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:本文提出了一种基于改进扩散模型的高海拔地区新能源高波动出力场景生成方法,并提供了完整的Python代码实现。该方法针对高海拔地区风能、光伏等新能源出力波动剧烈、不确定性高的特点,通过优化扩散模型的结构与训练策略,有效捕捉历史数据的概率分布特征与时序相关性,从而生成高质量、多样化的出力场景。文中详细阐述了模型的数学推导、网络架构设计、损失函数优化及采样算法改进,并通过实验证明其在拟合精度、场景多样性与稳定性方面优于传统生成模型,为电力系统在高比例新能源接入下的规划、调度与风险评估提供了可靠的场景输入支持。; 适合人群:具备一定Python编程能力和机器学习基础,从事新能源发电预测、电力系统分析、智能优化、场景生成等方向研究的科研人员、高校研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高海拔地区风电、光伏出力的不确定性建模与多场景生成;②支撑含高渗透率新能源的电力系统随机优化调度、鲁棒决策与风险评估;③为相关学术研究、论文复现与算法改进提供可运行的技术方案与代码基础; 阅读建议:建议读者结合所提供的完整资源(代码、数据集、说明文档)进行实践操作,重点关注扩散模型的前向加噪与反向去噪过程的设计细节,以及如何将其适配于新能源时序数据的生成任务,通过参数调优与对比实验深入理解模型的生成机制与性能边界。
内容概要:本文围绕基于静态约束法的配电网电动汽车接入容量评估展开研究,提出了一种在新型电力系统背景下评估动配电网对电动汽车承载能力的方法。研究通过构建数学模型,结合潮流计算与关键约束条件(如电压越限、线路过载等),量化分析配电网可承受的最大电动汽车充电负荷容量,旨在识别规模化电动汽车接入带来的潜在运行风险,并为电网规划与运行提供科学依据。文中配套提供了完整的Matlab代码实现,便于仿真验证与结果复现。此外,该研究与分布式光伏承载力评估、电动汽车可调能力分析等方向形成技术联动,展现了多题协同的研究体系。; 适合人群:具备电力系统分析基础理论知识及Matlab编程能力的高校研究生、科研机构研究人员,以及从事新能源并网、智能配电网规划与运行等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于学术研究中的模型复现与论文撰写支撑;②评估实际配电网中电动汽车大规模接入的可行性与安全边界,指导充电基础设施布局;③作为高校教学案例,帮助学生深入理解电网承载力评估的核心原理、建模方法与仿真技术; 阅读建议:建议结合文中提及的相关研究方向(如二阶锥规划、多面体聚合方法等)进行对比学习,充分利用所提供的Matlab代码与网盘资料开展仿真实验,重点关注约束条件的设定逻辑与潮流计算模块的实现细节,以深化对评估模型机理与工程应用价值的理解。
内容概要:本文围绕“考虑隐私保护的分布式联邦学习电力负荷预测研究”展开,提出了一种基于Python实现的联邦学习框架,旨在解决居民或行业电力负荷预测中用户电表数据隐私泄露的风险。该研究通过构建分布式机器学习模型,使各参与方在不共享原始数据的前提下协同训练全局模型,有效实现了数据“可用不可见”。文中详细阐述了联邦学习的整体架构设计、本地模型训练流程、参数加密传输与安全聚合机制,并结合差分隐私等技术进一步增强系统的隐私保护能力。同时,研究利用真实电力负荷数据集进行了实验验证,展示了方法在预测精度与隐私保障之间的良好平衡,并提供了完整的代码实例与复现指南,便于后续研究与应用拓展。; 适合人群:具备一定机器学习基础和电力系统背景知识,从事智慧能源、隐私计算或人工智能相关方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 实现跨区域、跨体的电力负荷协同预测,打破数据孤岛;② 在确保用户用电数据隐私安全的前提下提升负荷预测准确性;③ 推动联邦学习在智能电网、需求响应、虚拟电厂等场景中的实际部署与应用。; 阅读建议:建议结合文中提供的Python代码与网盘资料进行动手实践,重点关注联邦学习的通信轮次设计、模型聚合算法(如FedAvg)的实现细节以及差分隐私噪声添加策略,深入理解其对模型性能与隐私强度的影响,为进一步优化与创新奠定基础。

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