ERROR: could not create server process: out of memory FATAL: could not accept new connections: o

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🎉 一、错误日志

[2025-10-12 14:35:12.888] ERROR 12345 --- [nio-8080-exec-5] com.example.app.service.UserService : [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.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!

JDK Version: 17.0.8
OS: Linux 5.15.0-1006-amd64
HikariCP Version: 4.0.3
Spring Boot Version: 2.7.5
Database: PostgreSQL 14.5
HikariCP Configuration:
maximumPoolSize=10
minimumIdle=5
connectionTimeout=30000
Database Service: db-service (Cluster: db-cluster)
Pod IP: 10.24.0.5
Service DNS: db-service.default.svc.cluster.local
Kubernetes Node: node1
Tolerations:
- operator: Exists
  key: node.kubernetes.io/unschedulable
  value: "false"
  effect: NoSchedule
Pod Resource Limits:
CPU: 1
Memory: 2Gi
Node Resource Usage:
CPU: 75% (Total: 100%)
Memory: 85% (Total: 100%)
PostgreSQL Logs (Last 10 Lines):
[2025-10-12 14:35:12] ERROR: could not create server process: out of memory
[2025-10-12 14:35:12] FATAL: could not accept new connections: out of memory

🎉 二、业务场景

在Kubernetes集群中,当用户通过API请求获取用户信息时,服务Pod在节点1(10.24.0.5)出现数据库连接超时错误。具体表现为:

  1. 用户请求频率达到200TPS时触发
  2. 错误发生前数据库服务CPU使用率持续超过80%
  3. 对应Pod的Memory使用率突然从65%飙升至98%
  4. 调度系统日志显示Pod因资源不足被尝试驱逐(Evicted)

🎉 三、问题排查过程

📝 1. 初步分析

观察到的错误现象:

  • 用户请求响应时间从200ms突增至5s
  • 对应Pod在5分钟内出现3次异常重启
  • 错误日志显示数据库服务内存耗尽

错误日志关键字提取:

  • 关键错误类:java.sql.SQLTransientConnectionException
  • 错误消息:Connection is not available, request timed out after 30000ms
  • 异常发生位置:HikariPool.getConnection()(HikariCP源码第195行)
  • 相关上下文:UserService.getUserById()(服务层代码第32行)

初步假设:

  1. 数据库连接池配置不当(HikariCP参数)
  2. PostgreSQL服务内存泄漏
  3. Kubernetes节点资源配额不足

计划的排查方向:

  1. 检查HikariCP连接池参数
  2. 分析PostgreSQL内存使用模式
  3. 验证节点资源配额
  4. 检查Pod调度策略
📝 2. 详细排查步骤

[步骤1] 检查HikariCP配置

  • 操作内容:修改application.properties文件
spring.datasource.hikari.maximumPoolSize=20
spring.datasource.hikari.minimumIdle=10
spring.datasource.hikari.connectionTimeout=60000
  • 使用kubectl exec -it <pod-name> -- curl http://localhost:8080/log?level=DEBUG
  • 检查结果:连接超时错误仍出现,但连接池大小提升后Pod内存占用下降5%

[步骤2] 分析PostgreSQL内存

  • 操作内容:执行pg_stat_activity查询
SELECT usename, application_name, client_addr, state, wait_type, wait_event 
FROM pg_stat_activity 
WHERE state='active' 
ORDER BY wait_event;
  • 发现:有12个连接处于wait_event=BGWriter状态
  • 查阅文档:BGWriter在缓冲区同步时占用大量内存

[步骤3] 调整PostgreSQL配置

  • 修改postgresql.conf
shared_buffers = 256MB
bgwriter_delay = 500ms
  • 重启数据库服务:kubectl restart pod/db-service-postgresql

[步骤4] 验证节点资源

  • 操作内容:检查节点资源使用
kubectl top nodes --no-headers
  • 发现:节点1的Memory Available从1.2Gi降至400Mi

[步骤5] 优化Pod调度策略

  • 修改Pod的Tolerations:
tolerations:
- operator: Exists
  key: node.kubernetes.io/memory-pressure
  effect: NoSchedule
- operator: Exists
  key: node.kubernetes.io/disk-pressure
  effect: NoSchedule
📝 3. 尝试的解决方案

方案一:调整HikariCP参数

  • 提出背景:根据错误日志中的连接超时时间(30s)判断连接池配置不足
  • 具体操作:
    1. 将maximumPoolSize从10提升至20
    2. 将connectionTimeout从30s延长至60s
  • 执行结果:连接超时错误减少但Pod内存占用仍达95%

方案二:PostgreSQL内存优化

  • 提出背景:日志显示内存耗尽错误
  • 具体操作:
    1. 将shared_buffers从128MB提升至256MB
    2. 将bgwriter_delay从100ms调整为500ms
  • 执行结果:数据库内存占用下降40%,错误率降低70%

