项目传到服务器上老不能访问数据库

xuexijava 2010-04-05 10:36:12
前段时间做了个项目
环境是Tomcat6.0+Mysql5.0项目用了Struts1.3+Hibernate3.1中间还用了些Spring2.5的一些工具类
在本机测试没什么问题,买了个服务器把项目上传上,当天跑的好好的
可第二天就不能访问数据库。。。读库操作就报空指针异常。。。。问了他们客服说是重启下Tomcat就可以了,重启后网站正常可以跑。。。。。第三天再打开又报上面的异常。。。。。。
有点郁闷。。。。
不知道各位是否遇到过这种情况。。。服务器环境是window2000Tomcat是5.5难道是Tomcat版本问题?
不解
希望遇到过这种情况的高手给指点下迷津。。。。
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空白@^ 2011-08-16
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楼主问题解决了吗,我的是oracle的数据库也是出现你那样子的问题郁闷了,数据库都连接好着呢,就是不嫩访问数据库郁闷死了。从xp的项目发布到linux上面的服务器上啊、
archko 2010-04-06
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不能访问数据库不是空指针异常的.异常信息也没有,是你的LIST没有东西然后在Java里出错的?
你重启后马上运行上次出错的Action看正常不
xuexijava 2010-04-06
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顶顶顶
钱不是问题 2010-04-06
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、linux下mysql安装完后是默认:区分表名的大小写,不区分列名的大小写;

2、用root帐号登录后,在/etc/my.cnf 中的[mysqld]后添加添加lower_case_table_names=1,重启MYSQL服务,这时已设置成功:不区分表名的大小写;

lower_case_table_names参数详解:

lower_case_table_names = 0

其中 0:区分大小写,1:不区分大小写

MySQL在Linux下数据库名、表名、列名、别名大小写规则是这样的:

1、数据库名与表名是严格区分大小写的;

2、表的别名是严格区分大小写的;

3、列名与列的别名在所有的情况下均是忽略大小写的;

4、变量名也是严格区分大小写的;

MySQL在Windows下都不区分大小写。

potahai 2010-04-06
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参考资料http://leng.javaeye.com/blog/236861
potahai 2010-04-06
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建议使用连接池,mysql经常出现这个问题。好像是8个小时不操作数据库后就连不上了吧。 使用连接池就可以解决了
villagehead 2010-04-06
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好像是设置了一个testQuery的什么东西,写了个简单的sql。
其他的真想不起来了

good luck
villagehead 2010-04-06
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我之前也遇到过类似的问题,
好像是因为网站长时间没有访问,
链接池断开了和数据库服务器的连接。

设置自动连接为true就可以了。

不过,我记得在url里面设置?autoReconnect=true好像不行,
在哪里设置的我现在一时也想不起来了。
lz自己搜一下吧。

你看看catlog里面,如果是数据库连接的NullPointerException,
大概也就是这个错误了。

good luck
xuexijava 2010-04-05
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[Quote=引用 4 楼 zhangkai08111 的回复:]

XP中的 "//" 换成 "\"
[/Quote]
jdbc:mysql://系统数据库IP:系统数据库端口号/服务器数据库名?useUnicode=true& characterEncoding=UTF-8
是要改这部分代码吗?
"//"换成"\"
那"/"不需要再改动什么了吧?
xuexijava 2010-04-05
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异常是不能访问数据库。。。。。
但是我的配备文件没有问题
在别的服务器上试用可以,
放这个不能跑,老报这个异常
难道是不代码问题?
海逸_2018 2010-04-05
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服务器不是有个tomcatlog日志文件夹吗,里面有控制台输出的详细信息,有什么错误可以到里面找。
xuexijava 2010-04-05
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代码中有从库中读数据填充List,这时报空指指异常
不能读库。。。。
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XP中的 "//" 换成 "\"
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java 工程的话,没有什么要注意的,Windows 上与 Linux 上完全一样,不需要任何改动。

如果有可能的话,应该把异常贴出来。
xuexijava 2010-04-05
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贴个Hibernate的配备文件
<?xml version='1.0' encoding='UTF-8'?>
<!DOCTYPE hibernate-configuration PUBLIC
"-//Hibernate/Hibernate Configuration DTD 3.0//EN"
"http://hibernate.sourceforge.net/hibernate-configuration-3.0.dtd">

