DataAccessResourceFailureException产生原因及解决方案

MongoDB-Caused by: com.mongodb.MongoTimeoutException: Timed out after 30000 ms while waiting to conn 报错 项目启动没有问题,但是运行一段时间后,MongoDB报错,报错如下: 2021-12-22 18:05:36.872 WARN 23753 --- [-ip] o.s.b.a.mongo.MongoHealthIndicator : MongoDB health check failed org.springframework.dao.DataAccessResourceFailureException: Timed out after 30000 ms while waiting t 阅读详情
AI摘要

本文介绍了Spring框架中因资源不可用或访问失败抛出的数据库访问异常。阐述了产生原因,如数据库服务器不可用、网络连接问题、资源耗尽等,还给出解决方案,包括监控维护服务器、确保网络稳定、优化资源使用等,最后有示例代码。

DataAccessResourceFailureException 是 Spring 框架中的一种异常,通常在数据访问过程中由于资源不可用或访问失败而抛出。这个异常是 DataAccessException 的子类,专门用于表示由于底层资源故障导致的数据库访问失败。

一、产生原因

  1. 数据库服务器不可用:

    • 原因: 数据库服务器宕机、崩溃或因为网络问题无法访问,导致应用程序无法连接到数据库。
    • 示例:
      • 数据库服务器因维护或故障下线,导致应用程序尝试连接时失败。
  2. 网络连接问题:

    • 原因: 应用程序与数据库服务器之间的网络连接中断或不稳定,导致数据库连接失败。
    • 示例:
      • 网络设备故障、配置错误或临时网络中断,导致无法与数据库建立连接。
  3. 数据库资源耗尽:

    • 原因: 数据库服务器的资源(如内存、磁盘空间、文件句柄)耗尽,导致数据库无法正常运行或响应请求。
    • 示例:
      • 数据库服务器磁盘空间用尽,无法进行数据写入操作,导致数据访问失败。
  4. 数据库连接池耗尽:

    • 原因: 应用程序的数据库连接池中的连接全部被占用,导致新的数据库连接请求被阻塞或拒绝。
    • 示例:
      • 应用程序负载过高,所有数据库连接都被占用,无法提供新的连接。
  5. 数据库配置错误:

    • 原因: 数据库配置错误,如连接 URL 配置错误、认证信息错误,导致应用程序无法连接到数据库。
    • 示例:
      • 配置文件中数据库连接字符串错误,导致无法建立数据库连接。
  6. 权限或访问限制:

    • 原因: 数据库用户权限不足或被限制访问某些资源,导致数据库操作失败。
    • 示例:
      • 数据库管理员更改了用户权限,导致应用程序的数据库用户无法执行某些操作。
  7. 数据库驱动问题:

    • 原因: 使用了不兼容或有缺陷的数据库驱动程序,导致无法正常与数据库通信。
    • 示例:
      • 数据库驱动程序版本不匹配,导致连接或查询执行失败。
  8. 文件系统问题:

    • 原因: 如果数据库依赖的底层文件系统不可用或出现故障,也可能导致数据访问失败。
    • 示例:
      • 数据库文件存储的磁盘损坏或不可访问,导致数据无法读取或写入。

二、解决方案

  1. 监控和维护数据库服务器:

    • 确保数据库服务器处于运行状态,并通过监控系统及时检测服务器的状态和性能问题,预防宕机或资源耗尽。
  2. 确保网络稳定性:

    • 定期检查网络连接的稳定性,确保应用程序与数据库服务器之间的通信通畅。对于分布式系统,确保所有节点之间的网络连接正常。
  3. 优化数据库资源使用:

    • 定期检查和维护数据库服务器的资源使用情况,确保有足够的内存、磁盘空间和文件句柄等。合理配置数据库连接池的大小以应对高并发。
  4. 检查并正确配置数据库连接:

    • 确保数据库连接 URL、用户名、密码等配置信息正确无误。避免配置错误导致连接失败。
  5. 合理设置数据库权限:

    • 确保应用程序使用的数据库用户具有足够的权限执行所需的操作。必要时,与数据库管理员协调以获得合适的权限。
  6. 使用兼容的数据库驱动:

    • 确保数据库驱动程序与数据库版本兼容,并定期更新驱动程序以修复可能的缺陷。
  7. 建立冗余和高可用性方案:

    • 为数据库服务器配置高可用性和冗余方案,如主从复制、集群等,确保即使某个节点故障,系统仍能正常运行。

三、示例代码

捕获和处理 DataAccessResourceFailureException:

try {
    jdbcTemplate.queryForObject("SELECT * FROM users WHERE id = ?", new Object[]{id}, User.class);
} catch (DataAccessResourceFailureException e) {
    // 处理资源访问失败异常,如记录日志或通知管理员
    handleResourceFailure(e);
}

private void handleResourceFailure(DataAccessResourceFailureException e) {
    // 记录日志并通知相关人员
    System.err.println("Database resource access failed: " + e.getMessage());
    // 进一步处理,如重试或降级处理
}

总结

DataAccessResourceFailureException 通常由于数据库服务器不可用、网络连接问题、资源耗尽、数据库配置错误或权限问题导致的数据访问失败。通过监控和维护数据库服务器、确保网络稳定性、优化资源使用、正确配置数据库连接、合理设置权限、使用兼容的驱动程序,并建立高可用性方案,可以有效预防和解决此类异常。

正确解决org.springframework.dao.DataAccessException异常的有效解决方法 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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