解决Cannot create new connection because in manual or distributed transaction mode.

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博客介绍了数据库操作，指出在数据库属性的连接属性中，将no count属性勾选即可，未提及更多详细信息。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

把数据库属性-连接属性中的no count属性勾上即可，如图



MySQL优化：摘录自手册 MySQL 5.6 Reference Manual :: 8 Optimization
wulin76的博客
09-26 3111
http://user.qzone.qq.com/892054726/blog/1439803064 http://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/optimize-overview.html 8.1 Optimization Overview Optimizing at the Database Level  The most im
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06-30 1万+
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Can't start a cloned connection while in manual transaction mode.
生活在爪洼岛上
08-22 813
Cant start a cloned connection while in manual transaction mode. sql server数据库在代码中数据是手动提交的，包了上面的错误，将手动提交的设置删除就没问题了。我不知道在建表的时候要怎么设置才能不报错。以下是网上的解释：原因一般是当你在一个SQL SERVER的JDBC连接上执行多个STATEMENTS的操作，
Can't start a cloned connection while in manual transaction mode.解决方法
风达的专栏
10-28 1577
 在进行HQL查询是出现的错误：使用iterate进行查询，代码如下，报出Cant start a cloned connection while in manual transaction mode.错误，            Iterator iter = session.createQuery("from Student").iterate();     
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01-18 247
准备搭建一个Spring Boot 组合mybatis的项目，数据库采用的是MySQL 8.0.11按照以往的配置，使用插件mybatis-generator-maven-plugin生成代码时，一直报错Could not create connection to database server.如下：[INFO] Scanning forprojects...[INFO][INFO]------...
用mybatis连接mysql数据库报错Could not create connection to database server（无法创建到数据库服务器的连接）
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Error querying database. cause: org.springframework.jdbc.CannotGetjdbcConnectionException:Could not get JDBC Connection;nested exceptionis org.apache.commons.dbcp.SQLNestedException;Cannot create Pool...
JDBC学习笔记
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11-05 181
JDBC学习笔记 一、在Java中，所有的数据库操作的类和接口都保存在了java.sql包中，在这个包里面的核心组成如下： ​ 一个类：DriverManager类； ​ 四个接口：Connection、Statement、ResultSet、PreparedStatement。 二、jdbc连接数据库的固定操作流程： 1.注册驱动（向容器加载） Class.forName(driver); 2.连接数据库（通过DriverManager完成，Connection表示连接） //需要提前定义好路径，账
MySQL运维DBA-MySQL8数据备份和恢复-006篇-mysqldump man帮助手册
老韩的Linux云计算架构师进阶之路
02-27 762
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12C ORA-错误汇总1 ORA-00000 to ORA-00877
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11-10 1606
12C ORA-错误汇总1 ORA-00000 to ORA-00877
RAC: Frequently Asked Questions [ID 220970.1]
11-22 1629
RAC: Frequently Asked Questions [ID 220970.1]Applies to: Oracle Server - Enterprise Edition - Version 9....
"此操作要求连接到 'master' 数据库。无法创建与 'master' 数据库之间的连接，这是因为已打开原始数据库连接，并且已从连接字符串中删除凭据。请提供未打开的连接。"
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（1）错误信息：              "此操作要求连接到 'master' 数据库。无法创建与 'master' 数据库之间的连接，这是因为已打开原始数据库连接，并且已从连接字符串中删除凭据。请提供未打开的连接。" （2）问题所在：连接字符串没有声明验证方式：如果是Window 身份验证，则应声明集成验证   Integrated Security=true; （3）解决方法：
spring-data-redis用配置类连接时，抛异常Cannot get Jedis connection; nested exception is java.lang.NullPointerEx
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xwq911的专栏
03-30 4万+
原来的代码如下： @Bean public JedisConnectionFactory connectionFactory(){ JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory = new JedisConnectionFactory(); jedisConnectionFactory.setUsePool(
使用MyEclipse6.0 工具Create a new connection driver
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linux上安装geoserver连接mysql报错CannotcreatePoolableConnectionFactory解决办法
