java.sql.SQLException: Connections could not be acquired from the underlying database!

原创于 2025-10-16 16:06:42 发布 · 307 阅读

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# HikariPool #MySQL表名错误 #HY000 #CannotCreateTransactionException #Redis缓存穿透 #SQLTransientConnectionException

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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.
Caused by: java.sql.SQLException: Connections could not be acquired from the underlying database!

at com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool.getConnection(HikariPool.java:195)
at com.zaxxer.hikari.HikariDataSource.getConnection(HikariDataSource.java:128)
at org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager.doBegin(DataSourceTransactionManager.java:246)
at org.springframework.transaction.interceptor.TransactionInterceptor.invoke(TransactionInterceptor.java:119)
at org.springframework.aop.framework ReflectiveMethodInvocation.proceed(ReflectiveMethodInvocation.java:186)
at org.springframework.aop.framework.CglibAopProxy$CglibMethodInvocation.proceed(CglibAopProxy.java:753)
at org.springframework.aop.framework.CglibAopProxy$DynamicAdvisedInterceptor.intercept(CglibAopProxy.java:698)
at com.example.user.service.impl.UserServiceImpl$$EnhancerBySpringCGLIB$$1.getUserById(<generated>)
at com.example.user.controller.UserController.getUser(UserController.java:45)
at org.springframework.web.method.support.InvocableHandlerMethod.doInvoke(InvocableHandlerMethod.java:205)
at org.springframework.web.method.support.InvocableHandlerMethod.invokeForRequest(InvocableHandlerMethod.java:150)
... (更多Spring MVC调用链，此处省略)

JVM信息：JDK 17 (17.0.8+12-LTS) 
HikariCP版本：4.0.3
数据库配置：MySQL 8.0.33
缓存配置：
- Redis连接池：MaxTotal=20, MaxIdle=10
- CacheManager配置：@Cacheable(maximumSize=1000, cacheNames="userCache")
- 缓存过期时间：30分钟

上下文信息：用户通过API接口查询用户ID=15002，请求频率为每秒200次，系统负载：CPU 85%，内存 72%
相关日志片段：
[Redis] 2025-10-12 14:35:12.885 ERROR com.example.redis.RedisCacheManager : Cache miss for key: user:15002
[SQL] 2025-10-12 14:35:12.886 ERROR com.example.sql.JdbcUserRepository : Query timeout for SQL: SELECT * FROM users WHERE id=?
[Database] 2025-10-12 14:35:12.887 ERROR MySQL error: [HY000] Table 'users' doesn't exist

🎉 二、业务场景

环境信息：

开发环境：JDK 17 + Spring Boot 3.2.0 + MySQL 8.0.33
生产环境：JDK 17 + Spring Cloud 2022.0.0 + Redis 7.0.8
业务操作：用户通过API接口高频查询用户信息（每秒200+次）
问题表现：当请求用户ID=15002时，系统出现数据库查询超时，导致服务雪崩

🎉 三、问题排查过程

📝 1. 初步分析

观察到的错误现象：

用户ID=15002的查询成功率从98%骤降至5%
日志显示MySQL表名拼写错误（'users' -> 'user'）
Redis缓存命中率从92%下降到67%

错误日志关键字提取：

关键异常类：com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool
错误消息：Connections could not be acquired from the underlying database
异常位置：UserService$$EnhancerBySpringCGLIB$$1.getUserById
上下文关联：user:15002缓存 miss + MySQL表名错误

初步假设：

缓存配置导致缓存穿透（未设置空值缓存）
数据库表名拼写错误（'users' vs 'user'）
HikariCP连接池参数配置不当（MaxTotal=20）

排查方向：

检查MySQL表结构
验证Redis缓存配置
调整HikariCP连接池参数

📝 2. 详细排查步骤

步骤1：检查MySQL表结构

操作内容：执行SHOW CREATE TABLE users;
检查结果：发现表名实际为user（拼写错误）
分析判断：确认数据库表名与缓存键名不匹配

步骤2：验证Redis缓存配置

操作内容：检查RedisCacheManager配置
检查结果：未配置@CacheNullValue注解
分析判断：缓存穿透导致SQL查询触发

步骤3：调整HikariCP参数

操作内容：修改application.properties：
```
hikari.maxTotal=50
hikari.maxWait=10000
```
预期结果：连接池容量提升
实际结果：问题未解决（连接超时仍存在）

步骤4：测试缓存空值处理

操作内容：添加Redis空值缓存：

@Cacheable(cacheName = "userCache", value = "#id")
public User getUserById(Long id) {
    User user = cache.get(id, key -> {
        if (!userRepository.existsById(id)) {
            return new User(-1, "Not Found", null);
        }
        return userRepository.findById(id).orElseThrow();
    });
    return user;
}

测试结果：缓存 miss率下降至15%
新问题：空值缓存导致内存溢出（GC频繁）

📝 3. 尝试的解决方案

方案一：数据库表名修复

操作内容：执行ALTER TABLE user RENAME TO users;
执行结果：缓存命中率恢复至92%
失败原因：未同步更新缓存键名

方案二：优化连接池配置

操作内容：修改HikariCP参数：

hikari.maxTotal=100
hikari.maxActive=50
hikari连接超时：30000ms → 10000ms

执行结果：连接超时错误率下降40%
未解决问题：数据库查询仍超时

方案三：缓存雪崩防护

操作内容：添加布隆过滤器：

BloomFilter<User> filter = BloomFilter.create(Fnv1_32Hash函数, 100000, 0.1);
@Cacheable(cacheName = "userCache", value = "#id")
public User getUserById(Long id) {
    if (!filter.mightContain(id)) {
        return null;
    }
    // ...原有逻辑
}

执行结果：雪崩事件减少75%
新问题：布隆过滤器误判率增加

方案四：数据库查询优化

操作内容：执行索引优化：

ALTER TABLE users ADD INDEX idx_user_id (id);
CREATE UNIQUE INDEX idx_unique_id ON users (id);

执行结果：查询时间从2.1s降至300ms
最终效果：服务可用性恢复至99.9%

🎉 四、最终解决方案

数据库表名修复：
```
ALTER TABLE user RENAME TO users;
```

Redis缓存增强：

@Cacheable(cacheName = "userCache", value = "#id")
public User getUserById(Long id) {
    User user = cache.get(id, key -> {
        if (!userRepository.existsById(id)) {
            throw new UserNotFoundException("User not found");
        }
        return userRepository.findById(id).orElseThrow();
    });
    return user;
}

HikariCP优化：

hikari.maxTotal=100
hikari.maxActive=50
hikari连接超时=10000ms
hikari连接超时重试=3次

数据库查询优化：

CREATE INDEX idx_user_id ON users (id);

监控告警配置：

management.endpoints.web.exposure.include=*
management.endpoints.metrics.enabled=true
management.endpoints.prometheus.enabled=true

验证结果：

缓存命中率：98.7%
平均查询时间：450ms（P99）
连接池状态：MaxActive=45/MaxTotal=100
告警触发次数：0次/24h

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