c3p0很容易使用的開(kāi)源專(zhuān)業(yè)級(jí)jdbc數(shù)據(jù)庫(kù)緩沖池。
它是sourceforge上的一個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目，
項(xiàng)目在
http://sourceforge.net/projects/c3p0
他的眾多特性這里就不一一介紹了。
比較爽的一點(diǎn)就是
當(dāng)Connection歸還緩沖池時(shí)，c3p0會(huì)很小心的關(guān)閉
這條連接打開(kāi)的Statement和ResultSet,免去了使用時(shí)
自己動(dòng)手小心翼翼的關(guān)閉。
c3p0使用非常簡(jiǎn)單，這里給一個(gè)例子
package common.db;
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;
import java.util.Properties;
import com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource;
import com.mchange.v2.c3p0.DataSources;
public final class ConnectionManager {
?private static ConnectionManager instance;
?
?public ComboPooledDataSource ds;
?private static String c3p0Properties="c3p0.properties";
?
?private ConnectionManager() throws Exception {
??Properties p = new Properties();
??p.load(this.getClass().getResourceAsStream(c3p0Properties));
??ds = new ComboPooledDataSource();
?}
?
?public static final ConnectionManager getInstance() {
??if (instance == null) {
???try {
????instance = new ConnectionManager();
???} catch (Exception e) {
????e.printStackTrace();
???}
??}
??return instance;
?}
?
?public synchronized final Connection getConnection() {
??try {
???return ds.getConnection();
??} catch (SQLException e) {
???e.printStackTrace();
??}
??return null;
?}
?protected void finalize() throws Throwable {
??DataSources.destroy(ds);?//關(guān)閉datasource
??super.finalize();
?}
?
}
然后在ConnectionManager類(lèi)的目錄下再創(chuàng)建一個(gè)配置文件c3p0.properties
內(nèi)容如下：
#db login parameters
driverClass=com.mysql.jdbc.Driver
jdbcUrl=jdbc:mysql://localhost/test?useUnicode=no&characterEncoding=GBK
user=test
password=test
#pool parameters
initialPoolSize=2
maxPoolSize=5
#maxIdleTime=10
#idleConnectionTestPeriod=5
autoCommitOnClose=true
完整的配置文件參數(shù)參看c3p0的文檔
使用connection時(shí)很簡(jiǎn)單
Connection conn = ConnectionManager.getInstance().getConnection();
...
最后 conn.close() 即可，
*匹配除了換行之外的所有字符
合法IP的正則表達(dá)式 ((2[0-4]\d|25[0-5]|[01]?\d\d?)\.){3}(2[0-4]\d|25[0-5]|[01]?\d\d?)
\s匹配任意的空白符、（空格、制表符、換行符、中文全角空格）
\w匹配字母或數(shù)字或下劃線或漢字
表1.常用的元字符| 代碼 | 說(shuō)明 |
|---|