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前言：最近项目上要把geosever部署在linux上然后连接mysql，但是连接mysql的时候总是报错Cannot create PoolableConnectionFactory，折腾了一天总算解决了，这里记录一下。 如前面所言，这事真有点灵异事件的意思了，我用windows系统上的geoserver可以成功连接mysql数据库，怎么用linux上的geoserver就不行了呢？...
nestjs+postgreSql实现单元测试
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Activiti与Spring整合事务失效问题解决
youngboy的博客
05-23 3812
检查点 Activiti事务配置 检查Activiti事务配置是否正确，如果是引入的是自动配置包应该是配置正确的 protected SpringProcessEngineConfiguration baseSpringProcessEngineConfiguration(DataSource dataSource, PlatformTransactionManager platformTrans...
Not init distributed mode.
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<think>我们正在处理一个关于“Not init distributed mode”错误的解决方案请求。根据引用[2]，用户遇到了一个导入错误（ImportError），但当前的问题是关于分布式模式未初始化的错误。不过，引用[2]中提供了一个类似错误的解决方案思路，我们可以参考这种解决问题的模式。 用户问题：Not init distributed mode error solution 分析：分布式模式未初始化的错误通常发生在使用分布式训练时，程序没有正确初始化分布式环境。在PyTorch中，分布式训练需要调用`init_process_group`等函数来初始化进程组。 可能的解决方案步骤： 1. 确保在训练脚本的开始处正确初始化分布式环境。 2. 检查环境变量是否设置正确（如RANK, WORLD_SIZE等）。 3. 检查是否在分布式环境中运行（例如使用`torch.distributed.is_available()`和`torch.distributed.is_initialized()`）。 由于引用[2]中提供了一个具体错误的解决方案，我们可以模仿其格式给出步骤。 但是，请注意，用户的问题描述比较简短，我们可能需要假设用户使用的是PyTorch框架。 因此，我们可以这样回答： 在分布式训练中，出现“Not init distributed mode”错误通常是因为分布式环境没有正确初始化。以下是解决步骤： 1. 在训练脚本中，确保在创建模型之前初始化分布式环境。例如，使用PyTorch的分布式包： ```python import torch.distributed as dist dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://') ``` 其中，`backend`可以是'ncll'（用于GPU）或'gloo'（用于CPU）。 2. 确保在运行脚本时设置了必要的环境变量，例如： - MASTER_ADDR：主节点的IP地址 - MASTER_PORT：主节点的端口 - WORLD_SIZE：进程总数 - RANK：当前进程的全局排名 例如，在启动脚本前设置环境变量： ```bash export MASTER_ADDR=localhost export MASTER_PORT=12355 export WORLD_SIZE=2 export RANK=0 ``` 3. 使用`torch.distributed.is_initialized()`检查分布式环境是否已经初始化，如果没有，则进行初始化。 4. 如果使用`torch.nn.parallel.DistributedDataParallel`进行模型并行，确保在初始化分布式环境之后再进行模型包装。 5. 如果使用多节点训练，确保每个节点都正确设置了环境变量，并且能够互相通信。 注意：具体的初始化方式可能因训练框架和版本而有所不同，请参考官方文档。 如果问题仍然存在，请检查分布式训练的相关设置，确保没有遗漏步骤。 根据引用[2]的格式，我们也可以提供一个类似的解决方案结构。 由于用户的问题可能涉及不同的上下文，我们提供的是一般性解决方案。 生成相关问题： 1. 如何设置PyTorch分布式训练的环境变量？ 2. 分布式训练中常见的初始化错误有哪些？ 3. 如何检查PyTorch分布式环境是否初始化成功？</think>### 分布式模式未初始化错误解决方案 出现 `Not init distributed mode` 错误通常发生在使用 PyTorch 分布式训练时，程序未正确初始化分布式环境。以下是分步解决方案： --- #### **1. 确认分布式环境初始化** 在训练脚本中**显式初始化**分布式环境（通常在代码开头添加）： ```python import torch.distributed as dist # 初始化分布式环境 dist.init_process_group( backend='nccl', # GPU训练用'ncc'，CPU训练用'gloo' init_method='env://' ) ``` --- #### **2. 检查环境变量设置** 确保启动脚本时设置必要的环境变量： ```bash # 单机多卡示例 (2张GPU) MASTER_ADDR=localhost MASTER_PORT=12345 WORLD_SIZE=2 RANK=0 LOCAL_RANK=0 python train.py MASTER_ADDR=localhost MASTER_PORT=12345 WORLD_SIZE=2 RANK=1 LOCAL_RANK=1 python train.py ``` - `MASTER_ADDR`/`MASTER_PORT`：主节点通信地址 - `WORLD_SIZE`：GPU总数 - `RANK`：全局GPU编号 - `LOCAL_RANK`：本地GPU编号 --- #### **3. 验证分布式状态** 在代码中添加检查逻辑： ```python if not dist.is_initialized(): raise RuntimeError("分布式环境未初始化! 请先调用 dist.init_process_group()") ``` --- #### **4. 使用官方启动工具** 通过 `torch.distributed.launch` 或 `torchrun` 自动处理初始化： ```bash # 推荐方式 (PyTorch 1.9+) torchrun --nproc_per_node=2 --nnodes=1 train.py ``` --- #### **5. 排查常见问题** - **版本冲突**：检查 `torch` 和 `torchvision` 版本兼容性 - **防火墙阻塞**：确保节点间端口通信畅通 - **CUDA 可见性**：设置 `CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1"` 控制可用GPU > 分布式训练初始化流程：环境变量设置 → 进程组初始化 → GPU分配 → 数据并行[^1] --- #### **补充说明** 若使用高级API（如 HuggingFace Transformers），需确认是否调用了 `TrainingArguments` 中的分布式参数： ```python training_args = TrainingArguments( per_device_train_batch_size=16, num_train_epochs=3, logging_dir='./logs', **fp16=True, # 混合精度训练 **ddp_find_unused_parameters=False # 分布式关键参数 ) ```
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