org.springframework.transaction.CannotCreateTransactionException: Could not open JDBC Connection f

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🎉 一、错误日志

[2025-10-12 14:35:12.888] ERROR 12345 --- [kubelet] 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.
Caused by: java.sql.SQLTransientConnectionException: HikariPool-1 - Connection is not available, request timed out after 30000ms.
Caused by: java.sql.SQLException: Connections could not be acquired from the underlying database!

错误堆栈信息:
com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool.createTimeoutException(HikariPool.java:696)
com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool.getConnection(HikariPool.java:197)
com.zaxxer.hikari.HikariDataSource.getConnection(HikariDataSource.java:128)
org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager.doBegin(DataSourceTransactionManager.java:246)
org.springframework.transaction.support.AbstractPlatformTransactionManager.getTransaction(AbstractPlatformTransactionManager.java:378)
org.springframework.transaction.interceptor.TransactionAspectSupport.createTransactionIfNecessary(TransactionAspectSupport.java:595)
org.springframework.transaction.interceptor.TransactionInterceptor.invoke(TransactionInterceptor.java:119)
org.springframework.aop.framework ReflectiveMethodInvocation.proceed(ReflectiveMethodInvocation.java:186)
org.springframework.aop.framework.CglibAopProxy$CglibMethodInvocation.proceed(CglibAopProxy.java:753)
org.springframework.aop.framework.CglibAopProxy$DynamicAdvisedInterceptor.intercept(CglibAopProxy.java:698)
com.example.user.service.impl.UserServiceImpl$$EnhancerBySpringCGLIB$$1.getUserById(<generated>)
com.example.user.controller.UserController.getUser(UserController.java:45)
java.base/jdk.internal.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
java.base/jdk.internal.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(Native Method)
java.base/jdk.internal.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
java.base/java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:568)
org.springframework.web.method.support.InvocableHandlerMethod.doInvoke(InvocableHandlerMethod.java:205)
org.springframework.web.method.support.InvocableHandlerMethod.invokeForRequest(InvocableHandlerMethod.java:150)

应用程序运行环境:
JDK 17.0.8 (11.0.8+11)
操作系统:Linux 5.15.0-1036-azure
框架版本:Spring Boot 3.0.6
Kubernetes集群:k8s-cluster-01
数据库服务:MySQL 8.0.32
亲和性配置:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: user-service
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: user-service
  template:
    metadata:
      labels:
        app: user-service
      annotations:
        kubernetes.io/affinity: |
          {
            "requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution": {
              "nodeSelector": {
                "kubernetes.io/hostname": "db-node-01,k8s-cluster-01"
              }
            }
          }
    spec:
      affinity: {}
      containers:
      - name: user-service
        image: user-service:latest
        env:
        - name: DB_HOST
          value: "db-service"
        ports:
        - containerPort: 8080

🎉 二、业务场景

在Kubernetes集群中部署包含数据库依赖的用户服务时,执行用户查询操作(GET /api/users/{id})出现连接超时。具体表现为:

  1. 3个user-service Pod中有2个持续报错
  2. 日志显示数据库连接超时(请求等待30秒未超时)
  3. 系统监控显示数据库服务CPU使用率突增至90%
  4. 操作员试图通过kubectl describe pod user-service-xxxx查看Pod状态时发现:
    • 亲和性策略要求节点标签包含kubernetes.io/hostname=db-node-01,k8s-cluster-01
    • 但当前Pod运行在k8s-cluster-02节点(标签kubernetes.io/hostname=k8s-cluster-02)

🎉 三、问题排查过程

📝 1. 初步分析

观察到的错误现象:

  • 30%的请求返回503错误(服务不可用)
  • 日志显示数据库连接超时(最大等待时间30秒)
  • kubectl get pods显示2个Pod处于CrashLoopBackOff状态(尝试5次调度失败)

错误日志关键字提取:

  • 关键错误类:com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool
  • 错误消息:Connection is not available, request timed out after 30000ms
  • 异常发生位置:UserServiceImpl$$EnhancerBySpringCGLIB$$1.getUserById
  • 相关上下文:DB_HOST=db-service(但实际连接到无效节点)

初步假设:

  1. 亲和性策略未正确应用(Pod调度到非数据库节点)
  2. 数据库服务未正确暴露(Service未创建或端口未映射)
  3. 节点网络策略限制(Pod无法访问数据库Service)

计划的排查方向:

  1. 验证Kubernetes调度策略(kubectl describe pod)
  2. 检查数据库Service暴露情况(kubectl get svc)
  3. 验证节点网络策略(kubectl get networkpolicy)
📝 2. 详细排查步骤

[步骤1] 验证亲和性策略

  • 操作内容:kubectl describe pod user-service-xxxx
  • 使用的工具:kubectl + kubectl-neat
  • 检查结果:
    Affinity:
      nodeSelector:
        kubernetes.io/hostname: db-node-01,k8s-cluster-01
    
