1.深入源码分析下 HIVE JDBC 的源码超时机制及其如何配置 socketTimeOut
2.shardingsphere源码阅读-兼容jdbc规范
3.源码详解系列(五) ------ C3P0的使用和分析（包括JNDI）已停更
4.源码详解系列(四) ------ DBCP2的使用和分析（包括JNDI和JTA支持）已停更
5.odbc和jdbc的区别是什么
6.Flink深入浅出：JDBC Connector源码分析

深入源码分析下 HIVE JDBC 的超时机制及其如何配置 socketTimeOut

       深入源码分析下HIVE JDBC的超时机制及其配置方法，首先，解读从一个常见的源码问题出发，即当HIVE JDBC连接在操作过程中遇到SocketTimeoutException时，解读这通常意味着操作超时。源码接下来，解读飞鹰搜索源码在哪让我们回顾JDBC超时机制的源码相关参数和接口。

       在JDBC中，解读超时机制主要通过setStatementTimeout和setConnectionTimeout这两个方法实现。源码setStatementTimeout用于设置SQL语句的解读超时时间，而setConnectionTimeout用于设置整个连接的源码超时时间。它们的解读单位都是毫秒。

       在HIVE JDBC中，源码由于其基于Thrift进行通信，解读因此对socket级别的源码超时管理更为复杂。HiveStatement中的thrift socket timeout是通过配置实现的，通过深入源码分析，可以发现thrift socket timeout的值被赋值给HiveStatement实例。当应用程序直接创建和管理HIVE JDBC连接时，需要在创建HiveStatement实例时设置这个属性，以确保socket级别操作的超时时间得到正确配置。

       如果应用程序通过数据库连接池进行连接管理，那么配置HiveStatement中的thrift socket timeout的过程会更复杂。通常，需要在连接池的配置中，为HIVE JDBC连接指定socket级别的超时属性，然后在使用连接时确保HiveStatement实例正确引用了这些配置。

       通过以上分析，我们可以总结出在不同场景下配置HIVE JDBC socket级别的超时机制的方法。对于直接管理连接的应用程序，需要在创建HiveStatement实例时直接设置socket timeout属性。而对于使用数据库连接池的应用程序，则需要在连接池的配置阶段为HIVE JDBC连接指定socket级别的超时属性，然后确保在使用连接时HiveStatement实例正确引用了这些配置。

       总之，HIVE JDBC的超时机制及其配置方法涉及到多个层面的参数和接口，理解并正确配置它们对于确保应用程序的先量公式源码稳定性和响应速度至关重要。通过源码分析和实践操作，可以实现对HIVE JDBC socket级别的超时管理，从而优化应用程序性能。

shardingsphere源码阅读-兼容jdbc规范

       JDBC规范提供一套标准，让不同数据库厂商遵循统一接口操作数据库，从而简化应用程序开发。shardingsphere兼容此规范，通过重写接口实现兼容。

       基于JDBC规范，shardingsphere采用适配器模式重写DataSource、Connection、Statement、ResultSet等关键接口，构建了一套完整的实现方案。适配器模式确保了shardingsphere能够以与JDBC规范一致的方式操作数据库，同时支持分库分表功能。

       shardingsphere中，JdbcObject接口代表JDBC规范中的核心接口，包括DataSource、Connection、Statement等。通过包装器接口Wrapper以及其子类WrapperAdapter，shardingsphere实现了适配器模式，重写了这些接口的方法，同时保留了与JDBC规范的兼容性。

       AbstractUnsupportedOperationJdbcObject和AbstractJdbcObjectAdapter作为抽象类，分别用于实现部分和全部接口方法。ShardingIdbcObject继承自AbstractJdbcObjectAdapter，包括ShardingDataSource、ShardingConnection、ShardingStatement等对象，这些对象都采用适配器模式重写JDBC规范接口，确保与JDBC规范无缝衔接。

       以ShardingDataSource为例，其构造过程通过ShardingDataSourceFactory创建ShardingDataSource对象，将数据源、it资产 源码分库分表规则和属性等信息整合，同时初始化运行时上下文和静态代码块加载路由、SQL重写、结果集引擎等组件。ShardingDataSource内部的WrapperAdapter类维护方法调用信息，通过recordMethodInvocation和replayMethodsInvocation方法记录和回放方法调用。

       AbstractDataSourceAdapter作为数据源适配器的抽象类，封装公共属性和方法，减少重复代码。此类中的dataSourceMap和databaseType属性分别保存数据源信息和数据库类型，getRuntimeContext方法用于获取分库分表的运行时上下文。

