线上问题总结-获取不到连接池(logback 配置+代码问题)
出错问题复盘
1、问题回顾
早上 6:00 多开始报警,数据库连接池获取不到连接,日志的报错如下:
org.mybatis.spring.MyBatisSystemException: nested exception is org.apache.ibatis.exceptions.PersistenceException: ### Error querying database. Cause: org.springframework.jdbc.CannotGetJdbcConnectionException: Failed to obtain JDBC Connection; nested exception is java.sql.SQLTransientConnectionException: HikariPool-1 - Connection is not available, request timed out after 30000ms. ### The error may exist in class path resource [com/ xxx/xxxMapper.xml] ### The error may involve xxx.getListByOrgIdOrRealName ### The error occurred while executing a query ### Cause: org.springframework.jdbc.CannotGetJdbcConnectionException: Failed to obtain JDBC Connection; nested exception is java.sql.SQLTransientConnectionException: HikariPool-1 - Connection is not available, request timed out after 30000ms
导致的结果就是:
40 多笔提现失败,因为那个时候刚好有客户要提现
2、定位问题
2.1 首先看应用日志
看应用日志,最主要的信息就是 Failed to obtain JDBC Connection、HikariPool-1 - Connection is not available,request timed out after 30000ms
1、看这个信息的第一反应就是数据库连接是不是被打满了,先去看了数据库监控,发现连接数很平稳,没有太大的变化(zabbix 的监控)。
2、然后数据库连接没有很多的话,第 2 步去看看 Hikari 连接池的配置,配置如下:
spring.datasource.hikari.connectionTimeout = 100000
spring.datasource.hikari.validationTimeout = 300000
spring.datasource.hikari.maximum-pool-size = 200
spring.datasource.hikari.minimum-idle = 503、当时是想着把 maximum-pool-size=500(就是 200 调整为 500),当然此时还没有改,也就没有发布、重启
2.2 看 jstack 日志
2.1 jsatck 日志如下
“xxxx_Worker-1” #206 prio=5 os_prio=0 tid=0x00007f508f6ab000 nid=0x1705 waiting on condition [0x00007f4f61818000] java.lang.Thread.State: WAITING (parking) at sun.misc.Unsafe.park(Native Method) parking to wait for <0x0000000720ab5208> (a java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizerC o n d i t i o n O b j e c t ) a t j a v a . u t i l . c o n c u r r e n t . l o c k s . L o c k S u p p o r t . p a r k ( L o c k S u p p o r t . j a v a : 175 ) a t j a v a . u t i l . c o n c u r r e n t . l o c k s . A b s t r a c t Q u e u e d S y n c h r o n i z e r ConditionObject) at java.util.concurrent.locks.LockSupport.park(LockSupport.java:175) at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizerConditionObject)atjava.util.concurrent.locks.LockSupport.park(LockSupport.java:175)atjava.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizerConditionObject.await(AbstractQueuedSynchronizer.java:2039) at java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue.put(ArrayBlockingQueue.java:353) at ch.qos.logback.core.AsyncAppenderBase.putUninterruptibly(AsyncAppenderBase.java:181) at ch.qos.logback.core.AsyncAppenderBase.puto r i g i n a l originaloriginalXaWJEOe0(AsyncAppenderBase.java:172) at ch.qos.logback.core.AsyncAppenderBase.puto r i g i n a l originaloriginalXaWJEOe0$accessor67 X f D E R 7 ( A s y n c A p p e n d e r B a s e . j a v a ) a t c h . q o s . l o g b a c k . c o r e . A s y n c A p p e n d e r B a s e 67XfDER7(AsyncAppenderBase.java) at ch.qos.logback.core.AsyncAppenderBase67XfDER7(AsyncAppenderBase.java)atch.qos.logback.core.AsyncAppenderBaseauxiliary$fPj3kqdc.call(Unknown Source) at org.apache.skywalking.apm.agent.core.plugin.interceptor.enhance.InstMethodsInter.intercept(InstMethodsInter.java:86)
2.2 观察 jstack 日志分析
通过看 jstack 日志发现,有几百个 parking to wait for <0x0000000720ab5208> 这个日志,而且下面也是相同的输出,调用栈是在 logback 的一个 putUniteruptibly 方法上,然后去追踪应用里的调用栈,发现都是卡在了打印日志的输出上(log.info("{}", xxx))。
