线程定时刷新主界面导致tomcat连接池报错,请问怎么解决呢?

wu721 2010-07-15 05:04:14


private void Frm_Load(object sender, EventArgs e)
{
flashThread = new Thread(new ThreadStart(this.flash_doing));
flashThread.Name = "刷新";
flashThread.IsBackground = true;
flashThread.Start(); //启动线程
}

private void flash_doing()
{

while (true)
{
StartFlash();
System.Threading.Thread.Sleep(15*1000); //测试15秒刷新一次
}
}


private void StartFlash()
{
if (this.InvokeRequired)
{
doCallback d = new doCallback(ShowFrm);
this.Invoke(d);
}

}

private void ShowFrm()
{
//刷新页面
}






因为这个界面打开后基本不会关闭,要一直保持隔一段时间进行刷新的状态。而且会有多个客户端同时连接到服务器上。

刷新几次之后tomcat就会报错: Cannot get a connection, pool exhausted

请问怎样在每次刷新之后释放掉连接资源呢?或者有什么好的处理方法?

多谢各位!!!
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wu721 2010-07-21
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确实还是Server端有连接没有释放造成的。谢谢各位~
wu721 2010-07-15
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ShowFrm() 中有几次调用存储过程返回结果集,调用完成之后都是关闭了connection的。再使用返回的结果集数据更新界面上的控件数据。

这个是关闭连接的代码:

private Connection DbCon = null;
private PreparedStatement prepState;
private CallableStatement callState;
private ResultSet DbResult;

public void close() {
try {
if (DbResult != null) {
DbResult.close();
DbResult = null;
}
} catch (Exception e) {
System.err.println("Error on close ResultSet " + e.getMessage());
}
try {
if (prepState != null) {
prepState.close();
prepState = null;
}
} catch (Exception e) {
System.err.println("Error on close PreparedStatement" + e.getMessage());
}
try {
if (callState != null) {
callState.close();
callState = null;
}
} catch (Exception e) {
System.err.println("Error on close CallableStatement " + e.getMessage());
}
try {
boolean autoCommit = true;
try {
autoCommit = DbCon.getAutoCommit();
} catch (Exception ea) {

}
if (DbCon != null && autoCommit == true) {
DbCon.close();
DbCon = null;
}
} catch (Exception e) {
System.err.println("Error on close Connection " + e.getMessage());
}
}
healer_kx 2010-07-15
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释放的逻辑,还是要在Servlet里面去完成的。
qldsrx 2010-07-15
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没看到你连接tomcat的代码,更不用说释放部分了,单从所见代码来看,一点问题都没有。
healer_kx 2010-07-15
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问题是你的Server端怎么写的,Connection拿到后,你释放了吗?
你写写JSP就知道了。Connection用完了,要Close()啊。
cpp2017 2010-07-15
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关键是刷的代码,这里的代码看不出问题来。
内容概要:本文聚焦风电出力的不确定性问题,采用拉丁超立方抽样(Latin Hypercube Sampling, LHS)方法生成具有统计代表性的风电出力初始场景集,有效克服传统蒙特卡洛抽样存在的样本冗余与收敛速度慢的缺陷。为进一步降低场景数量以提升电力系统优化调度的计算效率,研究结合K-means聚类、快速前向选择等场景缩减技术,对生成的高维场景进行聚合与概率修正,保留最具代表性的典型场景及其对应概率分布。整个建模流程在Matlab平台上编程实现,形成一套完整的“抽样—生成—缩减—验证”的不确定性建模框架,为含高比例风电的电力系统提供高质量、低冗余的输入场景集,显著增强随机优化、鲁棒优化等模型的求解效率与工程实用性。; 适合人群:具备电力系统分析、概率统计基础及Matlab编程能力,从事新能源并网、电力系统优化调度、不确定性建模与风险评估等方向的科研人员、工程技术人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于风电导的电力系统随机优化调度、机会约束规划、鲁棒经济调度等场景,提升模型对不确定性的刻画能力;②帮助研究者深入掌握拉丁超立方抽样与场景缩减的核心原理与实现方法,构建高精度的不确定性输入模型;③为复杂电力系统仿真提供经过科学约简的典型场景集,平衡计算精度与效率,支撑实际工程决策。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块调试与运行,重点理解LHS在多维空间中的分层抽样机制、场景距离度量方式及聚类缩减过程中的概率守恒原则,关注缩减前后场景集的分布保真性与计算效率提升效果,以全面掌握风电不确定性建模的关键技术路径。

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