       综上所述，shardingsphere通过适配器模式重写JDBC规范接口，实现了与JDBC规范的兼容性。不论使用sharding-jdbc还是原生JDBC，操作数据库的方式和流程保持一致，只是在实现细节上支持了分库分表功能，为开发者提供了一种灵活且高效的数据库管理方案。

源码详解系列(五) ------ C3P0的使用和分析（包括JNDI）已停更

       c3p0是一个用于创建和管理数据库连接的Java库，通过使用"池"的方式复用连接，减少资源开销。它与数据库源一起提供连接数控制、连接可靠性测试、连接泄露控制、缓存语句等功能。目前，Hibernate自带的连接池正是基于c3p0实现。

       在深入学习c3p0的使用和分析之前，我们先来看一下使用示例。假设你想要通过c3p0连接池获取连接对象，然后对用户数据进行简单的增删改查操作。这通常涉及到使用如JDK 1.8.0_、maven 3.6.1、eclipse 4.、mysql-connector-java 8.0.以及mysql 5.7.等环境。

       为了创建项目，兼职海报源码可以选择Maven Project类型，并打包为war文件，尽管jar包也可以使用，但使用war是为了测试JNDI功能。

       接下来，引入日志包，这一步是为了帮助追踪连接池的创建过程，尽管不引入这个包也不会对程序运行造成影响。

       为了配置c3p0，通常会使用c3p0.properties文件，这种文件格式相对于.xml文件来说更加直观。在resources目录下，配置文件包含了数据库连接参数和连接池的基本参数。文件名必须是c3p0.properties，这样才能自动加载。

       获取连接池和连接时，可以利用JDBCUtil类来初始化连接池、获取连接、管理事务和释放资源等操作。

       对于更深入的学习，我们可以从c3p0的基本使用扩展到通过JNDI获取数据源。这意味着在项目中引入了tomcat 9.0.作为容器，并可能增加了相关依赖。通过在webapp文件夹下创建META-INF目录并放置context.xml文件来配置JNDI，从而实现数据源的动态获取。

       在web.xml文件中配置资源引用，而在jsp文件中编写测试代码，以验证JNDI获取的数据源是否有效。

       总结来看，c3p0通过提供组合式连接池和数据源对象，以及通过JNDI实现动态数据源的获取，大大简化了数据库连接管理和配置过程。同时，它内置的参数配置和连接管理功能，如连接数控制、连接可靠性测试等，青蛙换位源码为开发者提供了更为稳定和高效的数据库访问体验。

       在深入研究c3p0源码时，需要关注类与类之间的关系以及重要功能的实现。c3p0的源码确实较为复杂，尤其是监听器和多线程的使用，这些机制虽然强大，但也增加了阅读和理解的难度。理解这些机制有助于更好地利用c3p0提供的功能，优化数据库连接管理。

       在实现数据源创建和连接获取过程中，从初始化数据源到创建连接池，再到连接的获取和管理，c3p0提供了一系列的类和方法来支持这些操作。理解这些步骤和背后的原理，对于高效地使用c3p0和优化数据库性能至关重要。

       最后，c3p0的源码分析不仅仅停留在功能层面，还涉及到类的设计、架构和性能优化。这些分析有助于开发者深入理解c3p0的内部工作原理，进而根据实际需求进行定制化配置和优化。

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，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。

odbc和jdbc的区别是什么

       odbc和jdbc的区别是JDBC比ODBC更容易理解；JDBC的移植性要比ODBC要好；JDBC数据库驱动程序是面向对象的。

       1.JDBC比ODBC更容易理解。

       在ODBC中一个的简单的查询，也需求分为好几块内容;而在ODBC驱动程序内部再去整合，做一些复杂的操作。这不仅降低了数据库启动程序的性能，而且也给程序开发者开发实际运用程序带来了确定的负面效果。而JDBC数据库启动程序在设计的时间就包含了大部份基本数据操作功能，为此在编写一些常规的数据库操作语句时，如查询、更新等等，其所需求的源代码比ODBC要少的多。故从这方面来说，JDBC数据库启动程序要比ODBC简易理解。

       2.JDBC数据库驱动程序是面向对象的。

       JDBC完全遵循Java语言的优良特性。通常情况下，只要有Java功能需设计基础的用户都能在最短时间内了解JDBC驱动程序的架构，较量简易上手，能轻而易举的开发出强悍的数据库实际运用程序。而ODBC的话，由于其内部功能复杂，源代码编写要求高。为此即使是一个的C语言的高手，仍然需求花费不少的时间去了解那个数据库启动程序;在编写源代码的时间，还离不开有关的参考书本。

