c3p0很容易使用的开源专业级jdbc数据库缓冲池。
它是sourceforge上的一个开源项目，
项目在
http://sourceforge.net/projects/c3p0
他的众多特性这里就不一一介绍了。
比较爽的一点就是
当Connection归还缓冲池时，c3p0会很小心的关闭
这条连接打开的Statement和ResultSet,免去了使用时
自己动手小心翼翼的关闭。
c3p0使用非常简单，这里给一个例子
package common.db;
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;
import java.util.Properties;
import com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource;
import com.mchange.v2.c3p0.DataSources;
public final class ConnectionManager {
private static ConnectionManager instance;
public ComboPooledDataSource ds;
private static String c3p0Properties="c3p0.properties";
private ConnectionManager() throws Exception {
Properties p = new Properties();
p.load(this.getClass().getResourceAsStream(c3p0Properties));
ds = new ComboPooledDataSource();
}
public static final ConnectionManager getInstance() {
if (instance == null) {
try {
instance = new ConnectionManager();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
return instance;
}
public synchronized final Connection getConnection() {
try {
return ds.getConnection();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
return null;
}
protected void finalize() throws Throwable {
DataSources.destroy(ds); //关闭datasource
super.finalize();
}
}
然后在ConnectionManager类的目录下再创建一个配置文件c3p0.properties
内容如下：
#db login parameters
driverClass=com.mysql.jdbc.Driver
jdbcUrl=jdbc:mysql://localhost/test?useUnicode=no&characterEncoding=GBK
user=test
password=test
#pool parameters
initialPoolSize=2
maxPoolSize=5
#maxIdleTime=10
#idleConnectionTestPeriod=5
autoCommitOnClose=true
完整的配置文件参数参看c3p0的文档
使用connection时很简单
Connection conn = ConnectionManager.getInstance().getConnection();
...
最后 conn.close() 即可，
*匹配除了换行之外的所有字符
合法IP的正则表达式 ((2[0-4]\d|25[0-5]|[01]?\d\d?)\.){3}(2[0-4]\d|25[0-5]|[01]?\d\d?)
\s匹配任意的空白符、（空格、制表符、换行符、中文全角空格）
\w匹配字母或数字或下划线或汉字
表1.常用的元字符| 代码 | 说明 |
|---|
| . | 匹配除换行符以外的任意字符 |
| \w | 匹配字母或数字或下划线或汉字 |
| \s | 匹配任意的空白符 |
| \d | 匹配数字 |
| \b | 匹配单词的开始或结束 |
| ^ | 匹配字符串的开始 |
| $ | 匹配字符串的结束 |
表2.常用的限定符| 代码/语法 | 说明 |
|---|
| * | 重复零次或更多次 |
| + | 重复一次或更多次 |
| ? | 重复零次或一次 |
| {n} | 重复n次 |
| {n,} | 重复n次或更多次 |
| {n,m} | 重复n到m次 |
后向引用
使用小括号指定一个子表达式后，匹配这个子表达式的文本(也就是此分组捕获的内容)可以在表达式或其它程序中作进一步的处理。默认情况下，每个分组会自动拥有一个组号，规则是：从左向右，以分组的左括号为标志，第一个出现的分组的组号为1，第二个为2，以此类推。
后向引用用于重复搜索前面某个分组匹配的文本。例如，\1代表分组1匹配的文本。难以理解？请看示例：
