org.springframework.transaction.CannotCreateTransactionException: Could not open JDBC Connection f

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🎉 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]
at org.springframework.aop.framework.ReflectiveMethodInvocation.proceed(ReflectiveMethodInvocation.java:186) ~[spring-aop-5.3.23.jar:5.3.23]
at org.springframework.aop.framework.CglibAopProxy$CglibMethodInvocation.proceed(CglibAopProxy.java:753) ~[spring-aop-5.3.23.jar:5.3.23]
at org.springframework.aop.framework.CglibAopProxy$DynamicAdvisedInterceptor.intercept(CglibAopProxy.java:698) ~[spring-aop-5.3.23.jar:5.3.23]
at com.example.user.service.impl.UserServiceImpl$$EnhancerBySpringCGLIB$$1.getUserById(<generated>) ~[classes/:na]
at com.example.user.controller.UserController.getUser(UserController.java:45) ~[classes/:na]
at java.base/jdk.internal.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) ~[na:na]
at java.base/jdk.internal.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:77) ~[na:na]
at java.base/jdk.internal.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) ~[na:na]
at java.base/java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:568) ~[na:na]
at org.springframework.web.method.support.InvocableHandlerMethod.doInvoke(InvocableHandlerMethod.java:205) ~[spring-web-5.3.23.jar:5.3.23]
at org.springframework.web.method.support.InvocableHandlerMethod.invokeForRequest(InvocableHandlerMethod.java:150) ~[spring-web-5.3.23.jar:5.3.23]
... (更多Spring MVC调用链,此处省略)
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.pool.HikariPool.getConnection(HikariPool.java:162) ~[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]
... 85 common frames omitted
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]
... 88 common frames omitted

环境信息:
- JDK 11.0.15
- CentOS 7.9
- Spring Boot 2.7.5
- HikariCP 4.0.3
- MySQL 8.0.32
- 配置项:
  - hikari.maxPoolSize=50
  - hikari.connectionTimeout=30000
  - hikari.idleTimeout=600000
  - hikari.leakDetectionThreshold=20000
  - 数据库主库连接数监控:当前使用量48/50(峰值)
  - 应用日志显示:每5分钟有3次连接超时记录

### 🎉 二、业务场景
- **环境**:生产环境,用户通过API接口查询用户信息(GET /api/user/{id})
- **操作**:用户提交用户ID=15002的查询请求
- **表现**:系统返回HTTP 500错误,事务回滚日志记录
- **影响**:约15%的查询请求失败,用户界面出现"数据库连接超时"提示

### 🎉 三、问题排查过程

#### 📝 1. 初步分析
**观察到的错误现象:**
- 事务创建阶段频繁失败(每小时约20次)
- 错误发生具有时间周期性(每天10:00-12:00高峰期)
- 系统监控显示CPU使用率从30%突增至75%
- 日志中无明显的SQL语法错误

**错误日志关键字提取:**
- 关键错误类:com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool
- 错误消息:Connection is not available, request timed out
- 异常位置:HikariPool.getConnection()方法
- 相关上下文:事务边界(Spring AOP切面)
- 数据库监控:主库连接数持续饱和

**初步假设:**
1. 连接池配置参数不足(maxPoolSize=50)
2. 数据库主库负载过高(CPU/内存)
3. 网络延迟导致超时(监控显示延迟<50ms)
4. 事务管理器配置冲突(Spring与HikariCP)

**排查方向:**
1. HikariCP连接池参数优化
2. 数据库性能调优(连接数/查询优化)
3. 网络延迟压力测试
4. 事务管理器配置验证

#### 📝 2. 详细排查步骤

**步骤1:HikariCP参数检查**
- 操作内容:使用JMX监控HikariCP状态(`hikari:pool name=HikariPool-1,threadName=hikari-pool-1 | g汲`)
- 检查结果:
  - 空闲连接数:0
  - 获取失败次数:28/分钟
  - 最大连接数:50(已达到)
  - 超时等待时间:30000ms
- 分析判断:连接池配置未达到业务峰值需求

**步骤2:数据库负载分析**
- 操作内容:通过MySQL监控面板查看主库状态
- 检查结果:
  - 当前连接数:48(峰值)
  - 查询延迟:平均120ms(高峰期)
  - CPU使用率:82%
  - 缓存命中率:65%
- 分析判断:数据库主库连接数接近上限且查询性能下降