| . | 匹配除換行符以外的任意字符 |
| \w | 匹配字母或數(shù)字或下劃線或漢字 |
| \s | 匹配任意的空白符 |
| \d | 匹配數(shù)字 |
| \b | 匹配單詞的開(kāi)始或結(jié)束 |
| ^ | 匹配字符串的開(kāi)始 |
| $ | 匹配字符串的結(jié)束 |
表2.常用的限定符| 代碼/語(yǔ)法 | 說(shuō)明 |
|---|
| * | 重復(fù)零次或更多次 |
| + | 重復(fù)一次或更多次 |
| ? | 重復(fù)零次或一次 |
| {n} | 重復(fù)n次 |
| {n,} | 重復(fù)n次或更多次 |
| {n,m} | 重復(fù)n到m次 |
后向引用
使用小括號(hào)指定一個(gè)子表達(dá)式后，匹配這個(gè)子表達(dá)式的文本(也就是此分組捕獲的內(nèi)容)可以在表達(dá)式或其它程序中作進(jìn)一步的處理。默認(rèn)情況下，每個(gè)分組會(huì)自動(dòng)擁有一個(gè)組號(hào)，規(guī)則是：從左向右，以分組的左括號(hào)為標(biāo)志，第一個(gè)出現(xiàn)的分組的組號(hào)為1，第二個(gè)為2，以此類(lèi)推。
后向引用用于重復(fù)搜索前面某個(gè)分組匹配的文本。例如，\1代表分組1匹配的文本。難以理解？請(qǐng)看示例：
\b(\w+)\b\s+\1\b可以用來(lái)匹配重復(fù)的單詞，像go go, 或者kitty kitty。這個(gè)表達(dá)式首先是一個(gè)單詞，也就是單詞開(kāi)始處和結(jié)束處之間的多于一個(gè)的字母或數(shù)字(\b(\w+)\b)，這個(gè)單詞會(huì)被捕獲到編號(hào)為1的分組中，然后是1個(gè)或幾個(gè)空白符(\s+)，最后是分組1中捕獲的內(nèi)容（也就是前面匹配的那個(gè)單詞）(\1)。
你也可以自己指定子表達(dá)式的組名。要指定一個(gè)子表達(dá)式的組名，請(qǐng)使用這樣的語(yǔ)法：(?<Word>\w+)(或者把尖括號(hào)換成'也行：(?'Word'\w+)),這樣就把\w+的組名指定為Word了。要反向引用這個(gè)分組捕獲的內(nèi)容，你可以使用\k<Word>,所以上一個(gè)例子也可以寫(xiě)成這樣：\b(?<Word>\w+)\b\s+\k<Word>\b。
使用小括號(hào)的時(shí)候，還有很多特定用途的語(yǔ)法。下面列出了最常用的一些：
表4.常用分組語(yǔ)法| 分類(lèi) | 代碼/語(yǔ)法 | 說(shuō)明 |
|---|
| 捕獲 | (exp) | 匹配exp,并捕獲文本到自動(dòng)命名的組里 |
|---|
| (?<name>exp) | 匹配exp,并捕獲文本到名稱(chēng)為name的組里，也可以寫(xiě)成(?'name'exp) |
| (?:exp) | 匹配exp,不捕獲匹配的文本，也不給此分組分配組號(hào) |
| 零寬斷言 | (?=exp) | 匹配exp前面的位置 |
|---|
| (?<=exp) | 匹配exp后面的位置 |
| (?!exp) | 匹配后面跟的不是exp的位置 |
| (?<!exp) | 匹配前面不是exp的位置 |
| 注釋 | (?#comment) | 這種類(lèi)型的分組不對(duì)正則表達(dá)式的處理產(chǎn)生任何影響，用于提供注釋讓人閱讀 |
|---|
表5.懶惰限定符| 代碼/語(yǔ)法 | 說(shuō)明 |
|---|
| *? | 重復(fù)任意次，但盡可能少重復(fù) |
| +? | 重復(fù)1次或更多次，但盡可能少重復(fù) |
| ?? | 重復(fù)0次或1次，但盡可能少重復(fù) |
| {n,m}? | 重復(fù)n到m次，但盡可能少重復(fù) |
| {n,}? | 重復(fù)n次以上，但盡可能少重復(fù) |
表6.常用的處理選項(xiàng)| 名稱(chēng) | 說(shuō)明 |
|---|
| IgnoreCase(忽略大小寫(xiě)) | 匹配時(shí)不區(qū)分大小寫(xiě)。 |
| Multiline(多行模式) | 更改^和$的含義，使它們分別在任意一行的行首和行尾匹配，而不僅僅在整個(gè)字符串的開(kāi)頭和結(jié)尾匹配。(在此模式下,$的精確含意是:匹配\n之前的位置以及字符串結(jié)束前的位置.) |
| Singleline(單行模式) | 更改.的含義，使它與每一個(gè)字符匹配（包括換行符\n）。 |
| IgnorePatternWhitespace(忽略空白) | 忽略表達(dá)式中的非轉(zhuǎn)義空白并啟用由#標(biāo)記的注釋。 |
