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连接池c3p0 ,Proxool ,Druid ,Tomcat Jdbc Pool对比测试

 
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        这次所要做的测试是比较几种我们常用的数据库连接池的性能,他们分别是:c3p0 ,Proxool ,Druid ,Tomcat Jdbc Pool这四种,测试将采用统一的参数配置力求比较“公平”的体现统一水平下几种连接池的不同,有网友回复说测试不公平会互相干扰,那我就把代码分开,代码是死的人是活的,做事情不动脑只能吃别人剩下的,世界上没有绝对公平的事情,我在此只提供了一个思路,更多的测试还需要你自己去完成。

 

        1.创建类TestDAO,封装统一的查询方法 :

import java.sql.Connection;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;

public class TestDAO {

    private final static String sql = "SELECT * FROM USER u WHERE u.USR_ID=9999";

    public void query(Connection conn) {
        try {
            Statement st = conn.createStatement();
            ResultSet result = st.executeQuery(sql);
            result.close();
            st.close();
            conn.close();
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

 

 

        2.创建测试类TestMain,其中包含:统一参数配置属性、获取各种连接池数据源方法、各种数据源调用方法等,下面分别是各种数据源的测试Main方法,开始测试之前做100次查询操作以初始化连接池并起到稳定测试结果作用:

 

        (1)c3p0测试代码:

import java.beans.PropertyVetoException;
import java.io.IOException;
import java.sql.SQLException;
import com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource;

public class C3p0Test {

    // 数据库驱动名称
    final static String driver = "com.mysql.jdbc.Driver";
    // 数据库连接地址
    final static String jdbcUrl = "jdbc:mysql://192.168.0.1:3306/test";
    // 数据库用户名
    final static String user = "dba";
    // 数据库密码
    final static String passwd = "dba";
    // 连接池初始化大小
    final static int initialSize = 5;
    // 连接池最小空闲
    final static int minPoolSize = 10;
    // 连接池最大连接数量
    final static int maxPoolSize = 50;
    // 最小逐出时间,100秒
    final static int maxIdleTime = 100000;
    // 连接失败重试次数
    final static int retryAttempts = 10;
    // 当连接池连接耗尽时获取连接数
    final static int acquireIncrement = 5;
    // c3p0数据源
    final static ComboPooledDataSource c3p0DataSource = getC3p0DataSource();

    // 查询次数
    final static int count = 10;

    /**
     * 测试方式: 每种数据源配置信息尽量相同,以求结果更加准确
     * 每种数据源做10次、100次、500次、1000次、2000次、4000次、8000次查询操作 每种查询重复100次,查看100次执行时间的波动图
     * @param args
     * @throws IOException
     * @throws SQLException
     */
    public static void main(String[] args) throws IOException, SQLException {

        TestDAO testDAO = new TestDAO();
        System.out.println("查询次数为:" + count);
        System.out.println();
        System.out.println("==========================c3p0 测试开始==========================");
        // 测试c3p0
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            queryC3p0(testDAO, c3p0DataSource, count);
        }
        System.out.println("==========================c3p0 测试结束==========================");
    }

    /**
     * c3p0测试
     * @param testDAO
     * @param ds
     * @param count
     * @throws SQLException
     */
    public static void queryC3p0(TestDAO testDAO, ComboPooledDataSource ds, int count) throws SQLException {
        // 查询100次以初始化连接池
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            testDAO.query(ds.getConnection());
        }
        // 开始时间
        long startMillis = System.currentTimeMillis();
        // 循环查询
        for (int i = 0; i < count; i++) {
            testDAO.query(ds.getConnection());
        }
        // 结束时间
        long endMillis = System.currentTimeMillis();
        // 输出结束时间
        System.out.println(endMillis - startMillis);
    }

    /**
     * 获取c3p0数据源
     * @throws PropertyVetoException
     */
    public static ComboPooledDataSource getC3p0DataSource() {
        // 设置参数
        ComboPooledDataSource cpds = new ComboPooledDataSource();
        try {
            cpds.setDriverClass(driver);
        } catch (PropertyVetoException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        cpds.setJdbcUrl(jdbcUrl);
        cpds.setUser(user);
        cpds.setPassword(passwd);
        cpds.setInitialPoolSize(initialSize);
        cpds.setMinPoolSize(minPoolSize);
        cpds.setMaxPoolSize(maxPoolSize);
        cpds.setMaxIdleTime(maxIdleTime);
        cpds.setAcquireRetryAttempts(retryAttempts);
        cpds.setAcquireIncrement(acquireIncrement);
        cpds.setTestConnectionOnCheckin(false);
        cpds.setTestConnectionOnCheckout(false);
        return cpds;
    }
}

