asp 数据库链接如何释放

你说的就是了，关闭和释放是用

objectclose

和

set object=nothing

其中object是对象名称，关键看你建立数据库连接时用的名称。

不一定是conn;

看你的代码就知道你用的是book和tuijian。

关闭数据库连接 readtimeout 的具体方法可以因不同数据库而异。如果您使用的是 MySQL 数据库，您可以尝试以下方法：

1 登录到 MySQL 数据库的客户端。

2 执行 SHOW VARIABLES LIKE 'connect_timeout' 来检查当前连接超时设置的时间，如果需要更改，您可以执行 SET GLOBAL connect_timeout=30; 来将连接超时时间设置为 30 秒（可根据实际情况进行更改）。

3 执行 SHOW VARIABLES LIKE 'wait_timeout' 来检查当前等待连接超时设置的时间，如果需要更改，您可以执行 SET GLOBAL wait_timeout=28800; 将等待连接的超时时间设置为 8 小时（可根据实际情况进行更改）。

4 关闭数据库连接的具体方法可以因实现方式而异，但一般建议在使用完数据库连接后，及时将其关闭。您可以在代码中使用 close() 方法来手动关闭数据库连接，或者使用 try-with-resources 语句块，在语句块结束后自动关闭数据库连接。

请注意，关闭数据库连接需要遵循一定的约定和规则，否则可能导致未正常释放资源和造成内存泄漏等问题。因此，在进行关闭 *** 作时，建议您参考数据库文档和开发规范，并遵循最佳实践进行 *** 作。

数据库连接是一种关键的有限的昂贵的资源，这一点在多用户的网页应用程序中体现得尤为突出。对数据库连接的管理能显著影响到整个应用程序的伸缩性和健壮性，影响到程序的性能指标。数据库连接池正是针对这个问题提出来的。数据库连接池负责分配、管理和释放数据库连接，它允许应用程序重复使用一个现有的数据库连接，而不是再重新建立一个；释放空闲时间超过最大空闲时间的数据库连接来避免因为没有释放数据库连接而引起的数据库连接遗漏。这项技术能明显提高对数据库 *** 作的性能。

1、文件流要释放

2、数据库连接资源要释放

3、在结合使用hibernate时，session要释放

在使用的时候，java的垃圾回收一般不用手动释放，但是可以调用方法进行调用以实现垃圾回收，在某种特定情况下会使用到

随着大数据技术体系的发展，越来越多的企业应用大数据技术支撑自己的业务发展。数据采集作为大数据的起点，是企业主动获取数据的一种重要手段。数据采集的多样性、全面性直接影响数据质量。

企业获取数据的渠道分为内部和外部两个渠道。内部渠道包含自己建设的业务系统，如电商系统、门户网站、门户论坛等。外部渠道包含爬虫系统爬取的数据、三方合作平台数据、公共社交平台数据等。那么如何从这些渠道获取数据？下面简单地介绍一下常用的数据采集工具。

结构化数据采集工具。

结构化数据在分析型的原始数据占比比较大，大部分经过预处理进入数据仓库进一步多维分析和数据挖掘。常用的数据采集工具有：

1 Apache Flume

支持离线与实时数据导入，是数据集成的主要工具。

2 Apache Sqoop

主要使用JDBC等工具连接关系型数据库与Hadoop生态圈的文件系统，通过配置文件配置双向连接信息后，通过命令完成数据的导入导出。

半结构化数据采集工具

半结构化的数据多见于日志格式。对于日志采集的工具，比较常见的是

1 Logstash

Logstash与ElasticSearch、Kibana并称为ELK，是采集日志的黄金搭档。

2 Apache Flume也多用于日志文本类数据采集。

非结构化数据采集工具

1 DataX

DataX轻量级中间件，在关系型数据库导入导出性能比较优异。支持多种数据类型的导入导出。

流式数据采集工具

1 Kafka

性能优异超高吞吐量。

Binlog日志采集工具

1 Canal

基于MySQL数据库增量日志解析提供增量日志订阅和消费功能。

爬虫采集框架与工具

1 Java栈，Nutch2、WebMagic等。

2 Python栈，Scrapy、PySpider

3 第三方爬虫工具，八爪鱼、爬山虎、后羿等等。

DT时代，数以亿万计的服务器、移动终端、网络设备每天产生海量的日志。中心化的日志处理方案有效地解决了在完整生命周期内对日志的消费需求，而日志从设备采集上云是第一步。

下面介绍下常见的三款日志采集工具并对比分析。

Logstash是一款开源的数据收集引擎，具备实时管道处理能力。简单来说，logstash作为数据源与数据存储分析工具之间的桥梁，结合 ElasticSearch以及Kibana，能够极大方便数据的处理与分析。通过200多个插件，logstash可以接受几乎各种各样的数据。包括日志、网络请求、关系型数据库、传感器或物联网等等。

logstash基于JRuby实现，可以跨平台运行在JVM上。

模块化设计，有很强的扩展性和互 *** 作性。

开源社区中流行的日志收集工具，td-agent是其商业化版本，由Treasure Data公司维护，是本文选用的评测版本。

fluentd基于CRuby实现，并对性能表现关键的一些组件用C语言重新实现，整体性能不错。

fluentd设计简洁，pipeline内数据传递可靠性高。相较于logstash，其插件支持相对少一些。

阿里云日志服务的生产者，目前在阿里集团内部机器上运行，经过3年多时间的考验，目前为阿里公有云用户提供日志收集服务。

采用C++语言实现，对稳定性、资源控制、管理等下过很大的功夫，性能良好。相比于logstash、fluentd的社区支持，logtail功能较为单一，专注日志收集功能。

后面会分享更多devops和DBA方面内容，感兴趣的朋友可以关注下！

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