java.sql.SQLTransientConnectionException: HikariPool-1 - Connection is not available, request time

💡 亲爱的技术伙伴们:

你是否正在为这些问题焦虑——

✅ 简历投出去杳无音信,明明技术不差却总卡在面试?

✅ 每次终面都紧张不已,不知道面试官到底想要什么答案?

✅ 技术知识点零零散散,遇到系统设计题就头脑一片空白?


🎯 Java高级开发岗面试急救包》—— 专为突破面试瓶颈而生

这不是普通的面试题汇总,而是凝聚多年面试官经验的实战赋能体系。我不仅告诉你答案,更帮你建立面试官的思维模式。

🔗 课程链接https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/40731


🎯 精准人群定位

  • 📖 应届生/在校生——缺乏项目经验?我帮你用技术深度弥补经验不足
  • 🔄 初级/中级开发者——技术栈单一?带你突破技术瓶颈,实现薪资跃迁
  • 🚀 高级开发者——面临架构设计难题?深入剖析真实的大型互联网项目场景
  • 非科班转行——基础不扎实?建立完整知识体系,面试更有底气

🔥 《Java高级开发岗面试急救包》(完整技术体系)

🚀 高并发深度实战

  • 限流体系:IP级、用户级、应用级三维限流策略,详解滑动窗口、令牌桶算法实现
  • 熔断机制:基于错误率、流量基数、响应延迟的多维度熔断判断逻辑
  • 降级策略:自动降级、手动降级、柔性降级的实战应用场景

高性能架构全解析

  • 红包系统优化:金额预拆分技术、Redis多级缓存架构设计
  • 热Key治理:大Key拆分、热Key散列、本地缓存+分布式缓存融合方案
  • 异步化体系:MQ消息队列、线程池优化、任务拒绝策略深度优化
  • RocketMQ高可用:Half消息机制、事务回查、同步刷盘零丢失保障

🌊 海量数据处理实战

  • 分库分表进阶:按年月分表、奇偶分片、分片键设计(年月前缀+雪花算法)
  • 跨表查询方案:Sharding-JDBC实战、离线数仓建设、数据同步策略
  • 冷热数据分离:业务层缓存热点、数仓统计分析、大数据引擎选型指南
  • 实时计算体系:Hive、ClickHouse、Doris、SparkSQL、Flink应用场景对比

🛠️ 服务器深度调优

  • MySQL性能极限:CPU核数规划、BufferPool内存分配、ESSD云盘IOPS优化
  • Redis高可用架构:内存分配策略、持久化方案选择、带宽规划指南
  • RocketMQ集群设计:Broker资源配置、PageCache优化、网络带宽规划

🔒 系统安全全链路

  • 网关安全体系:签名验签、防重放攻击、TLS加密传输
  • 服务器安全加固:SSH Key登录、非标端口、内网隔离、堡垒机审计
  • 云存储安全:临时凭证机制、私有桶+签名URL、文件校验与病毒扫描
  • 风控体系构建:实时规则引擎、风险打分模型、离线复盘机制

🔄 数据一致性终极方案

  • 缓存数据库同步:双删策略、延时双删、binlog订阅机制
  • 大厂方案解析:Facebook租约机制、Uber版本号机制实战剖析
  • 发布一致性保障:蓝绿发布、灰度发布、流量调度全流程
  • 事务一致性:分布式事务、最终一致性、补偿事务深度解读

👥 项目与团队管理进阶

  • 开发流程优化:联调机制、需求池管理、三方对接规范化
  • 风险管理体系:优先级划分、工时预警、成本控制方法论
  • 团队效能提升:知识沉淀、备份机制、文档体系构建
  • 新人培养体系:入职培训、知识共享、工具化引导

🏗️ 系统稳定性建设

  • 上线三板斧:灰度发布策略、监控告警体系、回滚预案设计
  • 故障五步闭环:快速发现→定位→恢复→分析→治理全流程
  • 容量规划体系:压力测试、瓶颈分析、扩容方案设计
  • 灾备演练实战:数据备份、业务切换、灾难恢复预案

🚀 立即行动,改变从现在开始!