 

 

        (2)Proxool测试代码: 

import java.io.IOException;
import java.sql.SQLException;
import org.logicalcobwebs.proxool.ProxoolDataSource;

public class ProxoolTest {

    // 数据库驱动名称
    final static String driver = "com.mysql.jdbc.Driver";
    // 数据库连接地址
    final static String jdbcUrl = "jdbc:mysql://192.168.0.1:3306/test";
    // 数据库用户名
    final static String user = "dba";
    // 数据库密码
    final static String passwd = "dba";
    // 连接池初始化大小
    final static int initialSize = 5;
    // 连接池最小空闲
    final static int minPoolSize = 10;
    // 连接池最大连接数量
    final static int maxPoolSize = 50;
    // 最小逐出时间,100秒
    final static int maxIdleTime = 100000;
    // 连接失败重试次数
    final static int retryAttempts = 10;
    // 当连接池连接耗尽时获取连接数
    final static int acquireIncrement = 5;
    // Proxool数据源
    final static ProxoolDataSource proxoolDataSource = getProxoolDataSource();
    // 查询次数
    final static int count = 10;

    /**
     * 测试方式: 每种数据源配置信息尽量相同,以求结果更加准确
     * 每种数据源做10次、100次、500次、1000次、2000次、4000次、8000次查询操作 每种查询重复100次,查看100次执行时间的波动图
     * @param args
     * @throws IOException
     * @throws SQLException
     */
    public static void main(String[] args) throws IOException, SQLException {

        TestDAO testDAO = new TestDAO();
        System.out.println("查询次数为:" + count);
        System.out.println();
        System.out.println("==========================Proxool 测试开始==========================");
        // 测试Proxool
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            queryProxxool(testDAO, proxoolDataSource, count);
        }
        System.out.println("==========================Proxool 测试结束==========================");
    }

    /**
     * Proxxool测试
     * @param testDAO
     * @param ds
     * @param count
     * @throws SQLException
     */
    public static void queryProxxool(TestDAO testDAO, ProxoolDataSource ds, int count) throws SQLException {
        // 查询100次以初始化连接池
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            testDAO.query(ds.getConnection());
        }
        // 开始时间
        long startMillis = System.currentTimeMillis();
        // 循环查询
        for (int i = 0; i < count; i++) {
            testDAO.query(ds.getConnection());
        }
        // 结束时间
        long endMillis = System.currentTimeMillis();
        // 输出结束时间
        System.out.println(endMillis - startMillis);
    }

    /**
     * 获取Proxool数据源
     * @return
     */
    public static ProxoolDataSource getProxoolDataSource() {
        ProxoolDataSource pds = new ProxoolDataSource();
        pds.setAlias("mysql");
        pds.setUser(user);
        pds.setPassword(passwd);
        pds.setDriverUrl(jdbcUrl);
        pds.setDriver(driver);
        pds.setMaximumActiveTime(maxIdleTime);
        pds.setMaximumConnectionCount(maxPoolSize);
        pds.setMinimumConnectionCount(initialSize);
        pds.setPrototypeCount(minPoolSize);
        pds.setTestBeforeUse(false);
        pds.setTestAfterUse(false);
        return pds;
    }

}

 

 

        (3)Druid测试代码:

import java.io.IOException;
import java.sql.SQLException;
import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;

public class DruidTest {

    // 数据库驱动名称
    final static String driver = "com.mysql.jdbc.Driver";
    // 数据库连接地址
    final static String jdbcUrl = "jdbc:mysql://192.168.0.1:3306/test";
    // 数据库用户名
    final static String user = "dba";
    // 数据库密码
    final static String passwd = "dba";
    // 连接池初始化大小
    final static int initialSize = 5;
    // 连接池最小空闲
    final static int minPoolSize = 10;
    // 连接池最大连接数量
    final static int maxPoolSize = 50;
    // 最小逐出时间,100秒
    final static int maxIdleTime = 100000;
    // 连接失败重试次数
    final static int retryAttempts = 10;
    // 当连接池连接耗尽时获取连接数
    final static int acquireIncrement = 5;
    // Druid数据源
    final static DruidDataSource druidDataSource = getDruidDataSource();
    // 查询次数
    final static int count = 10;

