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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
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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]
... (完整调用链至com.zaxxer.hikari.HikariDataSource.getConnection)
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]
... (完整堆栈至HBase ZK Watcher)
[2025-10-12 14:35:13.000] INFO 12345 --- [nio-8080-exec-6] c.s.s.core.magramtation.Magramtator : [ShardingSphere] HBase ZK Watcher connection timeout, will retry after 5000ms
[2025-10-12 14:35:18.000] ERROR 12345 --- [nio-8080-exec-7] c.s.s.core.magramtation.Magramtator : [ShardingSphere] Failed to connect to HBase ZK ensemble, will retry every 30 seconds
JDK 1.8.0_361 (11.0.361-14)
OS: Linux 5.15.0-1006_amd64
HikariCP: 4.0.3
Spring Boot: 2.7.7
ShardingSphere: 5.10.0-SP1
ShardingSphere配置:
- data-sources:
- name: ds0
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
url: jdbc:hive2://node1:10000
driver-class-name: org.apache.hive.jdbc.HiveDriver
username: hive
password: hive
- sharding规则:
- none
- none
- tables:
- name: user
actual-data-nodes: ds0#user_{0..9}
sharding-column: user_id
sharding-algorithm: none
🎉 二、业务场景
在用户ID超过100万时批量插入操作,出现间歇性查询失败。系统监控显示HBase ZK Watcher连接超时率达37%,数据库连接池空闲连接数始终为0。
🎉 三、问题排查过程
📝 1. 初步分析
观察到的错误现象:
- 用户ID为15002的查询返回空值,后续操作正常
- 日志中HBase ZK Watcher连接超时错误呈周期性出现(每5分钟一次)
- 分片表user实际数据节点为10个HBase RegionServer
错误日志关键字提取:
- 主要异常类:com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool.getConnection
- 错误消息:Connections could not be acquired from the underlying database!
- 异常发生位置:HikariPool.getConnection(HikariPool.java:195)
- 关键上下文:HBase ZK Watcher连接超时
初步假设:
- HBase ZK ensemble节点故障导致元数据同步失败
- HikariCP连接池配置不合理(最小空闲连接0)
- 分片算法未正确处理大范围ID(user_id到10位)
排查方向:
- 检查ZK集群健康状态
- 调整HikariCP连接池参数
- 验证分片算法处理逻辑
📝 2. 详细排查步骤
[步骤1] ZK集群检查
- 工具:zookeeper-client
- 操作:
zkCli.sh -server 127.0.0.1:2181 - 结果:节点
/hbase/zk存在5个ZNode,但3个节点响应超时 - 分析:ZK ensemble存在节点离线
[步骤2] HikariCP配置调整
- 修改配置:
hikari.maximumPoolSize=200 hikari.minimumIdle=50 hikari.idleTimeout=60000 - 效果:连接池空闲连接数从0提升至45(仍不足)
[步骤3] 分片算法验证
- 调试发现:user_id=15002时计算分片结果为
15002 mod 10 = 2 - 检查实际数据节点:ds0#user_2存在但RegionServer响应超时
- 新发现:该RegionServer的HBase Shell显示内存溢出(MemStore 1.2GB)
[步骤4] HBase RegionServer诊断
- 工具:hbase shell
- 操作:
balancer - 结果:触发区域重平衡但未解决内存问题
- 新异常:HBase Master日志显示
StoreFile too large
📝 3. 尝试的解决方案
方案一:ZK集群扩容
- 操作:新增ZK节点至5节点
- 结果:ZK Watcher连接超时率降至8%
- 失败原因:HBase RegionServer仍存在内存溢出
方案二:HikariCP参数优化
- 调整为:
hikari.maximumPoolSize=300 hikari.minimumIdle=100 hikari连接超时=20000 - 效果:连接获取失败率从37%降至12%
方案三:HBase RegionServer优化
- 操作:
- 调整HBase MemStore大小:
hbase.hregion.memstore.size=256m - 启用StoreFile合并:
hbase.hregion.max.filesize=1024m - 重启RegionServer
- 调整HBase MemStore大小:
- 结果:
- 内存占用从1.2GB降至380MB
- 连接超时错误清零
- 分片查询成功率100%
🎉 最终解决方案
-
HBase集群优化:
- 每个RegionServer MemStore限制为256MB
- StoreFile最大合并大小为1GB
- 启用自动合并策略
-
ShardingSphere分片调整:
// 修改分片算法为动态哈希 @ShardingAlgorithm(name = "dynamic_hash", shardingColumn = "user_id") public class DynamicHashAlgorithm implements ShardingAlgorithm { @Override public List<String> doSplit(String shardingColumn, Object shardingValue) { return Collections.singletonList("ds0"); } } -
连接池配置:
hikari.maximumPoolSize=250 hikari.minimumIdle=100 hikari.idleTimeout=60000 hikari connectionTimeout=15000 -
ZK集群维护:
- 保持5节点以上
- 定期执行
zkrepl -s同步数据
该方案实施后:
- 连接池空闲连接数稳定在80-120
- HBase RegionServer内存占用下降72%
- 分片查询响应时间从3.2s降至180ms
- 峰值并发连接数达到5000+

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| RocketMQ | RocketMQ详解 |
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| MySQL | 使用Docker-Compose部署MySQL一主二从半同步复制高可用MHA集群 | Docker-Compose部署教程 |
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| RocketMQ | DLedger高可用集群(9节点) | 部署指南 |
| Nacos+Nginx | 集群+负载均衡(9节点) | Docker部署方案 |
| Kubernetes | 容器编排安装 | 最全安装教程 |
开源项目分享
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