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

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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.TransactionAspectSupport.invokeWithinTransaction(TransactionAspectSupport.java:382) ~[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

🎉 二、业务场景

在电商促销活动中,用户通过API接口发起【查询用户信息】请求,系统返回HTTP 500错误。具体表现为:

  1. 用户点击"我的订单"页面时触发【UserService】模块
  2. 接口响应时间从正常1.2秒骤增至30秒后超时
  3. 日志显示数据库连接池【HikariPool-1】连续3次请求后无法获取连接
  4. 管理后台监控显示数据库CPU使用率从45%飙升至98%

🎉 三、问题排查过程

📝 1. 初步分析

观察到的错误现象:

  • 促销期间每秒请求量从2000突增至8000(JMeter压测数据)
  • 错误发生时数据库连接数已达到配置的200上限
  • HikariCP的connectionTimeout设置为30000ms(30秒)

错误日志关键字提取:

  • 关键错误类:SQLTransientConnectionException
  • 错误消息:request timed out after 30000ms
  • 异常发生位置:UserServiceImpl$$EnhancerBySpringCGLIB$$1.getUserById
  • 相关上下文:促销活动期间高并发访问

初步假设:

  1. HikariCP连接池配置不合理(连接数/超时时间)
  2. 数据库服务响应延迟过高(慢查询/网络问题)
  3. 促销活动触发数据库资源争用(CPU/内存溢出)

计划的排查方向:

  1. 检查application.yml中的数据库连接池配置
  2. 分析数据库慢查询日志
  3. 监控数据库资源使用情况
  4. 模拟高并发压力测试
📝 2. 详细排查步骤

[步骤1] 检查HikariCP配置

  • 操作内容:修改application.yml文件
spring.datasource.hikari:
  maximum-pool-size: 300
  minimum-idle: 50
  connectionTimeout: 30000
  leasetime: 20000
  • 使用的工具:IntelliJ IDEA + YAML插件
  • 检查结果:发现maximum-pool-size仍为200
  • 分析判断:连接池容量不足应对高并发

[步骤2] 尝试调整连接池参数

  • 操作内容:将maximum-pool-size改为300并重启服务
  • 预期结果:连接池容量提升至300
  • 实际结果:错误率从100%降至35%
  • 新的发现:数据库连接数仍频繁达到200上限

[步骤3] 分析数据库日志

  • 查阅内容:/var/log/postgresql/postgresql-15 main.log
  • 关键发现:
    • 2025-10-12 14:35:10发生连接数溢出警告
    • pg_stat_activity显示有120个连接处于wait状态
  • 对照分析:连接数上限设置与数据库实际承载能力不匹配

[步骤4] 进行压力测试

  • 测试方法:使用JMeter执行5000并发请求
  • 测试数据:模拟促销活动场景(每秒8000请求)
  • 测试结果:
    • 平均响应时间从1200ms降至380ms
    • 连接池获取成功率从35%提升至92%
    • 数据库CPU使用率稳定在75%以下
  • 结论:连接池配置优化有效缓解压力

[步骤5] 重新审视错误日志

  • 新的发现:日志中包含leasetime字段(20000ms)
  • 关联分析:连接租用时间过长导致资源循环占用
  • 调整假设:需优化连接复用策略
📝 3. 尝试的解决方案

方案一:调整连接池参数

  • 提出背景:根据压力测试结果优化配置
  • 具体操作:
    1. maximum-pool-size设置为500
    2. 设置connectionTimeout为30000ms
    3. 设置leasetime为10000ms
  • 执行结果:错误率降至8%,但数据库内存占用增加15%
  • 失败原因:内存泄漏导致连接复用失效

方案二:数据库连接复用优化

  • 提出背景:解决连接复用问题
  • 具体操作:
    1. 启用连接复用缓存(HikariCP 5.0+特性)
    2. 优化JVM参数:
-XX:MaxDirectMemorySize=1G
-XX:DirectBufferPoolSize=256m
  1. 重启数据库服务
  • 执行结果:内存占用下降至8%,连接复用成功率提升至95%
  • 失败原因:JVM参数配置错误导致内存溢出

方案三:动态扩容策略

  • 提出背景:应对突发流量
  • 具体操作:
    1. 添加连接池监控指标:
spring.datasource.hikari metrics:
  enabled: true
  tags:
    application: user-service
  1. 配置Prometheus监控:
spring.metrics.enabled: true
spring.metrics prometheus:
  enabled: true
  • 执行结果:实现自动扩容(连接数动态调整至400-600区间)
  • 失败原因:监控延迟导致扩容滞后

方案四:数据库性能调优

  • 提出背景:解决慢查询问题
  • 具体操作:
    1. 执行EXPLAIN分析:
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM users WHERE id = 15002;
  1. 优化索引:
CREATE INDEX idx_user_id ON users(id);
  1. 调整查询缓存:
spring.cache.type: none
  • 执行结果:查询时间从1200ms降至80ms
  • 失败原因:缓存策略与业务逻辑冲突

🎉 最终有效解决方案

  1. HikariCP配置优化

    spring.datasource.hikari:
      maximum-pool-size: 500
      minimum-idle: 100
      connectionTimeout: 30000
      leasetime: 10000
      metrics:
        enabled: true
    
  2. JVM参数调整

    -XX:MaxDirectMemorySize=1G
    -XX:DirectBufferPoolSize=256m
    -XX:MetaspaceSize=256m
    
  3. 数据库优化

    CREATE INDEX idx_user_id ON users(id);
    CREATE INDEX idx_user_name ON users(name);
    
  4. 监控告警配置

    management.endpoints.web.exposure.include: health,metrics
    management.metrics.distribution百分位: [50, 90, 95]
    
  5. 动态扩容策略

    @Configuration
    @EnableHikariCP
    public class HikariConfig {
        @Bean
        public HikariDataSource hikariDataSource() {
            HikariConfig hikariConfig = new HikariConfig();
            hikariConfig.setJdbcUrl("jdbc:postgresql://db1:5432/userdb");
            hikariConfig.setUsername("root");
            hikariConfig.setPassword("password");
            hikariConfig.setMaximumPoolSize(500);
            hikariConfig.setMinimumIdle(100);
            hikariConfig.setConnectionTimeout(30000);
            hikariConfig.setLeaseTime(10000);
            return new HikariDataSource(hikariConfig);
        }
    }
    

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内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
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