方案三:节点资源扩容

  • 提出背景:节点内存不足导致驱逐
  • 具体操作:
    1. 将节点1的Memory Limit从4Gi调整为8Gi
    2. 增加节点CPU配额至4核
  • 执行结果:Pod驱逐事件完全消除,错误率降至0.5TPH

方案四:Pod资源限制优化

  • 提出背景:发现Pod实际内存使用超过声明值
  • 具体操作:
    1. 在Pod spec中添加:
resources:
  limits:
    memory: 3Gi
  requests:
    memory: 2Gi
  • 执行结果:内存使用率稳定在85%以下

🎉 最终有效解决方案

  1. 数据库层优化

    • 将PostgreSQL的shared_buffers调整为256MB
    • 将bgwriter_delay设置为500ms
    • 添加work_mem=256MB参数优化排序算法
  2. 连接池调整

    spring.datasource.hikari.maximumPoolSize=20
    spring.datasource.hikari.minimumIdle=10
    spring.datasource.hikari.connectionTimeout=60000
    
  3. Kubernetes配置

    • 修改Pod的Tolerations排除内存压力事件
    • 在节点1上增加Memory Limit至8Gi
    • 设置Pod资源限制:
resources:
  limits:
    memory: 3Gi
  requests:
    memory: 2Gi
  1. 监控策略
    • 添加Prometheus监控指标:
      • POSTGRESQL_Buffers(缓冲区使用率)
      • POSTGRESQL_BgWriter(后台写入状态)
    • 配置Grafana预警规则(>90%时触发告警)

该方案实施后,系统在200TPS负载下持续运行2小时未出现异常,数据库连接成功率从75%提升至99.2%,Pod内存占用稳定在85%以内,符合Kubernetes集群的最佳实践要求。

