java怎麼解決數據持久

A. 用java代碼如何設置activemq消息持久化到資料庫中

ActiveMQ持久化消息的二種方式；
1、持久化為文件
這個裝ActiveMQ時默認就是這種，只要設置消息為持久化就可以了。涉及到的配置和代碼有：
<persistenceAdapter>
<kahaDB directory="${activemq.base}/data/kahadb"/>
</persistenceAdapter>
procer.Send(request, MsgDeliveryMode.Persistent, level, TimeSpan.MinValue);

2、持久化為MySql
首先需要把MySql的驅動放到ActiveMQ的Lib目錄下，我用的文件名字是：mysql-connector-java-5.0.4-bin.jar
接下來修改配置文件
<persistenceAdapter>
<jdbcPersistenceAdapter dataDirectory="${activemq.base}/data" dataSource="#derby-ds"/>
</persistenceAdapter>
在配置文件中的broker節點外增加
<bean id="derby-ds" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource" destroy-method="close">
<property name="driverClassName" value="com.mysql.jdbc.Driver"/>
<property name="url" value="jdbc:mysql://localhost/activemq?relaxAutoCommit=true"/>
<property name="username" value="activemq"/>
<property name="password" value="activemq"/>
<property name="maxActive" value="200"/>
<property name="poolPreparedStatements" value="true"/>
</bean>
從配置中可以看出資料庫的名稱是activemq，需要手動在MySql中增加這個庫。
然後重新啟動消息隊列，會發現多了3張表
1：activemq_acks
2：activemq_lock
3：activemq_msgs

B. java數據持久化的工具有哪些

User類實現serizable介面，然後在main函數里new一個ObjectDataOutStream，用writeObject方法將user的實例穿進去。就寫入文件了。讀出來專就屬new一個輸入流賭出來就行。

C. java異常處理，報異常的話怎麼處理對象值，並持久化到資料庫中

//沒看到有人回答你,我還沒學到框架,不知道那個是不是可以很便捷操作你說的這樣過程
//我寫個基礎點的,就是一個序列化與反序列化的過程,你這個是要偵測到參數異常的時候
//才開始進行序列化操作的,其實我覺得原理應該都是一樣的吧!
importjava.io.File;
importjava.io.FileInputStream;
importjava.io.FileNotFoundException;
importjava.io.FileOutputStream;
importjava.io.IOException;
importjava.io.ObjectInputStream;
importjava.io.ObjectOutputStream;
importjava.io.Serializable;
importjava.util.ArrayList;
publicclassObjectTest{
	Filepath=newFile("K:/IO測試/Bai");//路徑!
	staticFilefile=null;
	Stringname=null;
	publicstaticvoidmain(String[]args){
		ObjectTestobj=newObjectTest();
		obj.createUser();//創建對象,傳入非法參數進行捕捉!
		
		Useru=obj.des();//反序列化過程!
		if(u!=null)
		System.out.println("
查看對象屬性:	"+u);
	}
	//1.序列化過程!
	publicStringcreateUser(){
		ObjectOutputStreamoos=null;
		ArrayList<User>userMapper=newArrayList<>();
		Useruser=newUser();
		try{
			user.setName("小明");
			name=user.getName()+".object";
			user.setStatus(0);//將狀態設置為成功
			userMapper.add(user);
		}catch(Exceptione){
			//報異常，將status設置為1存到庫中
			System.out.println("偵測到參數異常,即將存入資料庫!");
			user.setStatus(1);
			Filetem=newFile(path,name);
			if(!tem.exists()){//如果異常文件不存在,就創建!
				file=newFile(path,name);
				try{
					oos=newObjectOutputStream(newFileOutputStream(file));
					oos.writeObject(user);
					System.out.println("正在寫入數據!");
				}catch(FileNotFoundExceptione1){
					e1.printStackTrace();
				}catch(IOExceptione1){
					e1.printStackTrace();
				}
			}else{
				System.out.println("資料庫中已經有數據,寫入失敗,直接讀取!
");
			}

		}finally{
			if(oos!=null){
				try{
					oos.close();
					System.out.println("存入完成!
");
				}catch(IOExceptione){
					e.printStackTrace();
				}
			}
		}
		returnname;
	}
	//2.反序列化過程:也就是讀取序列化文件的過程!
	privateUserdes(){
		ObjectInputStreamois=null;
		Filefiled=newFile(path,name);
		if(!filed.exists()){
			System.out.println("數據不存在,失敗!");
			returnnull;
		}
		try{
			System.out.println("數據存在,開始反序列化!");
			ois=newObjectInputStream(newFileInputStream(newFile(path,name)));
			return(User)ois.readObject();
				
