gorm 设置数据库引擎 控制并发线程数量

该代码示例展示了如何在Go中使用GORM库连接MySQL数据库,进行数据迁移和创建操作。同时,它利用Gin框架构建了一个简单的API,并通过WaitGroup和通道控制并发,以在循环中高效地插入大量用户记录。此外,配置了数据库连接的最大空闲时间和超时时间。
package main

import (
   "fmt"
   "sync"
   "time"

   "github.com/gin-gonic/gin"
   "gorm.io/driver/mysql"
   "gorm.io/gorm"
)

type User struct {
   ID       int    `json:"id"`
   Username string `json:"username"`
}

func (User) TableName() string {
   return "sqt8"
}

var global_db *gorm.DB

func main() {
   r := gin.Default()

   var err error

   global_db, err = getdb()
   sqlDB, _ := global_db.DB()
   global_db.Set("gorm:table_options", "ENGINE=MyISAM").AutoMigrate(&User{})

   // 5秒内连接没有活跃的话则自动关闭连接
   sqlDB.SetConnMaxLifetime(time.Second * 5)

   count := 800           // 最大支持并发
   sum := 100000000       // 任务总数
   wg := sync.WaitGroup{} //控制主协程等待所有子协程执行完之后再退出。

   c := make(chan struct{}, count) // 控制任务并发的chan
   defer close(c)

   for i := 0; i < sum; i++ {
      wg.Add(1)
      c <- struct{}{} // 作用类似于waitgroup.Add(1)
      go func(j int) {
         defer wg.Done()

         usera := User{Username: "Jinzhu"}
         global_db.Create(&usera)

         fmt.Println(j)
         <-c // 执行完毕,释放资源
      }(i)
   }
   wg.Wait()

   //for i := 0; i <= 1000000; i++ {
   // go gorun()
   // fmt.Println(i)
   //}

   r.GET("/ping", func(c *gin.Context) {

      if err != nil {
         c.JSON(200, gin.H{
            "status": 1,
            "msg":    err.Error(),
         })
      }

      var user User
      global_db.Raw("SELECT id, username FROM users WHERE id = ?", 1).Scan(&user)

      c.JSON(200, gin.H{
         "status":   0,
         "username": user.Username,
         "msg":      "查询成功",
      })

   })
   r.Run()
}

func gorun() {
   usera := User{Username: "Jinzhu"}
   global_db.Create(&usera)
}

func getdb() (*gorm.DB, error) {
   dsn := "root:123456@tcp(127.0.0.1:3306)/demo?charset=utf8mb4&parseTime=True&loc=Local"
   return gorm.Open(mysql.Open(dsn), &gorm.Config{})
}

