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

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🚀 高并发深度实战

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• 熔断机制：基于错误率、流量基数、响应延迟的多维度熔断判断逻辑
• 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

• 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
• Redis高可用架构：内存分配策略、持久化方案选择、带宽规划指南
• RocketMQ集群设计：Broker资源配置、PageCache优化、网络带宽规划

🔒 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
• 服务器安全加固：SSH Key登录、非标端口、内网隔离、堡垒机审计
• 云存储安全：临时凭证机制、私有桶+签名URL、文件校验与病毒扫描
• 风控体系构建：实时规则引擎、风险打分模型、离线复盘机制

🔄 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
• 大厂方案解析：Facebook租约机制、Uber版本号机制实战剖析
• 发布一致性保障：蓝绿发布、灰度发布、流量调度全流程
• 事务一致性：分布式事务、最终一致性、补偿事务深度解读

👥 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
• 风险管理体系：优先级划分、工时预警、成本控制方法论
• 团队效能提升：知识沉淀、备份机制、文档体系构建
• 新人培养体系：入职培训、知识共享、工具化引导

🏗️ 系统稳定性建设

• 上线三板斧：灰度发布策略、监控告警体系、回滚预案设计
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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.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ShardingSphere逻辑表场景下，用户通过Web端发起/user/getUserById接口请求（请求参数：userId=15002），操作环境为：

• 服务器：CentOS 7.6，JDK 1.8.0_361
• 数据库：MySQL 8.0.32集群（主从3节点）
• 框架：Spring Boot 2.7.8 + ShardingSphere 5.3.0
• 请求时间：2025-10-12 14:35:12（高峰期并发量达1200TPS）
• 逻辑表配置：user_t表按user_id哈希分片，分片策略为user_id % 3

🎉 三、问题排查过程

📝 1. 初步分析

观察到的错误现象：

• 用户点击"查询用户"按钮后返回500错误
• 日志中getUserById方法执行超时（耗时23.8秒）
• 该接口在高峰期频繁报错（错误率从0.5%飙升至18.7%）
• 系统监控显示数据库连接池空闲连接数持续为0

错误日志关键字提取：

• 关键错误类：com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool
• 错误消息：Connection is not available, request timed out after 30000ms
• 异常发生位置：HikariPool.getConnection(HikariPool.java:197)
• 相关上下文：ShardingSphere逻辑表查询、user_t表分片策略

初步假设：

1. 数据库连接池配置参数不足（MaxPoolSize=50）
2. 分片策略导致热点问题（所有请求集中到同一个分片节点）
3. MySQL集群性能瓶颈（CPU使用率>85%，IOPS<5000）

计划的排查方向：

1. 检查HikariCP连接池参数（MaxPoolSize、Timeout）
2. 分析ShardingSphere分片策略有效性
3. 监控MySQL集群资源使用情况

📝 2. 详细排查步骤

[步骤1] 检查HikariCP配置

• 操作内容：通过src/main/resources/hikari.properties修改参数

  maxPoolSize=200
  connectionTimeout=30000
  validationTimeout=30000
  

• 使用的工具：IDEA + JMX监控
• 检查结果：连接池空闲数从0提升至15，但错误仍存在
• 分析判断：连接数增加未解决根本问题

[步骤2] 分析分片策略

• 操作内容：通过ShardingSphere控制台查看分片规则

  {
    "sharding规则": {
      "user_t": {
        "shardingColumn": "user_id",
        "algorithm": "hash",
        "algorithmExpression": "user_id % 3",
        "strategy": "range"
      }
    }
  }
  

• 使用的工具：ShardingSphere控制台 + SQL执行计划分析
• 关键发现：所有user_id=15002的请求均路由到分片节点1
• 新的发现：分片算法表达式应为user_id % 3 + 1（避免0分片）

[步骤3] 监控MySQL集群

• 操作内容：使用SHOW PROCESSLIST监控执行情况

  SELECT * FROM information_schema.processlist WHERE db='user_db';
  

• 检查结果：分片节点1的线程数达到128（最大连接数100）
• 对比分析：连接数超过MySQL配置的max_connections=100

[步骤4] 测试优化方案

• 测试方法：通过JMeter模拟2000并发请求

  Post请求：/user/getUserById?userId=15002
  

• 测试数据：固定userId=15002（模拟热点问题）
• 测试结果：请求成功率从32%降至5%，平均响应时间达45秒
• 结论：分片策略导致严重热点问题

📝 3. 尝试的解决方案

方案一：调整分片策略

• 提出背景：解决热点问题（排查步骤3发现）
• 来源：ShardingSphere官方文档《分片策略优化指南》
• 具体操作：
  1. 修改分片算法表达式：user_id % 3 + 1
  2. 增加分片数量：将% 3改为% 5
  3. 添加哈希均衡策略
• 执行结果：热点问题缓解（请求成功率恢复至89%）
• 失败原因分析：未考虑分片粒度与业务数据分布匹配

方案二：优化连接池配置

• 提出背景：提升连接池容量（排查步骤1）
• 来源：HikariCP GitHub Issue #678
• 具体操作：

  maxPoolSize=300
  minimumIdle=100
  idleTimeout=600000
  

• 执行结果：连接池使用率从95%降至68%
• 失败原因分析：未解决MySQL连接数限制问题

方案三：集群扩容与索引优化

• 提出背景：解决资源瓶颈（排查步骤4）
• 来源：MySQL官方最佳实践
• 具体操作：
  1. 扩容分片节点至5节点（总连接数=5*100=500）
  2. 添加复合索引：

     ALTER TABLE user_t ADD INDEX idx_user_id (user_id);
     

  3. 修改MySQL配置：

     [mysqld]
     max_connections=500
     table_open_cache=1000
     

• 执行结果：TPS提升至3500，错误率<0.3%
• 失败原因分析：未及时清理旧索引（索引碎片率>30%）

🎉 最终有效解决方案

1. 分片策略优化：
   • 修改算法表达式：user_id % 5 + 1
   • 添加哈希均衡策略（sharding-algorithm: com.shardingSphere.core算法.HashedAlgorithm）
2. 连接池配置调整：

   maxPoolSize=300
   minimumIdle=100
   connectionTimeout=30000
   validationTimeout=30000
   

3. 数据库优化：
   • 扩容分片节点至5节点
   • 添加复合索引并清理碎片
   • 修改MySQL配置参数
4. 监控体系完善：
   • 添加Prometheus监控指标：

     # 分片热点监控
     rate(user_t_getUserById_total[5m]) > 1000
     # 连接池状态监控
     hikari_pool_max_size > 200
     

（注：完整排查过程包含12次方案迭代，涉及5个核心问题点，最终通过分片策略优化+资源扩容+索引重构实现系统稳定运行）

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