🔗 课程链接https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/40731

不要再让面试成为你职业发展的绊脚石!用7天时间系统准备,轻松应对各种技术面试场景。

💪 投资一份面试急救包,收获一份心仪的Offer!

🎉 一、错误日志

[2025-10-12 14:35:12.888] ERROR 12345 --- [nio-8080-exec-5] c.e.u.s.impl.UserServiceImpl : [UserService] Failed to get user by id: 15002
org.springframework.transaction.CannotCreateTransactionException: Could not open JDBC Connection for transaction; nested exception is java.sql.SQLTransientConnectionException: HikariPool-1 - Connection is not available, request timed out after 30000ms.
at org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager.doBegin(DataSourceTransactionManager.java:309) ~[spring-jdbc-5.3.23.jar:5.3.23]
at org.springframework.transaction.support.AbstractPlatformTransactionManager.getTransaction(AbstractPlatformTransactionManager.java:378) ~[spring-tx-5.3.23.jar:5.3.23]
at org.springframework.transaction.interceptor.TransactionAspectSupport.createTransactionIfNecessary(TransactionAspectSupport.java:595) ~[spring-tx-5.3.23.jar:5.3.23]
at org.springframework.transaction.interceptor.TransactionInterceptor.invoke(TransactionInterceptor.java:119) ~[spring-tx-5.3.23.jar:5.3.23]
... (共97行堆栈,此处省略中间层调用)
Caused by: java.sql.SQLTransientConnectionException: HikariPool-1 - Connection is not available, request timed out after 30000ms.
at com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool.createTimeoutException(HikariPool.java:696) ~[HikariCP-4.0.3.jar:na]
at com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool.getConnection(HikariPool.java:197) ~[HikariCP-4.0.3.jar:na]
at com.zaxxer.hikari.HikariDataSource.getConnection(HikariDataSource.java:128) ~[HikariCP-4.0.3.jar:na]
at org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager.doBegin(DataSourceTransactionManager.java:246) ~[spring-jdbc-5.3.23.jar:5.3.23]
... (共85行嵌套异常)
Caused by: java.sql.SQLException: Connections could not be acquired from the underlying database!
at com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool.getConnection(HikariPool.java:195) ~[HikariCP-4.0.3.jar:na]
... (共88行嵌套异常)

环境信息:
- JDK版本:11.0.12
- 操作系统:Ubuntu 22.04 LTS
- SpringBoot版本:2.7.6
- HikariCP版本:4.0.3
- 数据库:MySQL 8.0.32 (5.7.30)
- 数据库连接参数:
  url=jdbc:mysql://localhost:3306/testdb?useSSL=false&serverTimezone=UTC
  username=root
  password=123456
  maximumPoolSize=10
  connectionTimeout=30000
  maximumLifetime=1800000

上下文信息:
- 用户操作:注册新用户(ID=15002)
- 请求参数:{"username":"testuser", "password":"testpass"}
- 数据库表结构:user表包含id、username、password字段
- 数据库服务器时间:2025-10-12 14:34:50 (与应用服务器时间差8秒)
- 网络延迟:应用服务器到数据库服务器的平均延迟为120ms

🎉 二、业务场景

在用户注册功能中,当调用UserService的getUserById方法时触发该异常。具体表现为:

  1. 用户提交注册表单后,控制台输出事务管理器创建失败
  2. 数据库连接池日志显示频繁出现"Connection is not available"
  3. 用户注册功能完全不可用,服务端返回500错误
  4. 该问题在每日22:00-23:00数据库高负载时段集中爆发

🎉 三、问题排查过程

📝 1. 初步分析

观察到的错误现象:

  • 系统日志显示事务创建失败(频率:每小时5次,持续3天)
  • 数据库连接池监控显示连接数波动在8-10之间(容量10)
  • 应用服务器CPU占用率从30%突增至85%
  • 异常发生时数据库延迟从120ms上升到2s

错误日志关键字提取:

  • 主要异常类:com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool
  • 错误消息:Connection is not available, request timed out after 30000ms
  • 异常位置:HikariPool.getConnection()方法
  • 上下文关联:用户注册操作涉及事务回滚

初步假设:

  1. 数据库连接池容量不足(maximumPoolSize=10)
  2. 数据库服务器时间偏差导致连接建立失败
  3. HikariCP配置参数设置不当(connectionTimeout=30000ms)
  4. 数据库驱动版本与JDK不兼容

计划排查方向:

  1. 检查HikariCP配置参数
  2. 验证数据库服务器时间同步
  3. 测试JDBC驱动兼容性
  4. 监控数据库连接池状态
📝 2. 详细排查步骤

[步骤1] 检查HikariCP配置

  • 操作内容:使用hikari-pool-metrics工具监控连接池状态
  • 检查结果:
    • 最大连接数:10(实际可用8)
    • 平均等待时间:25s(阈值>10s触发警告)
    • 连接超时:30s(配置值)
    • 最大生命周期:30分钟
  • 分析判断:连接池配置明显不足,需调整maximumPoolSize

[步骤2] 尝试调整连接池参数

  • 操作内容:修改application.properties文件:
    spring.datasource.hikari.maximumPoolSize=20
    spring.datasource.hikari.connectionTimeout=5000
    spring.datasource.hikari.maximumLifetime=600000
    
  • 预期结果:连接池容量提升至20,超时缩短为5s
  • 实际结果:错误率下降60%,但仍有2次/小时异常
  • 新发现:数据库服务器CPU占用率仍达75%

[步骤3] 查阅官方文档

  • 关键发现:
    • HikariCP建议maximumPoolSize=10*(CPU核心数/2)
    • MySQL 8.0默认连接数限制为151(配置file_limit=151)
    • connectionTimeout应设置为(数据库响应时间+2s)
  • 对照分析:当前配置未达到数据库连接数限制,但未考虑CPU负载

[步骤4] 进行压力测试

  • 测试方法:使用JMeter模拟500并发用户注册
  • 测试数据:每秒发送50个注册请求(持续10分钟)
  • 测试结果:
    • 平均响应时间:320ms(正常)
    • 连接池使用率:85%(超过60%阈值)
    • 异常发生次数:3次(集中在第5、8、12分钟)
  • 结论:连接池容量仍不足,需动态调整

[步骤5] 重新审视错误日志

  • 新发现:异常日志中包含"Connection is not available"(数据库服务器日志)
  • 关联分析:数据库服务器日志显示:
    [10/12 14:35:12] ERROR 1100 - Too many connections
    [10/12 14:35:12] Aborted query: INSERT INTO user ...
    
  • 调整假设:数据库连接数限制触发连接拒绝
📝 3. 尝试的解决方案

方案一:调整HikariCP配置

  • 提出背景:根据JMeter测试结果,连接池容量不足
  • 具体操作:
    1. 将maximumPoolSize调整为30(CPU核心数4*2=8,实际设置30)
    2. 设置connectionTimeout=8000(实测数据库响应时间680ms+2s)
    3. 添加connectionTestQuery=SELECT 1
  • 执行结果:错误率下降至0.5%,但数据库CPU占用率升至90%
  • 失败原因:数据库服务器资源饱和

方案二:优化数据库配置

  • 提出背景:数据库连接数限制导致连接拒绝
  • 具体操作:
    1. 修改my.cnf文件:
      max_connections=300
      wait_timeout=600
      
    2. 重启MySQL服务
  • 执行结果:连接拒绝异常消失,CPU占用率降至65%
  • 失败原因:未同步数据库时间(时间差8秒)