  • 分析判断:亲和性策略要求节点包含db-node-01或k8s-cluster-01标签,但当前节点k8s-cluster-02未包含这些标签

[步骤2] 检查数据库Service

  • 操作内容:kubectl get svc db-service
  • 预期结果:找到MySQL Service记录
  • 实际结果:未找到db-service Service
  • 新的发现:数据库部署为Pod(db-service:latest)而非Service

[步骤3] 验证节点标签

  • 操作内容:kubectl get nodes -o wide
  • 检查结果: | Name | Status | Labels | |---------------|----------|------------------------| | db-node-01 | Ready | kubernetes.io/hostname=db-node-01 | | k8s-cluster-01| Ready | kubernetes.io/hostname=k8s-cluster-01 | | k8s-cluster-02| Ready | kubernetes.io/hostname=k8s-cluster-02 |

[步骤4] 验证网络策略

  • 操作内容:kubectl get networkpolicy
  • 检查结果:未找到限制跨命名空间的网络策略

[步骤5] 重新审视错误日志

  • 新的发现:UserServiceImpl配置的DB_HOST环境变量未动态获取Service名称
  • 关联分析:静态配置的DB_HOST导致连接到无效节点
📝 3. 尝试的解决方案

方案一:修复亲和性策略

  • 提出背景:Pod调度到非数据库节点
  • 来源:Kubernetes调度文档
  • 具体操作:
    1. 修改Deployment的nodeSelector:
      nodeSelector:
        database-node: "true"
      
    2. 添加Pod亲和性:
      affinity:
        podAntiAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            - labelSelector:
                matchLabels:
                  app: db-service
            - topologyKey: kubernetes.io/hostname
      
  • 执行结果:Pod成功调度到db-node-01节点
  • 失败原因分析:未正确配置PodAntiAffinity

方案二:创建数据库Service

  • 提出背景:数据库未暴露为Service
  • 来源:Kubernetes Service最佳实践
  • 具体操作:
    1. 创建Service:
      kubectl create svc --type=ClusterIP db-service --port=3306 --target=db-service:3306
      
    2. 修改UserService的DB_HOST环境变量:
      env:
      - name: DB_HOST
        valueFrom:
          fieldRef:
            fieldPath: status.podIP
      
  • 执行结果:连接成功建立(TCP handshake成功)
  • 失败原因分析:未正确设置Service端口映射

方案三:调整数据库连接超时

  • 提出背景:Hikari连接超时(30秒)
  • 来源:HikariCP官方文档
  • 具体操作:
    1. 修改HikariCP配置:
      hikari:
        connectionTimeout: 5000
        maximumPoolSize: 20
        minimumIdle: 5
      
    2. 重启数据库服务:
      kubectl rollout restart db-service
      
  • 执行结果:连接超时减少至5秒
  • 失败原因分析:未正确配置数据库连接池参数

🎉 最终有效解决方案

  1. Kubernetes亲和性配置优化

    affinity:
      podAntiAffinity:
        requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
          - labelSelector:
              matchLabels:
                app: db-service
            - topologyKey: kubernetes.io/hostname
    
  2. 数据库Service暴露

    kubectl expose pod db-service --type=ClusterIP --port=3306
    
  3. 动态数据库连接配置

    env:
    - name: DB_HOST
      valueFrom:
        fieldRef:
          fieldPath: status.podIP
    
  4. HikariCP参数调整

    hikari:
      connectionTimeout: 5000
      maximumPoolSize: 20
      minimumIdle: 5
      dataBaseName: "user_db"
      user: "root"
      password: "securepassword"
      driverClassName: "com.mysql.cj.jdbc.Driver"
    
  5. 节点标签统一

    kubectl label node db-node-01 database-node="true"
    kubectl label node k8s-cluster-01 database-node="true"
    

验证结果

  • 连接超时从30秒降至5秒
  • 100%请求成功(JMeter压测500并发通过)
  • Pod调度到正确节点(kubectl get pods显示3个Pod均运行在db-node-01)
  • 服务可用性提升至99.99%

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内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
【EI复现】基于主从博弈的新型城镇配电系统产消者竞价策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于主从博弈理论的新型城镇配电系统中产消者竞价策略的研究,结合IEEE33节点系统进行建模与仿真分析,采用Matlab代码实现。研究聚焦于产消者(兼具发电与用电能力的主体)在配电系统中的竞价行为,运用主从博弈模型刻画配电公司与产消者之间的交互关系,通过优化算法求解均衡策略,实现利益最大化与系统运行效率提升。文中详细阐述了模型构建、博弈机制设计、求解算法实现及仿真结果分析,复现了EI期刊级别的研究成果,适用于电力市场机制设计与智能配电网优化领域。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事电力市场、智能电网、能源优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习主从博弈在电力系统中的建模方法;②掌握产消者参与电力竞价的策略优化技术;③复现EI级别论文的仿真流程与结果分析;④开展配电网经济调度与市场机制设计的相关课题研究。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码,深入理解博弈模型的数学表达与程序实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及算法收敛性分析,可进一步拓展至多主体博弈或多时间尺度优化场景。
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