    /**
     * 测试方式: 每种数据源配置信息尽量相同,以求结果更加准确
     * 每种数据源做10次、100次、500次、1000次、2000次、4000次、8000次查询操作 每种查询重复100次,查看100次执行时间的波动图
     * @param args
     * @throws IOException
     * @throws SQLException
     */
    public static void main(String[] args) throws IOException, SQLException {

        TestDAO testDAO = new TestDAO();
        System.out.println("查询次数为:" + count);
        System.out.println();
        System.out.println("==========================Druid 测试开始==========================");
        // 测试Druid
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            queryDruid(testDAO, druidDataSource, count);
        }
        System.out.println("==========================Druid 测试结束==========================");
    }

    /**
     * Druid测试
     * @param testDAO
     * @param ds
     * @param count
     * @throws SQLException
     */
    public static void queryDruid(TestDAO testDAO, DruidDataSource ds, int count) throws SQLException {
        // 查询100次以初始化连接池
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            testDAO.query(ds.getConnection());
        }
        // 开始时间
        long startMillis = System.currentTimeMillis();
        // 循环查询
        for (int i = 0; i < count; i++) {
            testDAO.query(ds.getConnection());
        }
        // 结束时间
        long endMillis = System.currentTimeMillis();
        // 输出结束时间
        System.out.println(endMillis - startMillis);
    }

    /**
     * 获取Druid数据源
     * @return
     */
    public static DruidDataSource getDruidDataSource() {
        DruidDataSource dds = new DruidDataSource();
        dds.setUsername(user);
        dds.setUrl(jdbcUrl);
        dds.setPassword(passwd);
        dds.setDriverClassName(driver);
        dds.setInitialSize(initialSize);
        dds.setMaxActive(maxPoolSize);
        dds.setMaxWait(maxIdleTime);
        dds.setTestWhileIdle(false);
        dds.setTestOnReturn(false);
        dds.setTestOnBorrow(false);
        return dds;
    }

}

 

 

        (4)Tomcat Jdbc Pool测试代码:

import java.io.IOException;
import java.sql.SQLException;
import org.apache.tomcat.jdbc.pool.DataSource;

public class TomcatTest {

    // 数据库驱动名称
    final static String driver = "com.mysql.jdbc.Driver";
    // 数据库连接地址
    final static String jdbcUrl = "jdbc:mysql://192.168.0.1:3306/test";
    // 数据库用户名
    final static String user = "dba";
    // 数据库密码
    final static String passwd = "dba";
    // 连接池初始化大小
    final static int initialSize = 5;
    // 连接池最小空闲
    final static int minPoolSize = 10;
    // 连接池最大连接数量
    final static int maxPoolSize = 50;
    // 最小逐出时间,100秒
    final static int maxIdleTime = 100000;
    // 连接失败重试次数
    final static int retryAttempts = 10;
    // 当连接池连接耗尽时获取连接数
    final static int acquireIncrement = 5;
    // Tomcat Jdbc Pool数据源
    final static DataSource tomcatDataSource = getTomcatDataSource();
    // 查询次数
    final static int count = 100;

    /**
     * 测试方式: 每种数据源配置信息尽量相同,以求结果更加准确
     * 每种数据源做10次、100次、500次、1000次、2000次、4000次、8000次查询操作 每种查询重复100次,查看100次执行时间的波动图
     * @param args
     * @throws IOException
     * @throws SQLException
     */
    public static void main(String[] args) throws IOException, SQLException {

        TestDAO testDAO = new TestDAO();
        System.out.println("查询次数为:" + count);
        System.out.println();
        System.out.println("==========================Tomcat Jdbc Pool 测试开始==========================");
        // 测试Tomcat Jdbc Pool
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            queryTomcatJDBC(testDAO, tomcatDataSource, count);
        }
        System.out.println("==========================Tomcat Jdbc Pool 测试结束==========================");
    }

    /**
     * Tomcat Jdbc Pool测试
     * @param testDAO
     * @param ds
     * @param count
     * @throws SQLException
     */
    public static void queryTomcatJDBC(TestDAO testDAO, DataSource ds, int count) throws SQLException {
        // 查询100次以初始化连接池
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            testDAO.query(ds.getConnection());
        }
        // 开始时间
        long startMillis = System.currentTimeMillis();
        // 循环查询
        for (int i = 0; i < count; i++) {
            testDAO.query(ds.getConnection());
        }
        // 结束时间
        long endMillis = System.currentTimeMillis();
        // 输出结束时间
        System.out.println(endMillis - startMillis);
    }

