哪个大牛提供下FreeTDS连接RDSSqlserver连接池配置文件

根据您提供的ODBC配置信息，以及提到的RDS连接数持续上涨的问题，这里有几个可能的原因和建议：

1. 连接池设置：您的配置中Pooling = Yes，意味着启用了连接池。理论上，连接池应该帮助复用数据库连接，减少新建连接的开销，并且在不使用时释放连接回池中。但是，如果应用程序没有正确地管理数据库连接（例如，每次操作后没有及时关闭连接），可能会导致连接池中的连接被长时间占用而无法回收，从而表现为连接数持续上升。

2. Connection Leakage（连接泄露）：这是最常见的原因之一，即应用程序创建了数据库连接但未在操作完成后关闭它们。这会导致连接池中的连接不断累积，直至达到最大限制。检查应用代码确保每个数据库操作后都正确关闭或归还连接。

3. Threading Model：您的配置中Threading = 0，这通常意味着使用单线程模型。在高并发场景下，这可能不是最优选择，因为单线程处理能力有限。虽然直接修改此设置不一定能解决连接数问题，但它可能影响到应用程序处理数据库请求的效率和并发能力。

4. CPTimeout and CPreuse：您已经设置了CPTimeout = 60和CPReuse = 1，这意味着连接可以被重用并且空闲连接等待时间较长。这通常是好的实践，但如果应用程序逻辑中存在长时间运行的查询，可能导致连接池中的连接被长时间锁定，减少了可用连接的数量。

5. 数据库端设置：除了客户端ODBC配置外，也需要检查RDS实例的参数设置，比如最大连接数、超时设置等，确保它们与应用需求相匹配。

6. 监控与日志分析：利用阿里云RDS的性能监控功能，观察连接数的变化趋势，结合应用日志和数据库慢查询日志，定位是哪些操作或时间段内连接数激增，以便更精确地定位问题。

7. 压力测试与调优：进行压力测试，模拟业务爆发场景，观察连接池的行为，根据测试结果调整连接池的大小、超时时间等参数，以达到最佳性能。

综上所述，需要从应用代码层面确保资源的合理管理和释放，同时结合数据库服务端的配置优化，通过综合手段来解决连接数暴涨的问题。