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300个特效源码让我们回顾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java格式转换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、creator斗地主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，生成水印图片 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，月华台小说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：