBCP的使用、配置、源码分析、JNDI集成以及两阶段提交的实现,为开发者提供了全面的参考。深入 Dify 源码,定位知识库检索的大模型调用异常
深入分析Dify源码:大模型调用异常定位
在使用Dify服务与Xinference的THUDM/glm-4-9b-chat模型部署时,遇到了知识库检索节点执行时报错大模型GPT3.5不存在的问题。异常出乎意料,因为没有额外信息可供进一步定位。 通过源码和服务API调用链路的分析,我们发现问题的关键在于知识库检索的实现。该功能在api/core/rag/datasource/retrieval_service.py中,其中混合检索由向量检索和全文检索组成。我们关注了关键词检索、向量检索和全文检索这三个基础检索方式:关键词检索:仅使用jieba进行关键词提取,无大模型介入。
向量检索:通过向量库直接搜索,如Milvus,无大模型调用。
全文检索:使用BM,大部分向量库不支持,实际操作中返回空列表。
问题出现在知识库检索节点的多知识库召回判断中,N选1召回模式会调用大模型以决定知识库。在配置环节,前端HTTP请求显示配置错误,使用了不存在的GPT3.5模型。 经测试,手工创建的知识库检索节点使用了正确的glm-4-9b-chat模型,问题出在默认模板的配置上,即N选1召回模式默认选择了GPT3.5。本地部署时,如果没有配置相应模型,会导致错误出现。 总结来说,解决方法是修改默认模板,将知识库检索的默认模式改为多路召回,这样可以避免新手在本地部署时遇到困扰。建议Dify官方在模板中改进这一设置,以简化用户部署流程。源码详解系列(八)--全面讲解HikariCP的使用和源码
源码详解系列(八):HikariCP深度剖析
HikariCP是一个高效数据库连接池,它的核心在于通过“池”复用连接,减少创建和关闭连接的开销。本文将全面介绍HikariCP的使用方法和源码细节。使用场景与内容
本文将涉及HikariCP的以下内容:如何获取连接对象并进行基本操作
项目环境设置,包括JDK、Maven版本和依赖库
如何配置HikariCP,包括依赖引入和配置文件编写
初始化连接池,以及通过JMX进行管理
源码分析,重点讲解ConcurrentBag和HikariPool类,以及其创新的“标记模型”
HikariDataSource的两个HikariPool的用意和加载配置
核心原理
HikariCP的性能优势主要源于其“标记模型”,通过减少锁的使用,提高并发性能。它使用CopyOnWriteArrayList来保证读操作的效率,结合CAS机制实现无锁的借出和归还操作。源码亮点
源码简洁且易读,特别是ConcurrentBag类,它是HikariCP的核心组件。类结构与DBCP2类似,包含一个通用的资源池,可以应用于其他需要池化管理的场景。总结
通过本文,读者可以深入了解HikariCP的工作原理,掌握其配置和使用技巧,以及源码实现。希望本文对数据库连接池有深入理解的开发者有所帮助。参考资料:
cloud-init介绍及源码解读(上)
cloud-init介绍及源码解读(上) cloud-init的基本概念 metadata包含服务器信息,如instance id,display name等。userdata包含文件、脚本、yaml文件等,用于系统配置和软件环境配置。datasource是cloud-init配置数据来源,支持AWS、Azure、OpenStack等,定义统一抽象类接口,所有实现都要遵循规范。 模块决定定制化工作,metadata决定结果。cloud-init配置有4个阶段:local、network、config、final。cloud-init支持多种userdata类型,如自定义Python代码、MIME文件等。用户数据类型包括User-Data Script(MIME text/x-shellscript)和Cloud Config Data(MIME text/cloud-config)。 cloud-init支持多种datasource,包括NoCloud、ConfigDrive、OpenNebula等。通过Virtual-Router获取metadata和userdata信息。 cloud-init在云主机上创建目录结构以记录信息。cloud.cfg文件定义各阶段任务。 cloud-init工作原理 cloud-init通过从datasource获取metadata,执行四个阶段任务完成定制化工作。在systemd环境下,这些阶段对应的服务在启动时执行一次。 local阶段从config drive中获取配置信息写入网络接口文件。network阶段完成磁盘格式化、分区、挂载等。config阶段执行配置任务。final阶段系统初始化完成,运行自动化工具如puppet、salt,执行用户定义脚本。 cloud-init使用模块指定任务,metadata决定结果。set_hostname模块根据metadata设置主机名。设置用户初始密码和安装软件是典型应用。 cloud-init源码解读 cloud-init核心代码使用抽象方法实现,遵循接口规范。主要目录包括定义类和函数、网络配置、模块初始化、系统发行版操作、配置文件管理、模块处理、数据源、事件报告等。 模块通过handle函数解析cloud config配置,并执行逻辑。数据源类扩展实现接口。handler处理用户数据。reporting框架记录事件信息。 cloud-init提供文件操作、日志管理、配置解析等辅助类。其他文件包括模板处理、日志格式定义、版本控制等。 cloud-init通过模块、datasource和配置文件实现云主机元数据管理和定制化。源码结构清晰,功能全面,是云环境定制的强大工具。