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

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  • 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

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  • 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

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👥 项目与团队管理进阶

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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]
... (完整堆栈见附件1)
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]
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]
[数据库环境] MySQL 8.0.32 | JDK 17 | HikariCP 4.0.3 | ShardingSphere 5.3.1 | Spring Boot 2.7.14
[ShardingSphere配置] 
- 数据源配置:master_ds@127.0.0.1:3306
- 分片规则:user_id哈希分片(模值100)
- 主键生成:雪花算法(数据节点:ds1)
[业务上下文] 用户并发查询用户ID=15002,触发10次数据库查询失败

🎉 二、业务场景

  • 环境:线上生产环境,单集群部署
  • 操作:用户访问用户详情接口(GET /api/user/{id})
  • 表现:ID=15002的用户查询失败率100%,其他ID查询成功率90%
  • 影响:核心用户信息查询功能中断,影响20%业务流量

🎉 三、问题排查过程

📝 1. 初步分析

错误现象

  • 实时监控显示主库数据库连接数达到800+(阈值100)
  • 响应时间从200ms突增至5s+(P99指标)
  • 请求参数中user_id=15002的占比100%

错误日志关键字

  • SQLTransientConnectionException
  • HikariPool-1
  • request timed out after 30000ms
  • 雪花算法

初步假设

  1. HikariCP连接池配置不当(超时时间过长)
  2. 主键生成导致数据过度集中(15002哈希值相同)
  3. 数据库服务响应异常(CPU使用率>90%)

排查方向

  1. 检查HikariCP连接超时配置
  2. 验证ShardingSphere分片规则
  3. 监控数据库资源使用情况
📝 2. 详细排查步骤

步骤1:HikariCP配置检查

  • 操作:vi /opt/sharding-sphere/conf/hikari.properties
  • 结果:
    connectionTimeout=30000
    maximumPoolSize=100
    minimumIdle=10
    keepaliveTime=600000
    
  • 分析:超时时间30s超出合理范围(建议5-10s),最大连接数100无法支撑200QPS

步骤2:分片规则验证

  • 操作:curl -v http://localhost:8081/sharding-sphere/admin --user admin:admin
  • 结果:
    {
      "sharding规则": {
        "user表": {
          "分片策略": "哈希分片",
          "模值": 100
        }
      }
    }
    
  • 分析:user_id=15002的哈希值为15002%100=2,实际连接到ds2节点(配置为ds1)

步骤3:数据库监控

  • 操作:mysql -u root -p -e "SHOW PROCESSLIST;"
  • 结果:
    | Id | User | Host | db | Command | Time | State       | Info                          |
    | 123 | app  | 127.0.0.1 | user | SELECT  | 5s+ | Using index | SELECT * FROM user WHERE id=15002 |
    
  • 分析:ds1节点CPU使用率98%,I/O等待时间>200ms

步骤4:主键生成验证

  • 操作:bin/sharding-sphere-cli -c /conf/config.xml -g user_id
  • 结果:
    [雪花算法] 数据节点:ds1(实际连接到ds2)
    [主键生成] 20251012-001-15002-0001
    
  • 分析:雪花算法默认数据节点与分片规则冲突
📝 3. 尝试的解决方案

方案一:调整HikariCP配置

  • 操作:
    connectionTimeout=5000
    maximumPoolSize=500
    minimumIdle=50
    
  • 结果:连接超时错误率降低40%,但ID=15002仍失败

方案二:优化分片规则

  • 操作:修改为范围分片
    alter table user add primary key (id) comment '哈希分片';
    alter table user modify column id BIGINT comment '哈希分片';
    
  • 结果:分片策略错误导致表结构异常

方案三:重构主键生成

  • 操作:
    @TableId(type = TableIdType.Snowflake, generator = "snowflake")
    @Sequence(value = "user_id_seq", cycle = false)
    private Long id;
    
  • 结果:主键生成逻辑与分片规则解耦

方案四:节点负载均衡

  • 操作:增加ds2副本
    sharding-sphere-cli -c /conf/config.xml -a add_ds ds2 127.0.0.1:3307
    
  • 结果:连接数分布均衡,错误率降至5%

🎉 最终解决方案

  1. 调整HikariCP配置

    connectionTimeout=5000
    maximumPoolSize=200
    minimumIdle=50
    maximumLifetime=18000000
    validationQuery=SELECT 1
    
  2. 优化分片规则

    alter table user modify column id BIGINT comment '哈希分片';
    alter table user add primary key (id) comment '哈希分片';
    
  3. 重构主键生成

    @TableId(type = TableIdType.Snowflake, generator = "snowflake")
    @Sequence(value = "user_id_seq", cycle = false)
    private Long id;
    
  4. 增加数据库副本

    sharding-sphere-cli -c /conf/config.xml -a add_ds ds2 127.0.0.1:3307
    
  5. 监控告警设置

    sharding-sphere-cli -c /conf/config.xml -a add警报警报 ds1 connection>100
    

🎉 验证结果

  • 连接超时错误率:0%
  • 数据库平均响应时间:220ms(P99)
  • 分片均衡度:ds1/ds2连接数比1:1.2
  • 主键生成分布:哈希值0-99均匀分布

(完整排查过程包含87个中间步骤、15次配置修改和3次集群重构,具体操作记录详见附件2)

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