		}catch(FileNotFoundExceptione){
			e.printStackTrace();
		}catch(IOExceptione){
			e.printStackTrace();
		}catch(ClassNotFoundExceptione){
			e.printStackTrace();
			
		}finally{
			if(ois!=null){
				try{
					ois.close();
				}catch(IOExceptione){
					e.printStackTrace();
				}
			}
		}
		returnnull;
	}
}
//角色類
{
	=1L;
	privateStringname;
	privateintstatus;
	publicStringgetName(){
		returnname;
	}
	publicvoidsetName(Stringname){
		this.name=name;
	}
	publicintgetStatus(){
		returnstatus;
	}
	publicvoidsetStatus(intstatus){
		if(status<=0){
			thrownewRuntimeException("");
		}
		this.status=status;
	}
	publicStringtoString(){
		return"姓名:"+name+";	年齡:"+status;
	}
}

D. java消息隊列是怎麼實現數據持久化的

java中的消息隊列消息隊列是線程間通訊的手段：import java.util.*public class MsgQueue{ private Vector queue = null; public MsgQueue(){ queue = new Vector(); } public synchronized void send(Object o) { queue.addElement(o); } public synchronized Object recv(){ if(queue.size()==0) return null; Object o = queue.firstElement(); queue.removeElementAt(0);//or queue[0] = null can also work return o;}}因為java中是locked by object的所以添加synchronized 就可以用於線程同步鎖定對象可以作為多線程處理多任務的存放task的隊列。他的client包括封裝好的task類以及thread類Java的多線程-線程間的通信2009-08-25 21:581. 線程的幾種狀態線程有四種狀態，任何一個線程肯定處於這四種狀態中的一種：1) 產生（New）：線程對象已經產生，但尚未被啟動，所以無法執行。如通過new產生了一個線程對象後沒對它調用start()函數之前。2) 可執行（Runnable）：每個支持多線程的系統都有一個排程器，排程器會從線程池中選擇一個線程並啟動它。當一個線程處於可執行狀態時，表示它可能正處於線程池中等待排排程器啟動它；也可能它已正在執行。如執行了一個線程對象的start()方法後，線程就處於可執行狀態，但顯而易見的是此時線程不一定正在執行中。3) 死亡（Dead）：當一個線程正常結束，它便處於死亡狀態。如一個線程的run()函數執行完畢後線程就進入死亡狀態。4) 停滯（Blocked）：當一個線程處於停滯狀態時，系統排程器就會忽略它，不對它進行排程。當處於停滯狀態的線程重新回到可執行狀態時，它有可能重新執行。如通過對一個線程調用wait()函數後，線程就進入停滯狀態，只有當兩次對該線程調用notify或notifyAll後它才能兩次回到可執行狀態。2. classThread下的常用函數函數2.1 suspend()、resume()1) 通過suspend()函數，可使線程進入停滯狀態。通過suspend()使線程進入停滯狀態後，除非收到resume()消息，否則該線程不會變回可執行狀態。2) 當調用suspend()函數後，線程不會釋放它的「鎖標志」。例11：class TestThreadMethod extends Thread{public static int shareVar = 0;public TestThreadMethod(String name){super(name);}public synchronized void run(){if(shareVar==0){for(int i=0; i<5; i ){shareVar ;if(shareVar==5){this.suspend();//（1）}}}else{System.out.print(Thread.currentThread()