\b(\w+)\b\s+\1\b可以用来匹配重复的单词，像go go, 或者kitty kitty。这个表达式首先是一个单词，也就是单词开始处和结束处之间的多于一个的字母或数字(\b(\w+)\b)，这个单词会被捕获到编号为1的分组中，然后是1个或几个空白符(\s+)，最后是分组1中捕获的内容（也就是前面匹配的那个单词）(\1)。
你也可以自己指定子表达式的组名。要指定一个子表达式的组名，请使用这样的语法：(?<Word>\w+)(或者把尖括号换成'也行：(?'Word'\w+)),这样就把\w+的组名指定为Word了。要反向引用这个分组捕获的内容，你可以使用\k<Word>,所以上一个例子也可以写成这样：\b(?<Word>\w+)\b\s+\k<Word>\b。
使用小括号的时候，还有很多特定用途的语法。下面列出了最常用的一些：
表4.常用分组语法| 分类 | 代码/语法 | 说明 |
|---|
| 捕获 | (exp) | 匹配exp,并捕获文本到自动命名的组里 |
|---|
| (?<name>exp) | 匹配exp,并捕获文本到名称为name的组里，也可以写成(?'name'exp) |
| (?:exp) | 匹配exp,不捕获匹配的文本，也不给此分组分配组号 |
| 零宽断言 | (?=exp) | 匹配exp前面的位置 |
|---|
| (?<=exp) | 匹配exp后面的位置 |
| (?!exp) | 匹配后面跟的不是exp的位置 |
| (?<!exp) | 匹配前面不是exp的位置 |
| 注释 | (?#comment) | 这种类型的分组不对正则表达式的处理产生任何影响，用于提供注释让人阅读 |
|---|
表5.懒惰限定符| 代码/语法 | 说明 |
|---|
| *? | 重复任意次，但尽可能少重复 |
| +? | 重复1次或更多次，但尽可能少重复 |
| ?? | 重复0次或1次，但尽可能少重复 |
| {n,m}? | 重复n到m次，但尽可能少重复 |
| {n,}? | 重复n次以上，但尽可能少重复 |
表6.常用的处理选项| 名称 | 说明 |
|---|
| IgnoreCase(忽略大小写) | 匹配时不区分大小写。 |
| Multiline(多行模式) | 更改^和$的含义，使它们分别在任意一行的行首和行尾匹配，而不仅仅在整个字符串的开头和结尾匹配。(在此模式下,$的精确含意是:匹配\n之前的位置以及字符串结束前的位置.) |
| Singleline(单行模式) | 更改.的含义，使它与每一个字符匹配（包括换行符\n）。 |
| IgnorePatternWhitespace(忽略空白) | 忽略表达式中的非转义空白并启用由#标记的注释。 |
| RightToLeft(从右向左查找) | 匹配从右向左而不是从左向右进行。 |
| ExplicitCapture(显式捕获) | 仅捕获已被显式命名的组。 |
| ECMAScript(JavaScript兼容模式) | 使表达式的行为与它在JavaScript里的行为一致。 |
表7.尚未详细讨论的语法| 代码/语法 | 说明 |
|---|
| \a | 报警字符(打印它的效果是电脑嘀一声) |
| \b | 通常是单词分界位置，但如果在字符类里使用代表退格 |
| \t | 制表符，Tab |
| \r | 回车 |
| \v | 竖向制表符 |
| \f | 换页符 |
| \n | 换行符 |
| \e | Escape |
| \0nn | ASCII代码中八进制代码为nn的字符 |
| \xnn | ASCII代码中十六进制代码为nn的字符 |
| \unnnn | Unicode代码中十六进制代码为nnnn的字符 |
| \cN | ASCII控制字符。比如\cC代表Ctrl+C |
| \A | 字符串开头(类似^，但不受处理多行选项的影响) |
| \Z | 字符串结尾或行尾(不受处理多行选项的影响) |
| \z | 字符串结尾(类似$，但不受处理多行选项的影响) |
| \G | 当前搜索的开头 |
| \p{name} | Unicode中命名为name的字符类，例如\p{IsGreek} |
| (?>exp) | 贪婪子表达式 |
| (?<x>-<y>exp) | 平衡组 |
| (?im-nsx:exp) | 在子表达式exp中改变处理选项 |
| (?im-nsx) | 为表达式后面的部分改变处理选项 |
| (?(exp)yes|no) | 把exp当作零宽正向先行断言，如果在这个位置能匹配，使用yes作为此组的表达式；否则使用no |
| (?(exp)yes) | 同上，只是使用空表达式作为no |
| (?(name)yes|no) | 如果命名为name的组捕获到了内容，使用yes作为表达式；否则使用no |
| (?(name)yes) | 同上，只是使用空表达式作为no |
Lucene是一个高性能的java全文检索工具包，它使用的是倒排文件索引结构。该结构及相应的生成算法如下：
0）设有两篇文章1和2
文章1的内容为：Tom lives in Guangzhou,I live in Guangzhou too.
文章2的内容为：He once lived in Shanghai.
