java.sql.SQLTransientConnectionException: HikariPool-1 - Connection is not available, request time

ShardingSphere连接池超时根因分析

原创于 2025-11-10 19:00:12 发布 · 878 阅读

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文章标签：

# HikariCP #ShardingSphere #SQLTransientConnectionException #HTTP 500

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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]  
... (完整堆栈 omitted)  
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]  
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 5.3.0 + MySQL 8.0.32集群（3个节点）
操作：用户ID为15002的查询请求
表现：HTTP 500错误，事务回滚，数据库连接池无可用连接，监控显示3个数据节点CPU使用率>90%

🎉 三、问题排查过程

📝 1. 初步分析

错误现象：

高并发写入场景下偶现连接超时（每5分钟1次）
数据节点监控显示热点数据表（user表）全部在节点A负载过高

关键字提取：

错误类：com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool.getConnection
错误消息：request timed out after 30000ms
异常位置：HikariCP连接创建模块

初步假设：

数据节点A数据库连接数超限（MySQL max_connections=100，配置文件显示连接数为200）
网络延迟导致连接超时（节点A到应用服务器延迟>5秒）
ShardingSphere路由策略错误（未正确分片导致单节点负载过重）

排查方向：

检查MySQL连接数配置和当前连接数
使用hikari-pool- metrics监控连接池状态
验证ShardingSphere路由规则（spatical规则 vs range规则）

📝 2. 详细排查步骤

步骤1：检查数据库连接数

操作：登录节点A数据库，执行SHOW VARIABLES LIKE 'max_connections';
结果：max_connections=100，当前连接数SELECT COUNT(*) FROM information_schema connections;返回200
分析：连接数配置与实际使用量不符，但错误日志显示连接超时而非超限

步骤2：监控连接池状态

工具：jmxterm连接HikariCP MBean

输出：

Total Connections: 200 (Max: 200)  
Pending Connections: 150 (Max: 200)  
Last Error: "java.sql.SQLTransientConnectionException"

发现：连接池等待队列过长，但错误日志未显示连接拒绝

步骤3：验证路由规则

配置文件：/etc/sharding-sphere/sharding规则配置.xml

关键片段：

<sharding规则配置>  
  <规则名称>user</规则名称>  
  <表名>user</表名>  
  <策略>spatical</策略>  
  <字段>user_id</字段>  
  <节点>  
    <节点地址>nodeA:3306</节点地址>  
    <节点地址>nodeB:3306</节点地址>  
  </节点>  
</sharding规则配置>

问题：未设置valueRange导致所有数据路由到节点A

步骤4：压力测试验证

测试方法：使用JMeter发送500并发请求
结果：
- 节点A CPU使用率从90%飙升至100%
- 节点B CPU使用率保持<10%
结论：路由规则错误导致单节点过载

📝 3. 尝试的解决方案

方案一：调整HikariCP超时时间

操作：修改/etc/sharding-sphere/hikariCP配置.xml：

<maximumPoolSize>200</maximumPoolSize>  
<connectionTimeoutMs>60000</connectionTimeoutMs>

结果：超时时间延长至60秒，但5分钟后仍报错

方案二：优化路由规则

操作：修改路由规则为range策略：

<策略>range</策略>  
<字段>user_id</字段>  
<valueRange>1-1000000</valueRange>  
<节点>  
  <节点地址>nodeA:3306</节点地址>  
  <节点地址>nodeB:3306</节点地址>  
  <节点地址>nodeC:3306</节点地址>  
</节点>

结果：数据均分到3个节点，负载均衡

方案三：增加数据节点

操作：部署新节点C，配置为同集群
验证：监控显示3节点CPU使用率均<50%

🎉 最终解决方案

路由规则优化：将spatical改为range策略，设置valueRange避免单节点过载
节点扩容：新增节点C，集群节点数从3扩至4
监控告警：配置Prometheus+Grafana监控CPU和连接池指标

验证结果：

连接超时错误率从5%降至0.02%
数据节点负载差异<15%
事务成功率恢复至99.99%

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