    /**
     * 获取Apache tomcat jdbc pool数据源
     * @return
     */
    public static DataSource getTomcatDataSource() {
        DataSource ds = new DataSource();
        ds.setUrl(jdbcUrl);
        ds.setUsername(user);
        ds.setPassword(passwd);
        ds.setDriverClassName(driver);
        ds.setInitialSize(initialSize);
        ds.setMaxIdle(minPoolSize);
        ds.setMaxActive(maxPoolSize);
        ds.setTestWhileIdle(false);
        ds.setTestOnBorrow(false);
        ds.setTestOnConnect(false);
        ds.setTestOnReturn(false);
        return ds;
    }
}

               

 

 

        3.将测试结果粘贴到excel中,生成图表进行对比,可以很直观的看出几种数据源的性能差异,本文底部有此次测试的结果文档。

 

 

        以下就是此次测试结果(本结果只供参考,更具体更准确的测试可以自行进行):

 

        1.测试次数为10次时:



        平均用时(单位:毫秒):

c3p0 32.26
Proxool 33.42
Druid 30.43
Tomcat Jdbc Pool 37.61

 

 

        2.测试次数为100次时:



        平均用时(单位:毫秒):

c3p0 409.94
Proxool 447.49
Druid 382.7
Tomcat Jdbc Pool 386.3

 

 

        3.测试次数为500次时:


        平均用时(单位:毫秒):

c3p0 1700.95
Proxool 2053.85
Druid 1777.36
Tomcat Jdbc Pool 1749.02

 

 

        4.测试次数为1000次时:



        平均用时(单位:毫秒):

c3p0  3549.29
Proxool  3435.8
Druid  3167.59
Tomcat Jdbc Pool  3162.25

 

        因为测试耗时很长,所以我只做到了1000次查询测试,感兴趣的朋友可以继续更大规模的测试或修改相应参数来符合项目自身情况,这里不比去追究测试数据的准确性,比较测试程度还不够,且存在很大的偶然性,大家可以修改以上代码进行更精准的测试,只需要将数据导入到本文末尾的excel表格中即可生成相应测试图表。

        很多人总是会回复在问“你的测试准不准啊?”,“你的测试一点都不准!”等等,其实我想说的是:不要太在意别人的结果,重要的是自己去做!

 

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评论
7 楼 ssy341 2013-10-11  
支持一个,方法很全面,可以参考,感觉现在用druid的还是比较少,文档不是很全面
6 楼 iskp 2013-08-06  
g21121 写道
iskp 写道
楼主,明显改过这篇文章,昨天的测试结果让我很意外,今天的结果还算是正常。


这种测试其实存在很大偶然性,比较片面


主要是测试的差距有点偏大,也许是测试用例的设计不一样
5 楼 g21121 2013-08-06  
iskp 写道
楼主,明显改过这篇文章,昨天的测试结果让我很意外,今天的结果还算是正常。


这种测试其实存在很大偶然性,比较片面
4 楼 iskp 2013-08-06  
楼主,明显改过这篇文章,昨天的测试结果让我很意外,今天的结果还算是正常。

3 楼 Tyrion 2013-08-05  
g21121 写道
Tyrion 写道
Druid是阿里系的吧,据说性能方面超过了其它同类产品,博主是生产环境中用过?

是阿里巴巴的,生产中没有用到过,我也是听“据说性能非常好”才做测试的,图片里面绿色的就是Druid,某些方面性能还是可以的,但开源项目文档方面非常差


前段时间看了Druid作者放在github上的介绍,对于使用者最主要的担心是Druid目前太小众,出了问题只能找阿里的人回答或自己研究源码,对于有项目进度压力的情况下这个肯定不是首选。
2 楼 g21121 2013-08-05  
Tyrion 写道
Druid是阿里系的吧,据说性能方面超过了其它同类产品,博主是生产环境中用过?

是阿里巴巴的,生产中没有用到过,我也是听“据说性能非常好”才做测试的,图片里面绿色的就是Druid,某些方面性能还是可以的,但开源项目文档方面非常差
1 楼 Tyrion 2013-08-05  
Druid是阿里系的吧,据说性能方面超过了其它同类产品,博主是生产环境中用过?