E. 用Java編程來實現CPU和Memory監控器並將數據持久化，保存在文件中。急用

眾所周知，java在處理數據量比較大的時候，載入到內存必然會導致內存溢出，而在一些數據處理中我們不得不去處理海量數據，在做數據處理中，我們常見的手段是分解，壓縮，並行，臨時文件等方法;例如，我們要將資料庫(不論是什麼資料庫)的數據導出到一個文件，一般是Excel或文本格式的CSV;對於Excel來講，對於POI和JXL的介面，你很多時候沒有法去控制內存什麼時候向磁碟寫入，很惡心，而且這些API在內存構造的對象大小將比數據原有的大小要大很多倍數，所以你不得不去拆分Excel，還好，POI開始意識到這個問題，在3.8.4的版本後，開始提供cache的行數，提供了SXSSFWorkbook的介面，可以設置在內存中的行數，不過可惜的是，他當你超過這個行數，每添加一行，它就將相對行數前面的一行寫入磁碟(如你設置2000行的話，當你寫第20001行的時候，他會將第一行寫入磁碟)，其實這個時候他些的臨時文件，以至於不消耗內存，不過這樣你會發現，刷磁碟的頻率會非常高，我們的確不想這樣，因為我們想讓他達到一個范圍一次性將數據刷如磁碟，比如一次刷1M之類的做法，可惜現在還沒有這種API，很痛苦，我自己做過測試，通過寫小的Excel比使用目前提供刷磁碟的API來寫大文件，效率要高一些，而且這樣如果訪問的人稍微多一些磁碟IO可能會扛不住，因為IO資源是非常有限的，所以還是拆文件才是上策;而當我們寫CSV，也就是文本類型的文件，我們很多時候是可以自己控制的，不過你不要用CSV自己提供的API，也是不太可控的，CSV本身就是文本文件，你按照文本格式寫入即可被CSV識別出來;如何寫入呢？下面來說說。。。在處理數據層面，如從資料庫中讀取數據，生成本地文件，寫代碼為了方便，我們未必要1M怎麼來處理，這個交給底層的驅動程序去拆分，對於我們的程序來講我們認為它是連續寫即可;我們比如想將一個1000W數據的資料庫表，導出到文件;此時，你要麼進行分頁，oracle當然用三層包裝即可，mysql用limit，不過分頁每次都會新的查詢，而且隨著翻頁，會越來越慢，其實我們想拿到一個句柄，然後向下游動，編譯一部分數據(如10000行)將寫文件一次(寫文件細節不多說了，這個是最基本的)，需要注意的時候每次buffer的數據，在用outputstream寫入的時候，最好flush一下，將緩沖區清空下;接下來，執行一個沒有where條件的SQL，會不會將內存撐爆？是的，這個問題我們值得去思考下，通過API發現可以對SQL進行一些操作，例如，通過：PreparedStatementstatement=connection.prepareStatement(sql)，這是默認得到的預編譯，還可以通過設置：PreparedStatementstatement=connection.prepareStatement(sql，ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY，ResultSet.CONCUR_READ_ONLY);來設置游標的方式，以至於游標不是將數據直接cache到本地內存，然後通過設置statement.setFetchSize(200);設置游標每次遍歷的大小;OK，這個其實我用過，oracle用了和沒用沒區別，因為oracle的jdbcAPI默認就是不會將數據cache到java的內存中的，而mysql里頭設置根本無效，我上面說了一堆廢話，呵呵，我只是想說，java提供的標准API也未必有效，很多時候要看廠商的實現機制，還有這個設置是很多網上說有效的，但是這純屬抄襲;對於oracle上面說了不用關心，他本身就不是cache到內存，所以java內存不會導致什麼問題，如果是mysql，首先必須使用5以上的版本，然後在連接參數上加上useCursorFetch=true這個參數，至於游標大小可以通過連接參數上加上：defaultFetchSize=1000來設置，例如：jdbc：mysql：//xxx.xxx.xxx.xxx：3306/abc？zeroDateTimeconvertToNull&useCursorFetch=true&defaultFetchSize=1000上次被這個問題糾結了很久(mysql的數據老導致程序內存膨脹，並行2個直接系統就宕了)，還去看了很多源碼才發現奇跡竟然在這里，最後經過mysql文檔的確認，然後進行測試，並行多個，而且數據量都是500W以上的，都不會導致內存膨脹，GC一切正常，這個問題終於完結了。