1)由于lucene是基于关键词索引和查询的，首先我们要取得这两篇文章的关键词，通常我们需要如下处理措施
a.我们现在有的是文章内容，即一个字符串，我们先要找出字符串中的所有单词，即分词。英文单词由于用空格分隔，比较好处理。中文单词间是连在一起的需要特殊的分词处理。
b.文章中的”in”, “once” “too”等词没有什么实际意义，中文中的“的”“是”等字通常也无具体含义，这些不代表概念的词可以过滤掉
c.用户通常希望查“He”时能把含“he”，“HE”的文章也找出来，所以所有单词需要统一大小写。
d.用户通常希望查“live”时能把含“lives”，“lived”的文章也找出来，所以需要把“lives”，“lived”还原成“live”
e.文章中的标点符号通常不表示某种概念，也可以过滤掉
在lucene中以上措施由Analyzer类完成
经过上面处理后
文章1的所有关键词为：[tom] [live] [guangzhou] [i] [live] [guangzhou]
文章2的所有关键词为：[he] [live] [shanghai]
2) 有了关键词后，我们就可以建立倒排索引了。上面的对应关系是：“文章号”对“文章中所有关键词”。倒排索引把这个关系倒过来，变成：“关键词”对“拥有该关键词的所有文章号”。文章1，2经过倒排后变成
关键词 文章号
guangzhou 1
he 2
i 1
live 1,2
shanghai 2
tom 1
通常仅知道关键词在哪些文章中出现还不够，我们还需要知道关键词在文章中出现次数和出现的位置，通常有两种位置：a)字符位置，即记录该词是文章中第几个字符（优点是关键词亮显时定位快）；b)关键词位置，即记录该词是文章中第几个关键词（优点是节约索引空间、词组（phase）查询快），lucene中记录的就是这种位置。
加上“出现频率”和“出现位置”信息后，我们的索引结构变为：
关键词 文章号[出现频率] 出现位置
guangzhou 1[2] 3，6
he 2[1] 1
i 1[1] 4
live 1[2],2[1] 2，5，2
shanghai 2[1] 3
tom 1[1] 1
以live 这行为例我们说明一下该结构：live在文章1中出现了2次，文章2中出现了一次，它的出现位置为“2,5,2”这表示什么呢？我们需要结合文章号和出现频率来分析，文章1中出现了2次，那么“2,5”就表示live在文章1中出现的两个位置，文章2中出现了一次，剩下的“2”就表示live是文章2中第 2个关键字。
以上就是lucene索引结构中最核心的部分。我们注意到关键字是按字符顺序排列的（lucene没有使用B树结构），因此lucene可以用二元搜索算法快速定位关键词。
实现时 lucene将上面三列分别作为词典文件（Term Dictionary）、频率文件(frequencies)、位置文件 (positions)保存。其中词典文件不仅保存有每个关键词，还保留了指向频率文件和位置文件的指针，通过指针可以找到该关键字的频率信息和位置信息。
Lucene中使用了field的概念，用于表达信息所在位置（如标题中，文章中，url中），在建索引中，该field信息也记录在词典文件中，每个关键词都有一个field信息(因为每个关键字一定属于一个或多个field)。
为了减小索引文件的大小，Lucene对索引还使用了压缩技术。首先，对词典文件中的关键词进行了压缩，关键词压缩为<前缀长度，后缀>，例如：当前词为“阿拉伯语”，上一个词为“阿拉伯”，那么“阿拉伯语”压缩为<3，语>。其次大量用到的是对数字的压缩，数字只保存与上一个值的差值（这样可以减小数字的长度，进而减少保存该数字需要的字节数）。例如当前文章号是16389（不压缩要用3个字节保存），上一文章号是16382，压缩后保存7（只用一个字节）。
下面我们可以通过对该索引的查询来解释一下为什么要建立索引。
假设要查询单词 “live”，lucene先对词典二元查找、找到该词，通过指向频率文件的指针读出所有文章号，然后返回结果。词典通常非常小，因而，整个过程的时间是毫秒级的。
而用普通的顺序匹配算法，不建索引，而是对所有文章的内容进行字符串匹配，这个过程将会相当缓慢，当文章数目很大时，时间往往是无法忍受的。