<think> 首先,用户的问题是基于系统指令和提供的引用,查找ClickHouse数据库报错“Too many simultaneous queries. Maximum: 100”的解决方案。错误代码是202,表示并发查询数超过了最大限制100。 从引用中: - 引用[1]解释了这个错误:Too many simultaneous queries. Maximum: 100。这表明服务器限制为100个并发查询。 - 引用[2]提到并行写入太多导致问题,需要重启节点。 - 引用[3]确认原因是最大并发为100。 - 引用[4]涉及Go语言中使用goroutine时出现同样的错误。 - 引用[5]展示了Go代码示例,但没有直接解决错误的代码。 用户的需求是解决办法,所以我需要提供一个结构清晰的回答,帮助用户逐步解决问题。回答必须使用中文,符合系统指令:行内数学格式用$...$,独立公式用$$...$$,但在这个上下文中,可能没有数学表达式,所以或许不需要。确保LaTeX语法正确。 回答结构: 1. **理解错误**: 解释错误原因。 2. **解决方案**: 提供具体的解决办法。 3. **预防措施**: 建议如何避免未来发生。 4. **相关问题**: 在末尾生成相关问题,作为系统指令要求的。 生成相关问题: - 系统指令说“生成相关问题”,并在示例中列出了几个问题。 - 所以,在回答末尾添加“§§相关问题§§”部分。 引用标识: - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如[^1]。但用户提供了引用[1]到[5],所以我需要引用这些来源。 - 用户说“参考站内引用”,所以我应该基于这些引用回答问题。 关键解决办法: - 增加最大并发查询限制:修改ClickHouse配置。 - 优化查询:减少并发查询数。 - 监控和管理查询。 - 重启服务器(作为临时办法)。 从引用[2]:“只能重启该节点”,所以重启是可行的。 具体步骤: 1. **配置调整**:修改ClickHouse服务器配置文件(config.xml),增加max_concurrent_queries参数。 2. **代码优化**:在应用程序中,控制并发查询数,比如使用连接池或限流。 3. **监控**:使用ClickHouse系统表监控查询。 4. **重启**:如果必要,重启服务。 基于引用: - 引用[4]提到使用sync.WaitGroup并发执行goroutine时出错,建议优化并发控制。 - 引用[5]显示代码,可能需要优化事务处理。 回答组织: - **原因分析** - **解决方案步骤** - **代码示例**(可选,如果相关) - **相关问题** 确保回答真实可靠:基于提供的引用和一般知识。 最终回答结构: 1. 开头简述问题。 2. 详细解释原因。 3. 列出解决办法。 4. 结束时添加相关问题。 相关问题生成: 1. 如何监控ClickHouse的并发查询数? 2. ClickHouse的其他常见错误及其解决方案? 3. 如何优化ClickHouse查询性能? 4. 在编程中如何限制并发查询? (参考引用[4]和[5]) 现在,撰写回答。 </think> ### ClickHouse报错“Too many simultaneous queries. Maximum: 100”的解决方案 您好!根据您提供的参考引用,错误代码202(DB::Exception: Too many simultaneous queries. Maximum: 100)表示ClickHouse服务器上的并发查询数超过了最大允许值(默认100)。这包括了所有查询类型,如SELECT、INSERT、UPDATE等。当并发查询过多时,服务器资源会被耗尽,导致查询失败、性能下降,甚至需要重启节点[^1][^2][^3]。以下我将逐步解释原因和解决方案,确保回答清晰可靠。 #### 错误原因分析 - **核心问题**:ClickHouse默认配置限制了并发查询的最大数量为100。如果您的应用同时发起超过这个数量的查询(例如在高并发写入或读取时),就会触发此错误。 - **常见场景**: - 批量数据写入操作(如大规模INSERT),尤其在分布式环境中可能导致多个节点同时超载[^2]。 - 应用程序设计问题,如使用goroutine或线程池执行并发查询时未加限制(参考引用[4]的Go代码示例)。 - 慢查询堆积:如果某些查询执行缓慢,会占用连接资源,阻止新查询执行,形成恶性循环[^2][^3]。 - **影响**:可能导致查询失败、节点响应延迟,严重时需重启节点恢复服务[^2][^3]。 #### 逐步解决方案 以下是针对此错误的完整解决方案,基于引用内容和最佳实践。优先推荐配置调整,其次是代码优化和监控管理。 1. **增加最大并发查询限制(推荐永久解决)** 修改ClickHouse服务器的配置文件,提高`max_concurrent_queries`参数值。这是最直接的解决办法。 - **步骤**: 1. 登录ClickHouse服务器,编辑配置文件(通常位于`/etc/clickhouse-server/config.xml`)。 2. 添加或修改以下配置项,将最大并发查询数提高到更高值(例如400): ```xml <max_concurrent_queries>400</max_concurrent_queries> ``` 3. 保存文件后,重启ClickHouse服务以使配置生效: ```bash sudo service clickhouse-server restart ``` - **注意事项**: - 值不宜过大(建议不超过500),否则可能耗尽服务器资源。根据服务器CPU和内存调整[^1][^3]。 - 如果您使用分布式集群,需在每个节点上重复此操作[^2]。 2. **优化应用程序并发控制(代码级解决)** 在应用程序中限制并发查询数量,避免超过服务器限制。参考引用[4]和[5],如果使用Go语言,可以通过连接池或限流机制实现。 - **Go代码示例(基于引用[5]优化)**: 使用`sync.WaitGroup`和信号量(semaphore)控制并发goroutine数量。 ```go package main import ( "database/sql" "log" "sync" "gorm.io/gorm" ) func main() { // 假设db是gorm.DB实例 var db *gorm.DB maxConcurrent := 50 // 设置为小于100的值,避免触发错误 sem := make(chan struct{}, maxConcurrent) // 信号量控制并发数 var wg sync.WaitGroup for i := 0; i < 1000; i++ { // 模拟1000次查询任务 wg.Add(1) go func(i int) { defer wg.Done() sem <- struct{}{} // 占用信号量 defer func() { <-sem }() // 释放信号量 // 执行查询操作,例如INSERT result := db.Exec("INSERT INTO table VALUES (?)", i) if result.Error != nil { log.Printf("Query error: %s", result.Error) } }(i) } wg.Wait() // 等待所有goroutine完成 } ``` - **关键优化**: - 使用信号量`sem`限制同时运行的goroutine数(例如50),确保不超过ClickHouse限制[^4]。 - 避免在事务中无限循环(如引用[5]的`#todo`部分),改用批量操作减少查询次数。 - **通用建议**: - 在Java、Python等语言中,使用线程池(如`ThreadPoolExecutor`)或异步队列控制并发。 - 对于写入操作,优先使用批量INSERT(如一次插入多行),而非单条查询循环[^5]。 3. **监控和管理现有查询** 实时监控ClickHouse的查询状态,及时终止慢查询或异常连接。 - **监控命令**: - 查看当前并发查询数: ```sql SELECT count() FROM system.processes; ``` - 识别慢查询并终止: ```sql SELECT query_id, elapsed, query FROM system.processes ORDER BY elapsed DESC LIMIT 10; -- 找到慢查询 KILL QUERY WHERE query_id = 'query_id'; -- 终止指定查询 ``` - **预防措施**: - 设置查询超时时间:在配置文件`config.xml`中添加`<max_execution_time>60</max_execution_time>`(单位秒),强制终止长时间运行的查询[^2][^3]。 - 使用工具如Grafana监控ClickHouse指标,设置告警当并发查询接近100时通知。 4. **临时恢复:重启ClickHouse节点** 如果错误已导致节点不可用(如引用[2]所述),重启是最快恢复方式。 - **步骤**: ```bash sudo service clickhouse-server restart ``` - **注意**:重启会影响服务可用性,仅在紧急时使用。建议先尝试终止多余查询。 #### 最佳实践总结 - **测试调整**:在非生产环境测试新配置,确保资源(CPU、内存)能支撑更高并发。 - **参数平衡**:同时调整相关参数,如`max_threads`(控制单查询线程数)和`max_connections`(总连接数)。 - **根本原因**:长期优化应用逻辑,例如减少不必要的查询、使用物化视图预计算数据。 通过以上步骤,您应该能解决此错误。如果问题持续,检查网络或硬件瓶颈。参考引用[^1][^2][^3]强调了并发限制的直接影响,而引用[^4][^5]提供了代码级优化思路。
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