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[gbase@gbase8s ~]$ gs_om -t start Starting cluster. ========================================= ========================================= [GAUSS-53600]: Can not start the database, the cmd is source /home/gbase/.bashrc; python3 '/opt/troila/install/om/script/local/StartInstance.py' -U gbase -R /opt/troila/install/app -t 300 --security-mode=off, Error: [FAILURE] gbase8s: [GAUSS-51607] : Failed to start instance. Error: Please check the gs_ctl log for failure details. [2025-07-11 20:13:06.698][34282][][gs_ctl]: gs_ctl started,datadir is /opt/troila/install/data/dn [2025-07-11 20:13:06.744][34282][][gs_ctl]: waiting for server to start... .0 LOG: [Alarm Module]can not read GAUSS_WARNING_TYPE env. 0 LOG: [Alarm Module]Host Name: gbase8s 0 LOG: [Alarm Module]Host IP: gbase8s. Copy hostname directly in case of taking 10s to use 'gethostbyname' when /etc/hosts does not contain <HOST IP> 0 LOG: [Alarm Module]Cluster Name: dbCluster 0 LOG: [Alarm Module]Invalid data in AlarmItem file! Read alarm English name failed! line: 58 0 WARNING: failed to open feature control file, please check whether it exists: FileName=gaussdb.version, Errno=2, Errmessage=No such file or directory. 0 WARNING: failed to parse feature control file: gaussdb.version. 0 WARNING: Failed to load the product control file, so gaussdb cannot distinguish product version. 0 LOG: bbox_dump_path is set to /opt/troila/corefile/ 2025-07-11 20:13:06.843 6870ffd2.1 [unknown] 140105381568832 [unknown] 0 dn_6001 DB010 0 [REDO] LOG: Recovery parallelism, cpu count = 4, max = 4, actual = 4 2025-07-11 20:13:06.843 6870ffd2.1 [unknown] 140105381568832 [unknown] 0 dn_6001 DB010 0 [REDO] LOG: ConfigRecoveryParallelism, true_max_recovery_parallelism:4, max_recovery_parallelism:4 gaussdb.state does not exist, and skipt setting since it is optional.2025-07-11 20:13:06.849 6870ffd2.1 [unknown] 140105381568832 [unknown] 0 dn_6001 00000 0 [BACKEND] LOG: [Alarm Module]can not read GAUSS_WARNING_TYPE env. 2025-07-11 20:13:06.849 6870ffd2.1 [unknown] 140105381568832 [unknown] 0 dn_6001 00000 0 [BACKEND] LOG: [Alarm Module]Host Name: gbase8s 2025-07-11 20:13:06.849 6870ffd2.1 [unknown] 140105381568832 [unknown] 0 dn_6001 00000 0 [BACKEND] LOG: [Alarm Module]Host IP: gbase8s. Copy hostname directly in case of taking 10s to use 'gethostbyname' when /etc/hosts does not contain <HOST IP> 2025-07-11 20:13:06.849 6870ffd2.1 [unknown] 140105381568832 [unknown] 0 dn_6001 00000 0 [BACKEND] LOG: [Alarm Module]Cluster Name: dbCluster 2025-07-11 20:13:06.849 6870ffd2.1 [unknown] 140105381568832 [unknown] 0 dn_6001 00000 0 [BACKEND] LOG: [Alarm Module]Invalid data in AlarmItem file! Read alarm English name failed! line: 58 2025-07-11 20:13:06.852 6870ffd2.1 [unknown] 140105381568832 [unknown] 0 dn_6001 00000 0 [BACKEND] LOG: loaded library "security_plugin" 2025-07-11 20:13:06.854 6870ffd2.1 [unknown] 140105381568832 [unknown] 0 dn_6001 01000 0 [BACKEND] WARNING: could not create any HA TCP/IP sockets 2025-07-11 20:13:06.854 6870ffd2.1 [unknown] 140105381568832 [unknown] 0 dn_6001 01000 0 [BACKEND] WARNING: could not create any HA TCP/IP sockets 2025-07-11 20:13:06.855 6870ffd2.1 [unknown] 140105381568832 [unknown] 0 dn_6001 00000 0 [BACKEND] LOG: InitNuma numaNodeNum: 1 numa_distribute_mode: none inheritThreadPool: 0. 2025-07-11 20:13:06.856 6870ffd2.1 [unknown] 140105381568832 [unknown] 0 dn_6001 01000 0 [BACKEND] WARNING: Failed to initialize the memory protect for g_instance.attr.attr_storage.cstore_buffers (1024 Mbytes) or shared memory (2910 Mbytes) is larger. 2025-07-11 20:13:06.856 6870ffd2.1 [unknown] 140105381568832 [unknown] 0 dn_6001 42809 0 [BACKEND] FATAL: could not create shared memory segment: Cannot allocate memory 2025-07-11 20:13:06.856 6870ffd2.1 [unknown] 140105381568832 [unknown] 0 dn_6001 42809 0 [BACKEND] DETAIL: Failed system call was shmget(key=15400001, size=3051538760, 03600). 2025-07-11 20:13:06.856 6870ffd2.1 [unknown] 140105381568832 [unknown] 0 dn_6001 42809 0 [BACKEND] HINT: This error usually means that openGauss's request for a shared memory segment exceeded available memory or swap space, or exceeded your kernel's SHMALL parameter. You can either reduce the request size or reconfigure the kernel with larger SHMALL. To reduce the request size (currently 3051538760 bytes), reduce openGauss's shared memory usage, perhaps by reducing shared_buffers. The openGauss documentation contains more information about shared memory configuration. 2025-07-11 20:13:06.866 6870ffd2.1 [unknown] 140105381568832 [unknown] 0 dn_6001 00000 0 [BACKEND] LOG: FiniNuma allocIndex: 0. [2025-07-11 20:13:07.754][34282][][gs_ctl]: waitpid 34285 failed, exitstatus is 256, ret is 2 [2025-07-11 20:13:07.754][34282][][gs_ctl]: stopped waiting [2025-07-11 20:13:07.754][34282][][gs_ctl]: could not start server Examine the log output..
07-15
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本项目是本人参加BAT等其他公司电话、现场面试之后总结出来的针对Java面试的知识点或真题,每个点或题目都是在面试中被问过的。 除开知识点,一定要准备好以下套路: 个人介绍,需要准备一个1分钟的介绍,包括学习经历、工作经历、项目经历、个人优势、一句话总结。 一定要自己背得滚瓜烂熟,张口就来 抽象概念,当面试官问你是如何理解多线程的时候,你要知道从定义、来源、实现、问题、优化、应用方面系统性地回答 项目强化,至少与知识点的比例是五五开,所以必须针对简历中的两个以上的项目,形成包括【架构和实现细节】,【正常流程和异常流程的处理】,【难点+坑+复盘优化】三位一体的组合拳 压力练习,面试的时候难免紧张,可能会严重影响发挥,通过平时多找机会参与交流分享,或找人做压力面试来改善 表达练习,表达能力非常影响在面试中的表现,能否简练地将答案告诉面试官,可以通过给自己讲解的方式刻意练习 重点针对,面试官会针对简历提问,所以请针对简历上写的所有技术点进行重点准备 Java基础 JVM原理 集合 多线程 IO 问题排查 Web框架、数据库 Spring MySQL Redis 通用基础 操作系统 网络通信协议 排序算法 常用设计模式 从URL到看到网页的过程 分布式 CAP理论 锁 事务 消息队列 协调器 ID生成方式 一致性hash 限流 微服务 微服务介绍 服务发现 API网关 服务容错保护 服务配置中心 算法 数组-快速排序-第k大个数 数组-对撞指针-最大蓄水 数组-滑动窗口-最小连续子数组 数组-归并排序-合并有序数组 数组-顺时针打印矩形 数组-24点游戏 链表-链表反转-链表相加 链表-...
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