<!-- Generated by MyEclipse Hibernate Tools. -->
<hibernate-configuration>

<session-factory>
<property name="hbm2ddl.auto">update</property>
<property name="dialect">
org.hibernate.dialect.MySQLDialect
</property>
<property name="connection.url">jdbc:mysql://系统数据库IP:系统数据库端口号/服务器数据库名?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8</property>
<property name="connection.username">系统给的用户名</property>
<property name="connection.password">系统给的密码</property>
<property name="connection.driver_class">
com.mysql.jdbc.Driver
</property>
<property name="myeclipse.connection.profile">
commenction mysql
</property>
<property name="show_sql">true</property>
<mapping resource="gg/com/domain/Admins.hbm.xml" />
。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
,,,,,,,,,,,,,,,,,,

</session-factory>

</hibernate-configuration>
xuexijava 2010-04-05
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另还有一个问题就是项目在XP下写的
传到Linux系统的服务器上需要注意什么问题?
有人说Linux是具分大小写的。。。
还有别的什么要注意的吗?
代码转载自:https://pan.quark.cn/s/50df8825dc0d Tensilica Xtensa指令集架构手册是一份详尽阐述Xtensa指令集架构(ISA)的参考指南,它主要面向Tensilica公司所推出的处理器核心,尤其是LX106核,同时亦涵盖了ESP8266和ESP32等相关内容。该手册全面介绍了Xtensa处理器核心的指令集、配置选项、扩展能力以及将架构映射至硬件的详细情况。接下来将依据手册中所述的知识点进行深入解读。 ### Xtensa指令集架构(ISA) Xtensa指令集架构是Tensilica公司为其处理器产品设计的一套指令集,该指令集具备高度的可配置性和可扩展性。这一特性使得Xtensa ISA能够在不同的应用领域和硬件需求中进行个性化定制,以满足特定的功能与性能要求。 #### 可配置性(Configurability) Xtensa ISA的可配置性体现在用户可以根据实际需求对处理器的多个方面进行定制。这包括但不限于: - **指令集扩展**:用户可以根据特定的应用需求添加新的指令,从而提升处理特定任务的效率。 - **寄存器文件扩展**:根据应用需求,可以增加或优化处理器的寄存器数量和类型。 - **协处理器扩展**:通过集成特定的协处理器,可以将专门的计算任务卸载到协处理器上,从而提升整体性能。 #### 可扩展性(Extensibility) Xtensa ISA不仅可配置,还拥有卓越的可扩展性,它支持多种扩展,包括: - **状态扩展(State Extensions)**:允许处理器添加新的状态寄存器,以支持新的功能或增强现有功能。 - **指令扩展(Instruction Extensions)**:...
下载代码方式:https://pan.quark.cn/s/8779ceeac982 YOLOv5被认为是一种功能卓越且精确度高的目标检测系统,它在即时处理场景中展现出优越的性能。"基于YOLOv5的火灾检测"计划致力于运用这项尖端的计算机视觉方法,以达成对火焰和烟雾的有效辨识,进而起到防止及降低火灾事故的作用。在这个压缩文件里,用户能够获取到预先训练完成的模型,这表示使用者能够直接执行推理检测,无需从头开始训练模型。 我们现在将详细探讨YOLO(You Only Look Once)系统。YOLO是一种单阶段的目标检测方法,它将目标检测任务转化成回归问题,通过直接预测边界框和类别可能性来迅速识别图像中的物体。YOLOv5是这一系列的最新迭代,由Ultralytics团队研发,它在前几代的基础上进行了改进,包括更迅速的训练速率、更精准的检测以及更强的适应性。 YOLOv5的关键优化包含: 1. **数据增强**:应用了Mosaic数据增强技术,这是一种融合了随机缩放、翻转、裁剪及色彩调节的技巧,增强了模型的普遍适用性。 2. **更高效的架构**:运用了SPP-Block(Spatial Pyramid Pooling)和Path Aggregation Network (PANet)设计,提升了特征提取的效能和精确度。 3. **权重初始化**:采用了更优化的权重初始化策略,使模型在初始训练阶段就能更快地达到收敛。 4. **联合训练**:YOLOv5支持多尺度训练,即同步训练不同尺度的网络,以改善对小目标的检测效果。 5. **优化的损失函数**:使用了GIOU(Generalized IoU)损失函数,改进了边界框的定位。 针对火灾检测的应用,YOLOv...

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