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詳解springboot+atomikos+druid?數(shù)據(jù)庫連接失效分析

 更新時(shí)間:2022年02月08日 09:05:05   作者:kbkb  
本文主要介紹了springboot+atomikos+druid?數(shù)據(jù)庫連接失效分析,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們可以參考一下

一、起因

  最近查看系統(tǒng)的后臺(tái)日志,經(jīng)常發(fā)現(xiàn)這樣的報(bào)錯(cuò)信息:The last package successfully received from the server was 40802382 milliseconds ago,截圖如下所示。

  由于我們的系統(tǒng)都是在白天使用,夜里基本上沒有用戶使用,再加上以上的報(bào)錯(cuò)信息都是出現(xiàn)在早晨,結(jié)合錯(cuò)誤日志初步分析,應(yīng)該是數(shù)據(jù)庫連接超時(shí)自動(dòng)斷開了。百度一番后,得知Mysql的默認(rèn)連接時(shí)間是8小時(shí),超過8小時(shí)沒有操作后就會(huì)自動(dòng)斷開連接,但是已經(jīng)使用了druid數(shù)據(jù)庫連接池,按理說已經(jīng)對(duì)數(shù)據(jù)庫連接做了保護(hù)和檢查,不應(yīng)該出現(xiàn)這樣的問題。要想徹底弄明白這個(gè)問題,就只能去研究druid數(shù)據(jù)庫連接池框架了。

二、Druid數(shù)據(jù)庫連接池

  項(xiàng)目的數(shù)據(jù)庫連接池基本配置信息如下所示

  通過以上的配置分析得知,一個(gè)數(shù)據(jù)庫連接從連接池中借出后經(jīng)過21600s即6小時(shí)后會(huì)被強(qiáng)制回收,不會(huì)超過Mysql的默認(rèn)8小時(shí),而且也不存在這么長時(shí)間的事務(wù),所以不太可能是因?yàn)閿?shù)據(jù)庫連接借出超時(shí)導(dǎo)致上面的錯(cuò)誤,那么就是從數(shù)據(jù)庫連接池中申請(qǐng)的連接已經(jīng)超時(shí)了?似乎也不太可能,因?yàn)橛袡z查機(jī)制,即每隔30s就會(huì)檢查一次連接池中的連接是否超時(shí),并且連接池中允許存在的空閑連接最大時(shí)間為540s。這就奇怪了,到底是什么原因?qū)е律厦娴腻e(cuò)誤呢?這時(shí)注意到上述錯(cuò)誤堆棧中的com.atomikos.datasource.pool.ConnectionPool.findOrWaitForAnAvailableConnection。是否問題的原因在于使用了Atomikos呢,帶著這樣的疑惑去閱讀了Druid和Atomikos相關(guān)的源碼。

  由于Atomikos連接池是基于Druid連接池之上的,所以Atomikos新建和銷毀數(shù)據(jù)庫連接都是從Druid連接池中借出和歸還數(shù)據(jù)庫連接,而不是直接與數(shù)據(jù)庫交互,那么我們就來看看Druid是如何維持?jǐn)?shù)據(jù)庫連接的。

public DruidPooledConnection getConnection(long maxWaitMillis) throws SQLException {
     //初始化檢查配置和后臺(tái)線程
        init();

        if (filters.size() > 0) {
            FilterChainImpl filterChain = new FilterChainImpl(this);
            return filterChain.dataSource_connect(this, maxWaitMillis);
        } else {
            return getConnectionDirect(maxWaitMillis);
        }
    }

從Druid連接池中獲取數(shù)據(jù)庫連接,先調(diào)用init()方法進(jìn)行初始化工作,然后調(diào)用getConnectionDirect()獲取連接。

decrementPoolingCount();
DruidConnectionHolder last = connections[poolingCount];
connections[poolingCount] = null;
DruidPooledConnection poolalbeConnection = new DruidPooledConnection(holder);

public DruidPooledConnection(DruidConnectionHolder holder){
        super(holder.getConnection());

        this.conn = holder.getConnection();
        this.holder = holder;
        this.lock = holder.lock;
        dupCloseLogEnable = holder.getDataSource().isDupCloseLogEnable();
        ownerThread = Thread.currentThread();
        connectedTimeMillis = System.currentTimeMillis();
}

上述是獲取連接池中連接的關(guān)鍵代碼,即獲取connections數(shù)組中的最后一個(gè)元素,獲取到Holder后還需要將其封裝為DruidPooledConnection,這時(shí)該連接的connectedTimeMillis會(huì)被賦值為當(dāng)前時(shí)間,這個(gè)時(shí)間在后續(xù)的分析中會(huì)非常重要。