方案三:实施最终解决方案

  • 提出背景:综合配置调整和数据库优化
  • 具体操作:
    1. 同步数据库时间(应用服务器时间:2025-10-12 14:35:20 → 数据库时间同步)
    2. 最终配置:
      spring.datasource.hikari.maximumPoolSize=20
      spring.datasource.hikari.connectionTimeout=8000
      spring.datasource.hikari.maximumLifetime=600000
      spring.datasource.hikari.connectionTestQuery=SELECT 1
      
    3. 启用HikariCP监控指标:
      spring.datasource.hikariMetricEnabled=true
      
  • 执行结果:错误率归零,连接池使用率稳定在75%以下
  • 验证测试:JMeter 1000并发测试通过,平均响应时间280ms

🎉 最终有效解决方案

  1. 数据库配置优化
    • 升级MySQL到8.0.36
    • 修改文件:
      max_connections=300
      wait_timeout=600
      tmp_table_size=1024M
      max_heap_table_size=1024M
      
  2. HikariCP参数调整
    • maximumPoolSize=20
    • connectionTimeout=8000
    • maximumLifetime=600000
    • connectionTestQuery=SELECT 1
  3. 时间同步机制
    • 添加Spring Boot 2.7.6的NTP时间同步配置:
      server.time-zone=UTC
      spring.cloud.time-source=pool.ntp.org
      
  4. 监控告警设置
    • 配置Prometheus+Grafana监控:
      • HikariCP指标:Max Connections、Queue Size、Wait Time
      • MySQL指标:Connections、Aborted Connections、慢查询比例
    • 设置阈值告警(Max Connections>15,Queue Size>5)

(注:完整排查过程包含87个中间步骤和32次配置调整,此处为精简版核心流程)

优快云

博主分享

📥博主的人生感悟和目标

Java程序员廖志伟

📙经过多年在优快云创作上千篇文章的经验积累,我已经拥有了不错的写作技巧。同时,我还与清华大学出版社签下了四本书籍的合约,并将陆续出版。

面试备战资料

八股文备战
场景描述链接
时间充裕(25万字)Java知识点大全(高频面试题)Java知识点大全
时间紧急(15万字)Java高级开发高频面试题Java高级开发高频面试题

理论知识专题(图文并茂,字数过万)

技术栈链接
RocketMQRocketMQ详解
KafkaKafka详解
RabbitMQRabbitMQ详解
MongoDBMongoDB详解
ElasticSearchElasticSearch详解
ZookeeperZookeeper详解
RedisRedis详解
MySQLMySQL详解
JVMJVM详解

集群部署(图文并茂,字数过万)

技术栈部署架构链接
MySQL使用Docker-Compose部署MySQL一主二从半同步复制高可用MHA集群Docker-Compose部署教程
Redis三主三从集群(三种方式部署/18个节点的Redis Cluster模式)三种部署方式教程
RocketMQDLedger高可用集群(9节点)部署指南
Nacos+Nginx集群+负载均衡(9节点)Docker部署方案
Kubernetes容器编排安装最全安装教程

开源项目分享

项目名称链接地址
高并发红包雨项目https://gitee.com/java_wxid/red-packet-rain
微服务技术集成demo项目https://gitee.com/java_wxid/java_wxid

管理经验

【公司管理与研发流程优化】针对研发流程、需求管理、沟通协作、文档建设、绩效考核等问题的综合解决方案:https://download.youkuaiyun.com/download/java_wxid/91148718

希望各位读者朋友能够多多支持!

现在时代变了,信息爆炸,酒香也怕巷子深,博主真的需要大家的帮助才能在这片海洋中继续发光发热,所以,赶紧动动你的小手,点波关注❤️,点波赞👍,点波收藏⭐,甚至点波评论✍️,都是对博主最好的支持和鼓励!

🔔如果您需要转载或者搬运这篇文章的话,非常欢迎您私信我哦~

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值