| RightToLeft(從右向左查找) | 匹配從右向左而不是從左向右進(jìn)行。 |
| ExplicitCapture(顯式捕獲) | 僅捕獲已被顯式命名的組。 |
| ECMAScript(JavaScript兼容模式) | 使表達(dá)式的行為與它在JavaScript里的行為一致。 |
表7.尚未詳細(xì)討論的語(yǔ)法| 代碼/語(yǔ)法 | 說(shuō)明 |
|---|
| \a | 報(bào)警字符(打印它的效果是電腦嘀一聲) |
| \b | 通常是單詞分界位置，但如果在字符類(lèi)里使用代表退格 |
| \t | 制表符，Tab |
| \r | 回車(chē) |
| \v | 豎向制表符 |
| \f | 換頁(yè)符 |
| \n | 換行符 |
| \e | Escape |
| \0nn | ASCII代碼中八進(jìn)制代碼為nn的字符 |
| \xnn | ASCII代碼中十六進(jìn)制代碼為nn的字符 |
| \unnnn | Unicode代碼中十六進(jìn)制代碼為nnnn的字符 |
| \cN | ASCII控制字符。比如\cC代表Ctrl+C |
| \A | 字符串開(kāi)頭(類(lèi)似^，但不受處理多行選項(xiàng)的影響) |
| \Z | 字符串結(jié)尾或行尾(不受處理多行選項(xiàng)的影響) |
| \z | 字符串結(jié)尾(類(lèi)似$，但不受處理多行選項(xiàng)的影響) |
| \G | 當(dāng)前搜索的開(kāi)頭 |
| \p{name} | Unicode中命名為name的字符類(lèi)，例如\p{IsGreek} |
| (?>exp) | 貪婪子表達(dá)式 |
| (?<x>-<y>exp) | 平衡組 |
| (?im-nsx:exp) | 在子表達(dá)式exp中改變處理選項(xiàng) |
| (?im-nsx) | 為表達(dá)式后面的部分改變處理選項(xiàng) |
| (?(exp)yes|no) | 把exp當(dāng)作零寬正向先行斷言，如果在這個(gè)位置能匹配，使用yes作為此組的表達(dá)式；否則使用no |
| (?(exp)yes) | 同上，只是使用空表達(dá)式作為no |
| (?(name)yes|no) | 如果命名為name的組捕獲到了內(nèi)容，使用yes作為表達(dá)式；否則使用no |
| (?(name)yes) | 同上，只是使用空表達(dá)式作為no |
Lucene是一個(gè)高性能的java全文檢索工具包，它使用的是倒排文件索引結(jié)構(gòu)。該結(jié)構(gòu)及相應(yīng)的生成算法如下：
0）設(shè)有兩篇文章1和2
文章1的內(nèi)容為：Tom?lives?in?Guangzhou,I?live?in?Guangzhou?too.
文章2的內(nèi)容為：He?once?lived?in?Shanghai.
1)由于lucene是基于關(guān)鍵詞索引和查詢(xún)的，首先我們要取得這兩篇文章的關(guān)鍵詞，通常我們需要如下處理措施
a.我們現(xiàn)在有的是文章內(nèi)容，即一個(gè)字符串，我們先要找出字符串中的所有單詞，即分詞。英文單詞由于用空格分隔，比較好處理。中文單詞間是連在一起的需要特殊的分詞處理。
b.文章中的”in”,?“once”?“too”等詞沒(méi)有什么實(shí)際意義，中文中的“的”“是”等字通常也無(wú)具體含義，這些不代表概念的詞可以過(guò)濾掉
c.用戶(hù)通常希望查“He”時(shí)能把含“he”，“HE”的文章也找出來(lái)，所以所有單詞需要統(tǒng)一大小寫(xiě)。
d.用戶(hù)通常希望查“l(fā)ive”時(shí)能把含“l(fā)ives”，“l(fā)ived”的文章也找出來(lái)，所以需要把“l(fā)ives”，“l(fā)ived”還原成“l(fā)ive”
e.文章中的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)通常不表示某種概念，也可以過(guò)濾掉
在lucene中以上措施由Analyzer類(lèi)完成
經(jīng)過(guò)上面處理后
????文章1的所有關(guān)鍵詞為：[tom]?[live]?[guangzhou]?[i]?[live]?[guangzhou]
????文章2的所有關(guān)鍵詞為：[he]?[live]?[shanghai]
2)?有了關(guān)鍵詞后，我們就可以建立倒排索引了。上面的對(duì)應(yīng)關(guān)系是：“文章號(hào)”對(duì)“文章中所有關(guān)鍵詞”。倒排索引把這個(gè)關(guān)系倒過(guò)來(lái)，變成：“關(guān)鍵詞”對(duì)“擁有該關(guān)鍵詞的所有文章號(hào)”。文章1，2經(jīng)過(guò)倒排后變成