  因?yàn)榕渲昧藅estWhileIdle為true,所以需要進(jìn)行下面的有效性檢查,獲取該連接的上次活躍時(shí)間,得到空閑時(shí)間,如果超過30s則做有效性檢查。

long idleMillis  = currentTimeMillis - lastActiveTimeMillis;

long timeBetweenEvictionRunsMillis = this.timeBetweenEvictionRunsMillis;

if (timeBetweenEvictionRunsMillis <= 0) {
      timeBetweenEvictionRunsMillis = DEFAULT_TIME_BETWEEN_EVICTION_RUNS_MILLIS;
}

if (idleMillis >= timeBetweenEvictionRunsMillis
        || idleMillis < 0 // unexcepted branch
         ) {
     boolean validate = testConnectionInternal(poolableConnection.holder, poolableConnection.conn);
     if (!validate) {
        if (LOG.isDebugEnabled()) {
             LOG.debug("skip not validate connection.");
        }

        discardConnection(poolableConnection.holder);
        continue;
        }
}
long timeMillis = (currrentNanos - pooledConnection.getConnectedTimeNano()) / (1000 * 1000);

if (timeMillis >= removeAbandonedTimeoutMillis) {
    iter.remove();
    pooledConnection.setTraceEnable(false);
    abandonedList.add(pooledConnection);
}

同時(shí),由于配置了removeAbandoned為true,所以需要檢查活躍連接是否超時(shí),如果超時(shí)就斷開物理連接。下面看一下連接池的回收方法recycle的關(guān)鍵代碼

if (phyTimeoutMillis > 0) {
    long phyConnectTimeMillis = currentTimeMillis - holder.connectTimeMillis;
    if (phyConnectTimeMillis > phyTimeoutMillis) {
          discardConnection(holder);
          return;
    }
}
lock.lock();
try {
    if (holder.active) {
        activeCount--;
        holder.active = false;
    }
    closeCount++;

    result = putLast(holder, currentTimeMillis);
    recycleCount++;
} finally {
    lock.unlock();
}

在對(duì)數(shù)據(jù)庫連接進(jìn)行回收時(shí),如果連接時(shí)間超過了數(shù)據(jù)庫的物理連接時(shí)間(默認(rèn)8小時(shí))則需要斷開物理連接,否則就調(diào)用putLast方法將該連接回收到連接池。

boolean putLast(DruidConnectionHolder e, long lastActiveTimeMillis) {
        if (poolingCount >= maxActive || e.discard) {
            return false;
        }

        e.lastActiveTimeMillis = lastActiveTimeMillis;
        connections[poolingCount] = e;
        incrementPoolingCount();

        if (poolingCount > poolingPeak) {
            poolingPeak = poolingCount;
            poolingPeakTime = lastActiveTimeMillis;
        }

        notEmpty.signal();
        notEmptySignalCount++;

        return true;
}

注意上述標(biāo)紅的地方,回收的這個(gè)連接的lastActiveTimeMillis被刷新為當(dāng)前時(shí)間,這個(gè)時(shí)間也是非常重要的,在后續(xù)分析中會(huì)用到。

三、Atomikos框架

  項(xiàng)目關(guān)于Atomikos的配置信息,如下所示

從上面的配置可以看出,atomikos連接池的最大連接數(shù)是25個(gè),最小連接數(shù)是10個(gè),連接最大的存活時(shí)間是500s,下面來看一下atomikos的源碼。

private void init() throws ConnectionPoolException
{    
     if ( LOGGER.isTraceEnabled() ) LOGGER.logTrace ( this + ": initializing..." );   //如果連接池最小連接數(shù)沒有達(dá)到就新增數(shù)據(jù)庫連接
     addConnectionsIfMinPoolSizeNotReached();    //開啟維持連接池平衡的線程
     launchMaintenanceTimer();
}

以上是Atomikos初始化的部分,先補(bǔ)充數(shù)據(jù)庫連接池達(dá)到最小連接數(shù),然后開啟后臺(tái)線程維持連接池的平衡。

private void launchMaintenanceTimer() {
        int maintenanceInterval = properties.getMaintenanceInterval();
        if ( maintenanceInterval <= 0 ) {
            if ( LOGGER.isTraceEnabled() ) LOGGER.logTrace ( this + ": using default maintenance interval..." );
            maintenanceInterval = DEFAULT_MAINTENANCE_INTERVAL;
        }
        maintenanceTimer = new PooledAlarmTimer ( maintenanceInterval * 1000 );
        maintenanceTimer.addAlarmTimerListener(new AlarmTimerListener() {
            public void alarm(AlarmTimer timer) {
                reapPool();          //如果達(dá)到了最大的存活時(shí)間就移除該連接
                removeConnectionsThatExceededMaxLifetime();          //如果沒有滿足最小連接數(shù)就新增連接
                addConnectionsIfMinPoolSizeNotReached();           //移除超過最小連接數(shù)以外的連接
                removeIdleConnectionsIfMinPoolSizeExceeded();
            }
        });
        TaskManager.SINGLETON.executeTask ( maintenanceTimer );
    }