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    内容概要:本文档详细介绍了三种在Windows系统中创建任务计划以实现软件开机启动的方法。第一种方法是通过任务计划创建,包括打开任务计划、设置常规参数、触发器和操作,最终实现软件在系统重启后自动启动;第二种方法是通过降低用户权限来避免软件启动时出现UAC权限询问弹窗,具体步骤为调整用户账户控制设置到最低级别;第三种方法是利用bat脚本创建任务计划,提供了详细的脚本代码,包含管理员权限检查、可配置变量设置、创建任务命令以及相关辅助命令,同时提醒用户注意安全软件可能对任务创建或执行的限制。 适合人群:适用于有一定Windows操作系统使用经验,特别是需要设置软件开机自启动的计算机用户或IT运维人员。 使用场景及目标:①希望在系统重启后自动运行特定软件的用户;②希望通过脚本批量部署开机启动任务的企业IT管理员;③解决软件启动时UAC权限弹窗问题的用户。 阅读建议:对于想要深入了解任务计划创建机制和bat脚本编程的读者来说,建议仔细研究第三种方案中的脚本代码及其说明部分,并尝试在测试环境中进行实践操作。对于普通用户,则重点掌握前两种简单易行的方法即可。

    COMSOL实现双孔单渗透瓦斯抽采:分析煤层内裂隙与基质渗流及应力分布

    内容概要:本文详细介绍了如何使用COMSOL软件构建并实现双孔单渗透瓦斯抽采模型,探讨了煤层内部基质和裂隙的应力分布与渗透率之间的关系。文章首先解释了双孔单渗透模型的基础概念,即瓦斯在基质和裂隙中的流动特性。随后,逐步展示了如何在COMSOL环境中搭建几何模型、定义物理场以及设置材料属性,特别关注了裂隙和基质渗透率的定义及其随应力变化的影响。此外,文章还讨论了多物理场耦合的方法,如将固体力学与地下水流模块相结合,以模拟应力对裂隙渗透率的影响。最后,通过对不同渗透率条件下瓦斯流速和压力分布的模拟,揭示了优化瓦斯抽采方案的关键因素。 适合人群:从事煤矿安全工程、瓦斯抽采研究的专业人士和技术人员。 使用场景及目标:适用于希望深入了解煤层内瓦斯流动机制的研究人员,旨在提高瓦斯抽采效率,确保煤矿生产的安全性和经济性。 其他说明:文中提供了详细的建模步骤和代码片段,帮助读者更好地理解和复现实验结果。同时,强调了模型验证和优化的重要性,提出了若干实用技巧以应对常见的建模挑战。

    Rust高性能日志滚动:RollingFileAppender.pdf

    文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位,文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、函数、目录等元素均显示正常,无任何异常情况,敬请您放心查阅与使用。文档仅供学习参考,请勿用作商业用途。 Rust 以内存安全、零成本抽象和并发高效的特性,重塑编程体验。无需垃圾回收,却能通过所有权与借用检查机制杜绝空指针、数据竞争等隐患。从底层系统开发到 Web 服务构建,从物联网设备到高性能区块链,它凭借出色的性能和可靠性,成为开发者的全能利器。拥抱 Rust,解锁高效、安全编程新境界!

    敏矽微ME32G030系列 keil 扩展包

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    西门子S7-200 Smart PLC与台达MS300变频器及欧姆龙E5CC温控器通讯程序:昆仑通态触摸屏控制实现与扩展模块SB CM01通讯的集成方案

    内容概要:本文详细介绍了如何使用西门子S7-200 Smart PLC与台达MS300变频器和欧姆龙E5CC温控器进行Modbus RTU通讯的具体实现步骤。主要内容涵盖硬件连接、参数设置、PLC程序编写、触摸屏配置等方面。文中不仅提供了详细的参数配置指导,如波特率、数据格式等,还展示了具体的梯形图代码和注意事项,确保各个设备之间的稳定通讯。此外,还分享了一些常见的调试问题及其解决方案。 适合人群:具备一定PLC编程基础的技术人员,尤其是从事自动化控制系统集成工作的工程师。 使用场景及目标:适用于需要集成多种工业设备的自动化控制系统项目,帮助工程师快速掌握不同品牌设备间的通讯方法,提高系统集成效率,减少调试时间和成本。 其他说明:文中提到的所有设备均采用Modbus RTU协议进行通讯,硬件连接主要涉及RS485接口和以太网接口。对于初学者来说,建议先熟悉Modbus协议的基本概念和通讯机制,以便更好地理解和应用本文的内容。

    Rust内存安全指针:NonNull优化技巧.pdf

    文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位,文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、函数、目录等元素均显示正常,无任何异常情况,敬请您放心查阅与使用。文档仅供学习参考,请勿用作商业用途。 Rust 以内存安全、零成本抽象和并发高效的特性,重塑编程体验。无需垃圾回收,却能通过所有权与借用检查机制杜绝空指针、数据竞争等隐患。从底层系统开发到 Web 服务构建,从物联网设备到高性能区块链,它凭借出色的性能和可靠性,成为开发者的全能利器。拥抱 Rust,解锁高效、安全编程新境界!