**步骤3:网络延迟测试**
- 操作内容:使用`ping`和`nc`测试主库连接延迟
- 检查结果:
  - TCP延迟:12ms(内网)
  - 数据包丢失率:0%
- 分析判断:网络延迟不是主要原因

**步骤4:事务管理器配置验证**
- 操作内容:检查Spring事务管理器配置
- 检查结果:
  ```java
  @Configuration
  @EnableTransactionManagement
  public class TransactionConfig {
      @Bean
      @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource")
      public DataSource dataSource() {
          HikariDataSource dataSource = new HikariDataSource();
          // ...其他配置...
      }
  }
  • 分析判断:配置符合最佳实践

步骤5:数据库连接数优化

  • 操作内容:临时调整HikariCP配置(maxPoolSize=80)
  • 执行结果:
    • 连接数监控:峰值连接数62(仍超限)
    • 超时错误率:下降至5/分钟
  • 失败原因:数据库主库最大连接数限制为75

步骤6:主从分库验证

  • 操作内容:添加从库连接配置(主库+3从库)
  • 执行结果:
    • 连接池配置:maxPoolSize=25(每个节点)
    • 数据库负载均衡:查询延迟降至80ms
    • 超时错误率:0/分钟
  • 新发现:从库写入延迟比主库高200ms
📝 3. 尝试的解决方案

方案一:HikariCP参数优化

  • 提出背景:根据连接池监控数据调整参数
  • 操作步骤:
    1. maxPoolSize从50提升至80
    2. connectionTimeout从30000ms调整为20000ms
    3. 添加丈量检测配置(leakDetectionThreshold=30000
  • 执行结果:连接数峰值达到75(数据库限制),超时错误减少但未根除

方案二:数据库主库扩容

  • 提出背景:根据监控数据判断数据库性能瓶颈
  • 操作步骤:
    1. 升级MySQL主库至8.0.36
    2. 增加内存配置(RAM从16GB提升至32GB)
    3. 优化索引(添加复合索引3个)
  • 执行结果:CPU使用率降至45%,但成本增加120万/年

方案三:主从分库+熔断机制

  • 提出背景:结合分库验证结果设计最终方案
  • 操作步骤:
    1. 实现主从分库(主库负责写,从库负责读)
    2. 添加熔断器(Hystrix)监控数据库连接
    3. 配置降级策略:当连接数>70时自动切换至缓存
    4. 优化从库写入延迟(添加异步队列)
  • 执行结果:
    • 连接池配置:maxPoolSize=25(主库)+25(从库)
    • 超时错误率:0/分钟
    • 平均查询延迟:95ms(读)+380ms(写)
  • 失败原因:从库写入延迟导致业务降级

最终方案:读写分离+连接池分级

  • 操作步骤:
    1. 主库配置:
      hikari.maxPoolSize=50
      hikari.idleTimeout=600000
      
    2. 从库配置:
      hikari.maxPoolSize=100
      hikari.idleTimeout=300000
      
    3. 添加读写路由:
      @Configuration
      @EnableTransactionManagement
      public class RouteConfig {
          @Bean
          public RouteExpression routeExpression() {
              return new RouteExpression() {
                  @Override
                  public String determineRoute(String requestUrl) {
                      if (requestUrl.contains("/write")) {
                          return "master";
                      }
                      return "slave";
                  }
              };
          }
      }
      
  • 执行结果:
    • 主库连接数:45(峰值)
    • 从库连接数:95(峰值)
    • 超时错误率:0/分钟
    • 平均查询延迟:85ms(读)+120ms(写)

🎉 四、有效解决方案

最终配置方案:

  1. 主库配置:
    • maxPoolSize=50
    • idleTimeout=600000
    • connectionTimeout=20000
    • leakDetectionThreshold=30000
  2. 从库配置:
    • maxPoolSize=100
    • idleTimeout=300000
    • connectionTimeout=30000
  3. 事务管理器:
    @Configuration
    @EnableTransactionManagement
    @EnableTransactionInterceptors
    public class TransactionConfig {
        @Bean
        @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource")
        public DataSource dataSource() {
            HikariDataSource dataSource = new HikariDataSource();
            dataSource.setJdbcUrl("jdbc:mysql://master:3306 maindb");
            // ...其他配置...
        }
    }
    
  4. 熔断器配置:
    @Configuration
    @EnableHystrix
    public class HystrixConfig {
        @Bean
        public HystrixCommandKey getSlaveCommand() {
            return HystrixCommandKey.of("slaveDB");
        }
    }
    

验证结果:

  • 连接池监控:主库连接数45±3,从库连接数95±5
  • 事务成功率:100%(30分钟监控)
  • 系统吞吐量:从120TPS提升至850TPS
  • 成本控制:年运维成本降低65%

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根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
考虑实时市场联动的电力零售商鲁棒定价策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑实时市场联动的电力零售商鲁棒定价策略”展开,提出了一种基于鲁棒优化的电力零售定价模型,旨在应对电力市场中可再生能源出力不确定性及实时市场价格波动带来的风险。通过构建两阶段鲁棒优化模型,结合风光出力场景生成与负荷聚类分析,充分考虑了电力零售商在日前市场与实时市场之间的互动关系,实现了在不确定环境下的最优定价与购电决策。文中采用Matlab进行仿真验证,展示了所提策略在提升零售商利润稳定性与风险抵御能力方面的有效性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和优化理论背景,熟悉Matlab编程,从事电力市场、能源管理、智能电网等相关领域研究的研究生、科研人员及行业工程师。; 使用场景及目标:①用于电力零售商在不确定性环境下制定稳健的定价与购电策略;②为电力市场风险管理、需求响应建模及新能源集成提供技术支持与仿真工具;③支撑学术研究中对鲁棒优化、场景生成、主从博弈等方法的应用与复现。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注模型构建逻辑、场景生成方法与求解算法实现,宜配合YALMIP等优化工具包进行调试与扩展,以深入理解鲁棒优化在电力市场决策中的实际应用。
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