       3.JDBC的移植性要比ODBC要好。

       通常情况下，安装完ODBC驱动程序之后，还需求经过确定的配置才能够应用。而不相同的配置在不相同数据库服务器之间不能够通用。也那是说，装一次需求配置一次。但是JDBC数据库驱动程序则不相同。假如采用JDBC数据库驱动程序的话，则只需要选取适当的 JDBC数据库驱动程序，就不需要额外的配置。在安装过程中，JDBC数据库驱动程序会自己完成有关的配置。为此JDBC的移植性要比ODBC要好。

Flink深入浅出：JDBC Connector源码分析

       大数据开发中，数据分析与报表制作是日常工作中最常遇到的任务。通常，我们通过读取Hive数据来进行计算，并将结果保存到数据库中，然后通过前端读取数据库来进行报表展示。然而，使用FlinkSQL可以简化这一过程，通过一个SQL语句即可完成整个ETL流程。

       在Flink中，读取Hive数据并将数据写入数据库是常见的需求。本文将重点讲解数据如何写入数据库的过程，包括刷写数据库的机制和原理。

       以下是本文将讲解的几个部分，以解答在使用过程中可能产生的疑问：

       1. 表的定义

       2. 定义的表如何找到具体的实现类（如何自定义第三方sink）

       3. 写入数据的机制原理

       （本篇基于1..0源码整理而成）

       1. 表的定义

       Flink官网提供了SQL中定义表的示例，以下以oracle为例：

       定义好这样的表后，就可以使用insert into student执行插入操作了。接下来，我们将探讨其中的技术细节。

       2. 如何找到实现类

       实际上，这一过程涉及到之前分享过的SPI（服务提供者接口），即DriverManager去寻找Driver的过程。在Flink SQL执行时，会通过translate方法将SQL语句转换为对应的Operation，例如insert into xxx中的xxx会转换为CatalogSinkModifyOperation。这个操作会获取表的信息，从而得到Table对象。如果这个Table对象是CatalogTable，则会进入TableFactoryService.find()方法找到对应的实现类。

       寻找实现类的过程就是SPI的过程。即通过查找路径下所有TableFactory.class的实现类，加载到内存中。这个SPI的定义位于resources下面的META-INFO下，定义接口以及实现类。

       加载到内存后，首先判断是否是TableFactory的实现类，然后检查必要的参数是否满足（如果不满足会抛出异常，很多人在第一次使用Flink SQL注册表时，都会遇到NoMatchingTableFactoryException异常，其实都是因为配置的属性不全或者Jar报不满足找不到对应的TableFactory实现类造成的）。

       找到对应的实现类后，调用对应的createTableSink方法就能创建具体的实现类了。

       3. 工厂模式+创建者模式，创建TableSink

       JDBCTableSourceSinkFactory是JDBC表的具体实现工厂，它实现了stream的sinkfactory。在1..0版本中，它不能在batch模式下使用，但在1.版本中据说会支持。这个类使用了经典的工厂模式，其中createStreamTableSink负责创建真正的Table，基于创建者模式构建JDBCUpsertTableSink。

       创建出TableSink之后，就可以使用Flink API，基于DataStream创建一个Sink，并配置对应的并行度。

       4. 消费数据写入数据库

       在消费数据的过程中，底层基于PreparedStatement进行批量提交。需要注意的是提交的时机和机制。

       控制刷写触发的最大数量 'connector.write.flush.max-rows' = ''

       控制定时刷写的时间 'connector.write.flush.interval' = '2s'

       这两个条件先到先触发，这两个参数都是可以通过with()属性配置的。

       JDBCUpsertFunction很简单，主要的工作是包装对应的Format，执行它的open和invoke方法。其中open负责开启连接，invoke方法负责消费每条数据提交。

       接下来，我们来看看关键的format.open()方法：

       接下来就是消费数据，执行提交了

       AppendWriter很简单，只是对PreparedStatement的封装而已

       5. 总结

       通过研究代码，我们应该了解了以下关键问题：

       1. JDBC Sink执行的机制，比如依赖哪些包？（flink-jdbc.jar，这个包提供了JDBCTableSinkFactory的实现）

       2. 如何找到对应的实现？基于SPI服务发现，扫描接口实现类，通过属性过滤，最终确定对应的实现类。

       3. 底层如何提交记录？目前只支持append模式，底层基于PreparedStatement的addbatch+executeBatch批量提交

       4. 数据写入数据库的时机和机制？一方面定时任务定时刷新，另一方面数量超过限制也会触发刷新。

       更多Flink内容参考：