在一个connection内，短时间访问数据库几万次会导致connection自动关闭么？
最近写了个小程序，从日志文件当中抓取IP
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问题描述：日志文件很多（每天的日志文件保存在一个日期命名的文件夹里，每个日志文件为10M，超过自动写入一个新的日志文件），算下来，每个日志文件有6W条数据。
          每读出一条记录，就判断记录中的IP在数据库是否存在，如果不存在则写入数据库，否则取下一条记录。
          我试过每次查询都新建一个connection，但循环到1000条的时候就报内存溢出的错了，数据库缓存爆掉了（貌似），所以我改用一个connection来完成所有的查询操作。
          结果现在一个日志文件都还没有分析完就报
com.mysql.jdbc.exceptions.MySQLNonTransientConnectionException: No operations allowed after connection closed.这个错误，网上找了很多都没找到一个可行的方案。
求大神赐教！
PS：我没有使用任何框架，就是最原始的java project，只添加了一个jar包：mysql-connector-java.jar。
下面是我的部分代码：

public void saveLogFiles() throws IOException, SQLException, ClassNotFoundException {

		

		Long count = 0L; // 重复记录条数

		BufferedReader br = null;

		String syslogPath = "D:\\syslog";

		File syslog = new File(syslogPath);

		Connection con = backUpDao.getConnection();

		List<LogInfo> logInfos = new ArrayList<LogInfo>();

		

		for (String dayFileName : syslog.list()) {

			

			String daFilePath = syslogPath + "\\" + dayFileName;

			File dayFile = new File(daFilePath);

			if (dayFile.isFile()) {

				

				// 如果在syslog文件夹下的当前文件不是日志文件夹，则判断下一个文件

				continue;

			}

			for (String logFileName : dayFile.list()) {

				

				String logFilePath = syslogPath + "\\" + dayFileName + "\\" + logFileName;

				System.out.println("正在分析日志文件：" + logFilePath);

				File logFile = new File(logFilePath);

				try {

					

					br = new BufferedReader(new FileReader(logFile));

					String line = "";

					while ((line = br.readLine()) != null) {

						

						int indexOfLen = line.indexOf("len");

						int indexOfFrom = line.indexOf("from");

						

						if (indexOfLen == -1 || indexOfFrom == -1) {

							

							// 如果找不到对应字符，则跳过该行

							continue;

						}



						String srcIpAndPort = getSrcIpFromLog(line);

						String srcIp = srcIpAndPort.split(":")[0];

						

						String destIpAndPort = getDesIpFromLog(line);

						String destIp = destIpAndPort.split(":")[0];	

							

						String date = getDateFromLog(line, indexOfLen, indexOfFrom);



						Calendar cal = Calendar.getInstance();

						

						long startDate = sdf.parse(date).getTime();

						

						cal.setTimeInMillis(startDate);

						cal.set(Calendar.DATE, cal.get(Calendar.DATE) +1);

						

						long endDate = cal.getTi