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

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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
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🌊 海量数据处理实战

• 分库分表进阶：按年月分表、奇偶分片、分片键设计（年月前缀+雪花算法）
• 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

• MySQL性能极限：CPU核数规划、BufferPool内存分配、ESSD云盘IOPS优化
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🔒 系统安全全链路

• 网关安全体系：签名验签、防重放攻击、TLS加密传输
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🔄 数据一致性终极方案

• 缓存数据库同步：双删策略、延时双删、binlog订阅机制
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👥 项目与团队管理进阶

• 开发流程优化：联调机制、需求池管理、三方对接规范化
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• 团队效能提升：知识沉淀、备份机制、文档体系构建
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🎉 一、错误日志

[2025-10-12 14:35:12.888] ERROR 12345 --- [nio-8080-exec-5] com.example.sharding.service.UserShardingService : [UserShardingService] Vertical table split failed
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 com.example.sharding.service.UserShardingService$$EnhancerBySpringCGLIB$$1.getVerticalUser(<<generated>>)
at com.example.sharding.controller.UserController.getVerticalUser(UserController.java:62)
at org.springframework.web.method.support InvocableHandlerMethod.invokeForRequest(InvocableHandlerMethod.java:150)
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.HikariDataSource.getConnection(HikariDataSource.java:128) ~[HikariCP-4.0.3.jar:na]
at org.shardingSphere.core.api.config.model.sharding rule VerticalShardingRule#queryShardingTable
at org.shardingSphere.core.api.config.model.sharding rule VerticalShardingRule#splitTable
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]

🎉 二、业务场景

• 环境：ShardingSphere 5.5.3 + MySQL 8.0.32集群（3节点）
• 操作：通过垂直分表接口查询用户数据（用户ID为20251012_123456）
• 表现：HTTP 500错误，响应时间从200ms突增至60s+，数据库监控显示连接池等待队列长度持续超过50
• 影响：日均2000+次查询请求中约15%失败，核心业务接口可用性下降至85%

🎉 三、问题排查过程

📝 1. 初步分析

观察到的错误现象：

• 分表查询失败率在高峰期（20:00-22:00）达32%
• 日志中VerticalShardingRule#splitTable执行时间从平均120ms增至2.3s+
• 数据库监控显示主库连接数占用率从75%飙升至98%

错误日志关键字提取：

• 核心异常类：com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool
• 错误消息：Connection is not available, request timed out after 30000ms
• 异常位置：VerticalShardingRule#splitTable（行号142）
• 关键上下文：user_id=20251012_123456触发分表计算

初步假设：

1. 数据库连接池配置不足（HikariCP max pool size=50）
2. 分表策略计算逻辑导致热点问题（用户ID前缀固定）
3. MySQL线程池配置不当（thread pool size=100）

计划排查方向：

1. 检查src/main/resources/sharding规则配置文件（vertical-sharding rule.xml）
2. 验证HikariCP连接池监控指标（Prometheus数据）
3. 分析分表计算逻辑（UserShardingService#splitTable方法）

📝 2. 详细排查步骤

步骤1 检查分表配置

• 操作内容：使用sharding rule.xml配置文件
• 检查结果：

  <sharding-algorithm-name>user_id_prefix</sharding-algorithm-name>
  <sharding-column>user_id</sharding-column>
  <sharding-algorithm-configuration>
    <function-name>mod</function-name>
    <arguments>10</arguments>
  </sharding-algorithm-configuration>
  

• 分析判断：固定使用user_id前缀且取模10导致分片不均（10%的ID集中在相同分片）

步骤2 验证连接池配置

• 操作内容：查看HikariCPProperties配置
• 检查结果：

  hikari.max-pool-size=50
  hikari.min-idle=10
  hikari连接超时时间=30000ms
  

• 分析判断：最大连接数50无法支撑100+并发请求

步骤3 分表计算压力测试

• 测试方法：使用JMeter模拟500并发请求
• 测试数据：user_id从20251012_000000到20251012_999999
• 测试结果：
  • 80%请求分配到user_0分片
  • 分表计算耗时中位数从120ms增至2.1s
  • 分片计算线程阻塞率92%

步骤4 重新审视错误日志

• 新发现：VerticalShardingRule#splitTable方法中存在递归计算
• 关联分析：递归导致分片计算时间复杂度O(n)
• 调整假设：增加分片策略缓存机制

📝 3. 尝试的解决方案

方案一：优化分片策略

• 提出背景：解决分片热点问题
• 具体操作：
  1. 将mod算法改为hash算法
  2. 增加分片数量至20
  3. 添加缓存机制（Caffeine缓存）
• 执行结果：分片分布均匀度从18%提升至85%，连接等待时间下降至800ms
• 失败原因：缓存未命中导致性能波动

方案二：调整连接池参数

• 提出背景：解决连接不足问题
• 具体操作：
  1. 将max-pool-size提升至100
  2. 设置connection-timeout=5000ms
  3. 启用max-lifetime=600000ms
• 执行结果：连接池等待队列长度从50降至8，但分表计算仍超时
• 失败原因：未解决分表计算性能问题

方案三：重构分表计算逻辑

• 提出背景：解决递归计算问题
• 具体操作：
  1. 将递归改为迭代计算
  2. 添加预计算缓存（Redis）
  3. 优化分片算法为user_id % 20
• 执行结果：
  • 分表计算耗时从2.1s降至120ms
  • 连接池等待时间降至300ms
  • 峰值并发处理能力提升至1200TPS
• 成功验证：通过JMeter 1000并发测试，错误率<0.5%

🎉 最终有效解决方案

1. 分片策略优化：

   • 使用hash(user_id) % 20算法
   • 添加Redis缓存（TTL=30s）
   • 分片数量调整为20

2. 连接池调整：

   • max-pool-size=100
   • min-idle=30
   • connection-timeout=5000ms

3. 性能监控：

   • Prometheus监控分片计算耗时
   • Grafana仪表盘实时展示分片分布
   • 添加熔断机制（当计算耗时>500ms时返回403）

4. 数据库优化：

   • 为分表字段添加索引
   • 启用MySQL线程池（thread pool size=200）
   • 设置innodb_buffer_pool_size=4G

修复后系统在2000TPS压力下保持99.2%可用性，分表计算耗时稳定在120ms内，连接池等待时间<500ms。

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