關(guān)鍵詞???文章號(hào)
guangzhou??1
he?????????2
i???????????1
live???????1,2
shanghai???2
tom?????????1
通常僅知道關(guān)鍵詞在哪些文章中出現(xiàn)還不夠，我們還需要知道關(guān)鍵詞在文章中出現(xiàn)次數(shù)和出現(xiàn)的位置，通常有兩種位置：a)字符位置，即記錄該詞是文章中第幾個(gè)字符（優(yōu)點(diǎn)是關(guān)鍵詞亮顯時(shí)定位快）；b)關(guān)鍵詞位置，即記錄該詞是文章中第幾個(gè)關(guān)鍵詞（優(yōu)點(diǎn)是節(jié)約索引空間、詞組（phase）查詢(xún)快），lucene中記錄的就是這種位置。
加上“出現(xiàn)頻率”和“出現(xiàn)位置”信息后，我們的索引結(jié)構(gòu)變?yōu)椋?br />關(guān)鍵詞???文章號(hào)[出現(xiàn)頻率]???出現(xiàn)位置
guangzhou?1[2]???????????????3，6
he???????2[1]???????????????1
i?????????1[1]???????????????4
live??????1[2],2[1]???????????2，5，2
shanghai??2[1]???????????????3
tom??????1[1]???????????????1
以live 這行為例我們說(shuō)明一下該結(jié)構(gòu)：live在文章1中出現(xiàn)了2次，文章2中出現(xiàn)了一次，它的出現(xiàn)位置為“2,5,2”這表示什么呢？我們需要結(jié)合文章號(hào)和出現(xiàn)頻率來(lái)分析，文章1中出現(xiàn)了2次，那么“2,5”就表示live在文章1中出現(xiàn)的兩個(gè)位置，文章2中出現(xiàn)了一次，剩下的“2”就表示live是文章2中第 2個(gè)關(guān)鍵字。
????
以上就是lucene索引結(jié)構(gòu)中最核心的部分。我們注意到關(guān)鍵字是按字符順序排列的（lucene沒(méi)有使用B樹(shù)結(jié)構(gòu)），因此lucene可以用二元搜索算法快速定位關(guān)鍵詞。
????
實(shí)現(xiàn)時(shí)?lucene將上面三列分別作為詞典文件（Term?Dictionary）、頻率文件(frequencies)、位置文件 (positions)保存。其中詞典文件不僅保存有每個(gè)關(guān)鍵詞，還保留了指向頻率文件和位置文件的指針，通過(guò)指針可以找到該關(guān)鍵字的頻率信息和位置信息。
????Lucene中使用了field的概念，用于表達(dá)信息所在位置（如標(biāo)題中，文章中，url中），在建索引中，該field信息也記錄在詞典文件中，每個(gè)關(guān)鍵詞都有一個(gè)field信息(因?yàn)槊總€(gè)關(guān)鍵字一定屬于一個(gè)或多個(gè)field)。
???? 為了減小索引文件的大小，Lucene對(duì)索引還使用了壓縮技術(shù)。首先，對(duì)詞典文件中的關(guān)鍵詞進(jìn)行了壓縮，關(guān)鍵詞壓縮為<前綴長(zhǎng)度，后綴>，例如：當(dāng)前詞為“阿拉伯語(yǔ)”，上一個(gè)詞為“阿拉伯”，那么“阿拉伯語(yǔ)”壓縮為<3，語(yǔ)>。其次大量用到的是對(duì)數(shù)字的壓縮，數(shù)字只保存與上一個(gè)值的差值（這樣可以減小數(shù)字的長(zhǎng)度，進(jìn)而減少保存該數(shù)字需要的字節(jié)數(shù)）。例如當(dāng)前文章號(hào)是16389（不壓縮要用3個(gè)字節(jié)保存），上一文章號(hào)是16382，壓縮后保存7（只用一個(gè)字節(jié)）。
????
????下面我們可以通過(guò)對(duì)該索引的查詢(xún)來(lái)解釋一下為什么要建立索引。
假設(shè)要查詢(xún)單詞?“l(fā)ive”，lucene先對(duì)詞典二元查找、找到該詞，通過(guò)指向頻率文件的指針讀出所有文章號(hào)，然后返回結(jié)果。詞典通常非常小，因而，整個(gè)過(guò)程的時(shí)間是毫秒級(jí)的。
而用普通的順序匹配算法，不建索引，而是對(duì)所有文章的內(nèi)容進(jìn)行字符串匹配，這個(gè)過(guò)程將會(huì)相當(dāng)緩慢，當(dāng)文章數(shù)目很大時(shí)，時(shí)間往往是無(wú)法忍受的。