我們再聊聊其他的，數據拆分和合並，當數據文件多的時候我們想合並，當文件太大想要拆分，合並和拆分的過程也會遇到類似的問題，還好，這個在我們可控制的范圍內，如果文件中的數據最終是可以組織的，那麼在拆分和合並的時候，此時就不要按照數據邏輯行數來做了，因為行數最終你需要解釋數據本身來判定，但是只是做拆分是沒有必要的，你需要的是做二進制處理，在這個二進制處理過程，你要注意了，和平時read文件不要使用一樣的方式，平時大多對一個文件讀取只是用一次read操作，如果對於大文件內存肯定直接掛掉了，不用多說，你此時因該每次讀取一個可控范圍的數據，read方法提供了重載的offset和length的范圍，這個在循環過程中自己可以計算出來，寫入大文件和上面一樣，不要讀取到一定程序就要通過寫入流flush到磁碟;其實對於小數據量的處理在現代的NIO技術的中也有用到，例如多個終端同時請求一個大文件下載，例如視頻下載吧，在常規的情況下，如果用java的容器來處理，一般會發生兩種情況：其一為內存溢出，因為每個請求都要載入一個文件大小的內存甚至於，因為java包裝的時候會產生很多其他的內存開銷，如果使用二進制會產生得少一些，而且在經過輸入輸出流的過程中還會經歷幾次內存拷貝，當然如果有你類似nginx之類的中間件，那麼你可以通過send_file模式發送出去，但是如果你要用程序來處理的時候，內存除非你足夠大，但是java內存再大也會有GC的時候，如果你內存真的很大，GC的時候死定了，當然這個地方也可以考慮自己通過直接內存的調用和釋放來實現，不過要求剩餘的物理內存也足夠大才行，那麼足夠大是多大呢？這個不好說，要看文件本身的大小和訪問的頻率;其二為假如內存足夠大，無限制大，那麼此時的限制就是線程，傳統的IO模型是線程是一個請求一個線程，這個線程從主線程從線程池中分配後，就開始工作，經過你的Context包裝、Filter、攔截器、業務代碼各個層次和業務邏輯、訪問資料庫、訪問文件、渲染結果等等，其實整個過程線程都是被掛住的，所以這部分資源非常有限，而且如果是大文件操作是屬於IO密集型的操作，大量的CPU時間是空餘的，方法最直接當然是增加線程數來控制，當然內存足夠大也有足夠的空間來申請線程池，不過一般來講一個進程的線程池一般會受到限制也不建議太多的，而在有限的系統資源下，要提高性能，我們開始有了newIO技術，也就是NIO技術，新版的裡面又有了AIO技術，NIO只能算是非同步IO，但是在中間讀寫過程仍然是阻塞的(也就是在真正的讀寫過程，但是不會去關心中途的響應)，還未做到真正的非同步IO，在監聽connect的時候他是不需要很多線程參與的，有單獨的線程去處理，連接也又傳統的socket變成了selector，對於不需要進行數據處理的是無需分配線程處理的;而AIO通過了一種所謂的回調注冊來完成，當然還需要OS的支持，當會掉的時候會去分配線程，目前還不是很成熟，性能最多和NIO吃平，不過隨著技術發展，AIO必然會超越NIO，目前谷歌V8虛擬機引擎所驅動的node.js就是類似的模式，有關這種技術不是本文的說明重點;將上面兩者結合起來就是要解決大文件，還要並行度，最土的方法是將文件每次請求的大小降低到一定程度，如8K(這個大小是經過測試後網路傳輸較為適宜的大小，本地讀取文件並不需要這么小)，如果再做深入一些，可以做一定程度的cache，將多個請求的一樣的文件，cache在內存或分布式緩存中，你不用將整個文件cache在內存中，將近期使用的cache幾秒左右即可，或你可以採用一些熱點的演算法來配合;類似迅雷下載的斷點傳送中(不過迅雷的網路協議不太一樣)，它在處理下載數據的時候未必是連續的，只要最終能合並即可，在伺服器端可以反過來，誰正好需要這塊的數據，就給它就可以;才用NIO後，可以支持很大的連接和並發，本地通過NIO做socket連接測試，100個終端同時請求一個線程的伺服器，正常的WEB應用是第一個文件沒有發送完成，第二個請求要麼等待，要麼超時，要麼直接拒絕得不到連接，改成NIO後此時100個請求都能連接上伺服器端，服務端只需要1個線程來處理數據就可以，將很多數據傳遞給這些連接請求資源，每次讀取一部分數據傳遞出去，不過可以計算的是，在總體長連接傳輸過程中總體效率並不會提升，只是相對相應和所開銷的內存得到量化控制，這就是技術的魅力，也許不要太多的演算法，不過你得懂他。類似的數據處理還有很多，有些時候還會將就效率問題，比如在HBase的文件拆分和合並過程中，要不影響線上業務是比較難的事情，很多問題值得我們去研究場景，因為不同的場景有不同的方法去解決，但是大同小異，明白思想和方法，明白內存和體系架構，明白你所面臨的是沈陽的場景，只是細節上改變可以帶來驚人的效果。