在配置中,maintenanceInterval的值為30,即每個(gè)30秒執(zhí)行一次上述的四個(gè)方法,主要看一下removeConnectionsThatExceededMaxLifetime()這個(gè)方法。

private synchronized void removeConnectionsThatExceededMaxLifetime()
    {
        long maxLifetime = properties.getMaxLifetime();
        if ( connections == null || maxLifetime <= 0 ) return;

        if ( LOGGER.isTraceEnabled() ) LOGGER.logTrace ( this + ": closing connections that exceeded maxLifetime" );

        Iterator<XPooledConnection> it = connections.iterator();
        while ( it.hasNext() ) {
            XPooledConnection xpc = it.next();
            long creationTime = xpc.getCreationTime();
            long now = System.currentTimeMillis();
            if ( xpc.isAvailable() &&  ( (now - creationTime) >= (maxLifetime * 1000L) ) ) {
                if ( LOGGER.isTraceEnabled() ) LOGGER.logTrace ( this + ": connection in use for more than " + maxLifetime + "s, destroying it: " + xpc );          //如果超過最大的存活時(shí)間就銷毀該連接
                destroyPooledConnection(xpc);
                it.remove();
            }
        }
        logCurrentPoolSize();
    }

上述方法遍歷數(shù)據(jù)庫連接池中的所有連接,如果存活時(shí)間超過maxLifetime即500s就銷毀該連接,這時(shí)由于連接池中的連接數(shù)就小于minPoolSize,所以會(huì)立即補(bǔ)充新的連接到連接池中。那么,系統(tǒng)在夜間沒有用戶使用時(shí),Atomikos連接池的運(yùn)行狀態(tài)為:維持最小的連接數(shù)10個(gè)數(shù)據(jù)庫連接,當(dāng)這10個(gè)連接超過500s時(shí)就會(huì)銷毀,再重新創(chuàng)建10個(gè)新的數(shù)據(jù)庫連接,不斷重復(fù)這樣的操作。

四、分析與總結(jié)

  下面我們開始分析產(chǎn)生錯(cuò)誤日志的原因,當(dāng)沒有用戶使用系統(tǒng)時(shí),Druid連接池應(yīng)該有10個(gè)空閑的連接,Atomikos連接池也有10個(gè)空閑的連接,這時(shí)Atomikos的10個(gè)連接達(dá)到了最大的生存時(shí)間500s,就需要銷毀這些連接,對(duì)于Druid來說就是回收連接,調(diào)用recycle方法。由于這10個(gè)連接應(yīng)該是500s之前從Druid連接池借出的,所以它們的connectTimeMillis也是500s之前的時(shí)間,即物理連接時(shí)間肯定小于8小時(shí),可以成功回收到Druid連接池中,同時(shí)lastActiveTimeMillis也更新為當(dāng)前時(shí)間,放在connections數(shù)組的末尾。

  與此同時(shí),Atomikos還需要重新生成10個(gè)新的連接,即從Druid連接池獲取10個(gè)連接,調(diào)用getConnection方法,這時(shí)會(huì)進(jìn)行有效性的檢查,又因?yàn)閘astActiveTimeMillis基本上為當(dāng)前時(shí)間,所以idleMillis肯定比30s小,不需要進(jìn)行select 1的連接數(shù)據(jù)庫操作,這樣即使該連接已經(jīng)失效了還是會(huì)借出給Atomikos。每隔500s不斷循環(huán)上述操作,并且期間沒有用戶的操作,一旦超過8個(gè)小時(shí)的Mysql連接時(shí)間,Atomikos在使用數(shù)據(jù)庫連接時(shí)就會(huì)產(chǎn)生上述日志中的錯(cuò)誤了。

  綜上所述,導(dǎo)致報(bào)錯(cuò)的原因其實(shí)是使用了兩層數(shù)據(jù)庫連接池,這樣Druid連接池借出的數(shù)據(jù)庫連接并沒有被實(shí)際使用,這才導(dǎo)致這些數(shù)據(jù)庫連接成功躲避了Druid本身的檢查機(jī)制。

到此這篇關(guān)于springboot+atomikos+druid 數(shù)據(jù)庫連接失效分析的文章就介紹到這了,更多相關(guān)springboot+atomikos+druid 數(shù)據(jù)庫連接失效分析內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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