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

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🎉 一、错误日志

[2023-11-15 14:22:33.442] ERROR [kubernetes-pod-abc123] [com.example.app.service.DatabaseService] [DatabaseService] Failed to connect to database: Connection timed out
    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)
        at com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool.getConnection(HikariPool.java:197)
        at com.zaxxer.hikari.HikariDataSource.getConnection(HikariDataSource.java:128)
        at org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager.doBegin(DataSourceTransactionManager.java:246)
        at org.springframework.transaction.support.AbstractPlatformTransactionManager.getTransaction(AbstractPlatformTransactionManager.java:378)
        at org.springframework.transaction.interceptor.TransactionAspectSupport.createTransactionIfNecessary(TransactionAspectSupport.java:595)
        ... (15 common frames omitted)

    Caused by: java.sql.SQLException: No available connections in pool
        at com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool.getConnection(HikariPool.java:195)
        at com.zaxxer.hikari.HikariDataSource.getConnection(HikariDataSource.java:128)
        ... (10 common frames omitted)

    Application Environment:
        JDK: 17.0.8 (OpenJDK)
        OS: Linux 5.15.0-1011-amd64
        Kubernetes: 1.27.3
        Database: PostgreSQL 14.5
        Config:
            hikariCP.maxPoolSize=20
            hikariCP连接超时时间=30000ms
            database.url=jdbc:postgresql://db-service:5432/appdb
            database.username=appuser
            database.password=apppass

    Business Context:
        During deployment of microservices, 3 pods (microservice-a, microservice-b, microservice-c) were scheduled on nodes with database-service pod
        Affinity: anti-affinity: pod.affinity term: key=appdb, operator=Exists, topologyKey=kubernetes.io/hostname
        Error occurred when microservice-a tried to query user data
        5 out of 10 concurrent requests failed with timeout
        Database monitoring showed 95% connection saturation during the incident

🎉 二、业务场景

在Kubernetes集群中部署微服务架构时,通过反亲和性策略确保数据库服务与业务Pod不同节点运行。当3个业务Pod同时启动时,出现数据库连接超时错误,导致核心业务功能不可用。

🎉 三、问题排查过程

📝 1. 初步分析

观察到的错误现象:

  • 微服务Pod频繁报错"Connection timed out"
  • 错误发生频率:每5分钟出现3次集群级故障
  • 可见现象:Prometheus监控显示数据库响应时间从200ms突增至5000ms
  • 直观印象:疑似数据库连接池耗尽但未发现明显扩容日志

错误日志关键字提取:

  • 关键错误类:SQLTransientConnectionException
  • 错误消息:No available connections in pool
  • 异常发生位置:HikariPool.getConnection()
  • 相关上下文:microservice-a尝试访问appdb数据库

初步假设:

  1. 反亲和性策略导致Pod分布异常
  2. HikariCP连接池配置不当
  3. PostgreSQL数据库资源不足

排查方向:

  1. 验证Pod反亲和性生效情况
  2. 调查数据库连接池参数
  3. 监控数据库资源使用情况
📝 2. 详细排查步骤

[步骤1] 检查反亲和性策略

  • 操作内容:执行kubectl describe pod microservice-a查看调度策略
  • 检查结果:
    affinity:
      podAntiAffinity:
        requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        - labelSelector:
            matchLabels:
              app: appdb
          topologyKey: kubernetes.io/hostname
    
  • 分析判断:策略正确限制业务Pod与数据库Pod同节点

[步骤2] 调查数据库连接池

  • 操作内容:修改application.properties临时调整参数
    hikariCP.maxPoolSize=50
    hikariCP空闲超时时间=60000ms
    
  • 预期结果:连接池容量增加缓解压力
  • 实际结果:错误率下降但未完全解决(错误率从50%降至30%)

[步骤3] 查阅PostgreSQL文档

  • 关键发现:PostgreSQL 14.5默认连接数限制为100
  • 对比分析:当前连接池最大值20远低于数据库上限

[步骤4] 执行压力测试

  • 测试方法:使用pgbench -c 100 -s 100 -t 300模拟100并发连接
  • 测试数据:基准测试显示连接数稳定在90左右
  • 测试结果:连接池扩容后仍出现连接耗尽

[步骤5] 重新分析日志

  • 新发现:数据库错误日志显示Maximum allowed connections reached
  • 关联分析:连接池参数与数据库硬限制冲突
📝 3. 尝试的解决方案

方案一:调整HikariCP参数

  • 提出背景:根据错误日志推测连接池容量不足
  • 来源:官方文档建议连接数应接近数据库最大值
  • 操作步骤:
    1. maxPoolSize改为100
    2. 设置minimumIdle=50
    3. 启用连接泄漏检测
  • 执行结果:错误率降至5%但数据库出现Connection limit exceeded警告

方案二:优化反亲和性策略

  • 提出背景:策略可能过度限制Pod分布
  • 来源:Kubernetes调度策略最佳实践
  • 操作步骤:
    1. 修改拓扑键为kubernetes.io/region
    2. 增加允许跨区域部署的例外规则
    3. 配置weight=100提高策略优先级
  • 执行结果:Pod分布更均衡但未解决连接问题

方案三:实施数据库级扩容

  • 提出背景:PostgreSQL硬连接限制无法通过应用层解决
  • 来源:PostgreSQL官方支持文档
  • 操作步骤:
    1. 修改max_connections参数至150
    2. 重启数据库服务
    3. 增加数据库实例副本数
  • 执行结果:错误完全消除,连接数稳定在120-130之间

方案四:网络策略优化

  • 提出背景:反亲和性可能引发网络延迟
  • 来源:Kubernetes网络策略指南
  • 操作步骤:
    1. 创建服务网络策略
    2. 配置允许跨节点通信的Ingress规则
    3. 启用Service mesh(Istio)
  • 执行结果:连接超时减少但引入新延迟问题

🎉 最终解决方案

有效方案:方案三(数据库级扩容)

  • 实施步骤:
    1. 修改postgresql.conf
      max_connections = 150
      max_prepared_transactions = 100
      
    2. 执行pg_ctl reload -D /var/lib/postgresql/data
    3. 增加Replica实例并调整负载均衡策略
  • 验证结果:
    • 连接池饱和度从95%降至35%
    • 平均响应时间恢复至200ms
    • 集群故障率降至0.1%以下
  • 持续监控:
    • 每日检查连接数使用情况
    • 配置自动扩容脚本(当连接数>120时触发)

(注:完整排查过程包含32个中间方案尝试记录,此处仅展示关键节点)

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内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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