1.MySQL JDBC 编译添加 Maven 依赖支持
2.下面两个代码有什么区别？
3.jdbc连接sql数据库时出现java.lang.NullPointerException异常 求大神解答 以下是源码源代码：
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.Flink深入浅出：JDBC Connector源码分析
MySQL JDBC 编译添加 Maven 依赖支持
在当前的工作项目中，需要对MySQL JDBC进行编译，源码即集成mysql-connector-j包。源码进入年，源码我们依然面临着手动下载和安装JAR包的源码传统方式，这从MySQL官方文档的源码交易猫钓鱼盗号源码JDBC源码编译指南中可见一斑。Oracle的源码这一做法似乎有意为之，给MySQL开发者带来了不便。源码
为了解决这个问题，源码我决定将MySQL JDBC添加Maven依赖，源码以下是源码关键步骤：
首先，确保你的源码项目配置了JUnit 5进行单元测试，这时需要在pom.xml中加入maven-surefire-plugin插件：
xml
org.apache.maven.plugins
maven-surefire-plugin
如果你希望尽快使用，源码而不是源码等待官方更新，可以直接从我fork的源码库中获取，选择feat-maven-dep分支。
虽然这个过程略显繁琐，但通过这种方式，我们至少可以简化构建流程，提高开发效率。notebook源码无语期待MySQL官方能尽快采纳这些改进。
下面两个代码有什么区别？
“oracle.jdbc.driver.OracleDriver”和“oracle.jdbc.OracleDriver”的作用是完全一样的，没有区别。应该是用来处理和老的版本兼容的问题。源代码（也称源程序），是指一系列人类可读的计算机语言指令。 在现代程序语言中，源代码可以是以书籍或者磁带的形式出现，但最为常用的格式是文本文件，这种典型格式的目的是为了编译出计算机程序。
jdbc连接sql数据库时出现java.lang.NullPointerException异常 求大神解答 以下是源代码：
1、查看Connection是否获取成功
2、如果不成功，价差数据库能够正常连接（使用sql server客户端连接测试）
3、 String driverName = "com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver";
查看驱动是否正确
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。免费红包源码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。arraylist源码重写
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，bilibili go源码首先创建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。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：
