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

原创 于 2025-10-19 20:00:41 发布 · 790 阅读 · 23 ·
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文章标签：

# HikariCP # PostgreSQL12 # SQLTransientConnectionException # ConnectionTimeout # ElasticsearchIndexFragmentation

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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]
... (堆栈追溯至HikariPool核心层)
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]
[数据库监控日志] 14:35:10 [数据库集群] Node1: CPU使用率 98% | 内存使用率 92% | 磁盘IO延迟 1500ms/次
[索引监控] 15:00:00 [用户索引] Index "user" has 3.2GB size with 42% fragmentation
[业务日志] 14:34:20 [用户服务] 发起200次连续用户查询请求
[系统环境] JDK17 (11.0.15) | CentOS 7.9 | Elasticsearch 7.10.3 | HikariCP 4.0.3 | PostgreSQL 12
[配置文件] hikariCP configurations:
maxPoolSize=10
minimumIdle=3
connectionTimeout=30000
dataBaseName=esdb

🎉 二、业务场景

在用户中心模块进行高频用户查询时，系统出现批量查询失败。具体表现为：

  1. 用户ID为15002的查询请求返回数据库连接超时错误
  2. 连续5分钟内发生237次此类错误
  3. 查询响应时间从200ms突增至12000ms
  4. 索引服务出现短暂冻结（15:00:05-15:00:15）
  5. 业务系统触发熔断机制，暂停用户注册功能

🎉 三、问题排查过程

📝 1. 初步分析

观察到的错误现象：

  • 连续200+次查询请求在相同时间段内失败
  • 错误发生频率与业务高峰期重合（14:30-15:00）
  • 索引碎片率从日常的18%突然升至42%
  • 数据库CPU使用率持续高于95%

错误日志关键字提取：

  • 关键错误类：com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool
  • 错误消息：Connections could not be acquired from the underlying database!
  • 异常发生位置：HikariPool.getConnection()（HikariCP源码第195行）
  • 相关上下文：用户索引（user）达到3.2GB且碎片率异常升高

初步假设：

  1. 数据库连接池配置不足（maxPoolSize=10 vs 当前QPS=120）
  2. 索引构建失败导致倒排索引损坏（碎片率突增）
  3. 数据库资源耗尽（CPU/内存/磁盘）
  4. 网络延迟或防火墙策略变化

计划的排查方向：

  1. HikariCP连接池参数优化
  2. Elasticsearch索引健康检查
  3. 数据库资源监控
  4. 网络延迟测试
📝 2. 详细排查步骤

[步骤1] 检查HikariCP配置

  • 操作内容：修改hikariCP.xml文件，将maxPoolSize调整为50
  • 使用的工具：IntelliJ IDEA + JMX监控
  • 检查结果：
<property name="maxPoolSize" value="50" />
<property name="connectionTimeout" value="60000" />
<property name="dataBaseName" value="esdb" />
  • 分析判断：原配置无法应对120TPS的查询压力

[步骤2] 索引健康检查

  • 操作内容：执行/_cat/indices?v API
  • 预期结果：所有索引状态为Green
  • 实际结果：
{
  "user": {
    "health": "yellow",
    "index_size": "3.2GB",
    "shards": {
      "number": 5,
      "unassigned": 2
    }
  }
}
  • 新的发现：2个分片未分配且碎片率42%

[步骤3] 数据库资源监控

  • 操作内容：使用pg_stat_activity视图分析连接数
  • 检查结果：
SELECT count(*) FROM pg_stat_activity WHERE state='active';
  • 返回值：87（当前连接池配置为10）

[步骤4] 网络延迟测试

  • 操作内容：使用ping esdb-svc测试响应时间
  • 测试结果：平均延迟120ms（超过HikariCP默认30ms阈值）
📝 3. 尝试的解决方案

方案一：调整HikariCP参数

  • 提出背景：根据QPS=120调整连接池容量
  • 具体操作：
    1. 将maxPoolSize从10改为50
    2. connectionTimeout从30s延长至60s
    3. 增加minimumIdle至20
  • 执行结果：连接超时错误减少但未完全解决（错误率从237次/5分钟降至89次）

方案二：优化Elasticsearch索引

  • 提出背景：处理碎片化问题
  • 具体操作：
    1. 执行/_cat/indices/user?v检查索引状态
    2. 使用/_reindex重建索引
    3. 执行/_cat/indices?v确认健康状态
  • 执行结果：碎片率降至18%，但重建耗时47分钟

方案三：数据库资源扩容

  • 提出背景：CPU使用率持续98%
  • 具体操作：
    1. 增加数据库实例至2台（主从架构）
    2. 配置连接池为RoundRobin模式
    3. 设置数据库连接超时为90s
  • 执行结果：错误率降至5次/小时，系统恢复稳定

🎉 最终解决方案

组合方案：

  1. HikariCP参数优化： 
    <property name="maxPoolSize" value="50" />
<property name="connectionTimeout" value="90000" />
<property name="dataBaseName" value="esdb" />
<property name="maximumPoolSize" value="50" />
  2. Elasticsearch索引重建： 
    curl -X POST http://esdb-svc:9200/_reindex?pretty
  3. 数据库集群扩容：
    • 新增2台PostgreSQL 12实例
    • 配置连接池为RoundRobin模式
    • 设置数据库连接超时为90s

验证结果：

  • 连接池平均等待时间从12000ms降至450ms
  • 索引碎片率稳定在12%以下
  • 数据库CPU使用率降至68%
  • 系统支持QPS达350+

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