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

💡 亲爱的技术伙伴们:

你是否正在为这些问题焦虑——

✅ 简历投出去杳无音信,明明技术不差却总卡在面试?

✅ 每次终面都紧张不已,不知道面试官到底想要什么答案?

✅ 技术知识点零零散散,遇到系统设计题就头脑一片空白?


🎯 Java高级开发岗面试急救包》—— 专为突破面试瓶颈而生

这不是普通的面试题汇总,而是凝聚多年面试官经验的实战赋能体系。我不仅告诉你答案,更帮你建立面试官的思维模式。

🔗 课程链接https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/40731


🎯 精准人群定位

  • 📖 应届生/在校生——缺乏项目经验?我帮你用技术深度弥补经验不足
  • 🔄 初级/中级开发者——技术栈单一?带你突破技术瓶颈,实现薪资跃迁
  • 🚀 高级开发者——面临架构设计难题?深入剖析真实的大型互联网项目场景
  • 非科班转行——基础不扎实?建立完整知识体系,面试更有底气

🔥 《Java高级开发岗面试急救包》(完整技术体系)

🚀 高并发深度实战

  • 限流体系:IP级、用户级、应用级三维限流策略,详解滑动窗口、令牌桶算法实现
  • 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
  • 故障五步闭环:快速发现→定位→恢复→分析→治理全流程
  • 容量规划体系:压力测试、瓶颈分析、扩容方案设计
  • 灾备演练实战:数据备份、业务切换、灾难恢复预案

🚀 立即行动,改变从现在开始!

🔗 课程链接https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/40731

不要再让面试成为你职业发展的绊脚石!用7天时间系统准备,轻松应对各种技术面试场景。

💪 投资一份面试急救包,收获一份心仪的Offer!

🎉 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:

  1. HBase ZK ensemble节点故障导致元数据同步失败
  2. HikariCP连接池配置不合理(最小空闲连接0)
  3. 分片算法未正确处理大范围ID(user_id到10位)

排查方向:

  1. 检查ZK集群健康状态
  2. 调整HikariCP连接池参数
  3. 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:
    1. 调整HBase MemStore大小:hbase.hregion.memstore.size=256m
    2. 启用StoreFile合并:hbase.hregion.max.filesize=1024m
    3. 重启RegionServer
  • 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

  1. 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
  2. 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");
        }
    }
    
  3. 连接池配置

    hikari.maximumPoolSize=250
    hikari.minimumIdle=100
    hikari.idleTimeout=60000
    hikari connectionTimeout=15000
    
  4. 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+

优快云

博主分享

📥博主的人生感悟和目标

Java程序员廖志伟

📙经过多年在优快云创作上千篇文章的经验积累,我已经拥有了不错的写作技巧。同时,我还与清华大学出版社签下了四本书籍的合约,并将陆续出版。

面试备战资料

八股文备战
场景描述链接
时间充裕(25万字)Java知识点大全(高频面试题)Java知识点大全
时间紧急(15万字)Java高级开发高频面试题Java高级开发高频面试题

理论知识专题(图文并茂,字数过万)

技术栈链接
RocketMQRocketMQ详解
KafkaKafka详解
RabbitMQRabbitMQ详解
MongoDBMongoDB详解
ElasticSearchElasticSearch详解
ZookeeperZookeeper详解
RedisRedis详解
MySQLMySQL详解
JVMJVM详解

集群部署(图文并茂,字数过万)

技术栈部署架构链接
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
Redis三主三从集群(三种方式部署/18个节点的Redis Cluster模式)三种部署方式教程
RocketMQDLedger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

项目名称链接地址
高并发红包雨项目https://gitee.com/java_wxid/red-packet-rain
微服务技术集成demo项目https://gitee.com/java_wxid/java_wxid

管理经验

【公司管理与研发流程优化】针对研发流程、需求管理、沟通协作、文档建设、绩效考核等问题的综合解决方案:https://download.youkuaiyun.com/download/java_wxid/91148718

希望各位读者朋友能够多多支持!

现在时代变了,信息爆炸,酒香也怕巷子深,博主真的需要大家的帮助才能在这片海洋中继续发光发热,所以,赶紧动动你的小手,点波关注❤️,点波赞👍,点波收藏⭐,甚至点波评论✍️,都是对博主最好的支持和鼓励!

🔔如果您需要转载或者搬运这篇文章的话,非常欢迎您私信我哦~

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值