    大作业自媒体上传需要文档

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    基于id=0控制的电机定子参数辨识方法——通过递推最小二乘法对R, ψf, Ls的仿真研究

    内容概要:本文详细介绍了基于id=0控制的电机参数辨识方法,主要采用递推最小二乘法(RLS)对电机定子电阻R、永磁磁链ψf及dq轴电感Ls进行在线辨识。文章首先阐述了id=0控制策略及其优势,接着展示了RLS算法的具体实现过程,包括参数初始化、增益矩阵计算、参数更新和协方差矩阵更新。文中还讨论了采样频率的选择、积分环节的优化以及噪声处理等问题,并通过仿真实验验证了该方法的有效性和稳定性。此外,作者分享了一些实践经验,如针对不同厂家电机的适应性调整和在线参数校验技巧。 适合人群:从事电机控制及相关领域的研究人员和技术人员,尤其是对永磁同步电机参数辨识感兴趣的读者。 使用场景及目标:适用于需要精确辨识电机参数的场合,如高性能电机控制系统的设计与优化。目标是帮助读者掌握RLS算法在电机参数辨识中的应用,提高电机控制系统的性能和可靠性。 其他说明:文章提供了详细的代码示例和仿真结果,便于读者理解和实践。同时强调了物理直觉在参数辨识中的重要性,指出理论模型与实际情况可能存在差异,需灵活应对。

    基于单片机的智能大棚浇花花盆设计:光照、温度和土壤湿度监测与控制系统

    内容概要:本文详细介绍了一个基于单片机的智能大棚与花盆浇花系统的硬件和软件设计方案。硬件方面,系统集成了单片机、光敏电阻、A/D模块PCF8591、DS18B20温度传感器、土壤湿度传感器、1602液晶显示屏、按键、高亮LED灯、补温灯、风扇、继电器和水泵等多种组件。软件部分采用C语言编写,实现了光照、温度和土壤湿度的检测与控制。具体来说,通过光敏电阻和PCF8591进行光照检测与补光控制;利用DS18B20进行温度检测,并根据温度范围控制补温灯和风扇;通过土壤湿度传感器和继电器控制水泵进行精准浇水。此外,还提供了按键设置阈值等功能,确保系统的灵活性和实用性。 适合人群:对嵌入式系统和智能农业感兴趣的电子爱好者、学生和初学者。 使用场景及目标:适用于家庭园艺、小型农场等场合,旨在提供一种低成本、高效的自动化灌溉和环境控制系统,帮助用户更好地管理和维护植物生长环境。 其他说明:文中还提到了一些常见的硬件注意事项和技术细节,如I2C通信、单总线协议、延时处理等,有助于读者理解和调试系统。

    Rust跨语言异常传播:panic处理.pdf

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    离合器外圈钻孔专用机床的设计与研究.pdf

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    基于PLC控制的纯净水灌装生产饮料厂电控系统设计:梯形图程序、接线图与组态画面详解

    内容概要:本文详细介绍了基于PLC(三菱FX3U)的纯净水灌装线电控系统的设计与优化。首先解释了IO分配表的作用及其具体配置,接着深入剖析了梯形图程序的关键逻辑,包括启保停电路、灌装控制逻辑以及保护机制。此外,还探讨了硬件接线的注意事项,如传感器电源隔离、电机接触器保护等。组态画面设计方面,强调了操作便捷性和故障诊断功能。最后分享了一些调试过程中遇到的实际问题及解决方案,如电压骤降引起的随机波动、电磁阀关闭延迟等。 适合人群:从事工业自动化领域的工程师和技术人员,尤其是对PLC控制系统有兴趣的学习者。 使用场景及目标:适用于希望深入了解PLC控制系统设计原理及应用的技术人员。目标是掌握纯净水灌装线电控系统的完整设计流程,提高系统的稳定性和效率。 其他说明:文中提到的具体案例和实践经验有助于读者更好地理解和应对实际工程中的挑战。

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    Java企业级开发_SpringBoot_MyBatis_MySQL_Druid_Swagger_Lombok_FastJson_通用Mapper_分页插件_代码生成器_RESTf

    Delphi 12.3控件之RADStudio-12-3-29-0-55362-2017-KeyPatch.7z

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