2.3 猜测
2.3.1 看日志配置
因为都是卡在打印日志上,所以想打印日志是不是有什么问题。然后就想到了前一天刚上线了应用日志的异步打印配置,配置如下 :
<!--设置为异步打印--> <appender name="debug-async-appender" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender"> <!-- 更改默认的队列的深度,该值会影响性能.默认值为256 --> <queueSize>512</queueSize> <appender-ref ref="debugAppender"/> </appender> <!--设置为异步打印--> <appender name="error-async-appender" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender"> <discardingThreshold >0</discardingThreshold> <!-- 更改默认的队列的深度,该值会影响性能.默认值为256 --> <queueSize>512</queueSize> <appender-ref ref="errorAppender"/> </appender>
2.3.2 追踪 logback 异步打印方法
因为看 jstack 日志的时候发现调用栈是:
at java.util.concurrent.locks.LockSupport.park(LockSupport.java:175)
at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer$ConditionObject.await(AbstractQueuedSynchronizer.java:2039)
at java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue.put(ArrayBlockingQueue.java:353)
at ch.qos.logback.core.AsyncAppenderBase.putUninterruptibly(AsyncAppenderBase.java:181)可以看到是有一个阻塞队列在阻塞排队。我们直接看源码
2.3.3 看源码
//这个就是阻塞队列的声明。 BlockingQueue<E> blockingQueue; private void putUninterruptibly(E eventObject) { boolean interrupted = false; //可以看到这里就是一个 while true 的死循环,然后不断的往 blockingQueue 中放对象 try { while(true) { try { this.blockingQueue.put(eventObject); return; } catch (InterruptedException var7) { interrupted = true; } } } finally { if (interrupted) { Thread.currentThread().interrupt(); } } } //再看一下 ArrayBlockingQueue 的 put 操作 public void put(E e) throws InterruptedException { Objects.requireNonNull(e); //可以看到这里就是一个锁操作,加锁 final ReentrantLock lock = this.lock; lock.lockInterruptibly(); try { while (count == items.length) notFull.await();//一直阻塞等待 enqueue(e); } finally { lock.unlock(); } }
由此可以看出,因为配置的是有界队列,512,然后此时可能满了,然后新来的对象就要阻塞等待出队,然后自己才能入队。所以才会在 jstack 日志中看到 400 多个 wait for 同一个对象的日志
2.4 尝试解决
2.4.1 修改 logback 配置
<!--设置为异步打印--> <appender name="debug-async-appender" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender"> <!-- 更改默认的队列的深度,该值会影响性能.默认值为256 --> <queueSize>512</queueSize> <appender-ref ref="debugAppender"/> <neverBlock>true</neverBlock> </appender> <!–设置为异步打印–> <appender name=“error-async-appender” class=“ch.qos.logback.classic.AsyncAppender”> <discardingThreshold >0</discardingThreshold> <!-- 更改默认的队列的深度,该值会影响性能.默认值为256 --> <queueSize>512</queueSize> <appender-ref ref=“errorAppender”/> <neverBlock>true</neverBlock> </appender>
//AsyncAppenderBase 的方法 private void put(E eventObject) { //配置了之后,就走 offer 方法 if (this.neverBlock) { this.blockingQueue.offer(eventObject); } else { this.putUninterruptibly(eventObject); } } //看一下 offer 方法 public boolean offer(E e) { Objects.requireNonNull(e); final ReentrantLock lock = this.lock; lock.lock(); try { //如果列队满了,直接返回 false if (count == items.length) return false; else { //否则入队 enqueue(e); return true; } } finally { lock.unlock(); } }
也就是说,设置了 neverBlock 之后,就会把这些丢弃掉,不入队,也就是说可能会丢日志
2.5 测试环境还原
测试环境还原的时候,因为猜测是数据库连接池的问题,所以修改了连接池配置,最小、最大设置为 5,去压测,还是没有还原这个情况。然后继续看应用日志有新发现
2.6 日志大小跟其他同区间的比很大
相同的日志切割,发现 6 点的那个时间点特别大,其他的就几十 M,但是 6 点区间的有 100 多 M,快 200M了,所以就看看到底是啥情况。然后就发现了,有一个身份证认证的异常信息,返回的异常信息特别大,导致了 log 的时候卡了。
就是说,本来 log.error("", e),这个最多几十 ms 左右就左右了,但是呢,这个对象特别大,然后就导致最终 io 写入日志信息的时候耗时太长。
2.7 找到原因,分析验证
2.7.1 找出代码中这种情况的日志打印,然后把这段代码去除
2.7.2 分析
1)、因为这个是调用第 3 方的人脸识别的接口,接口返回的 Base64 的照片信息,这个信息很大,导致 logback 打印日志写这个日志的时候很耗时。
2)、因为有些类、方法上加了 @Transactional,导致在 logback 执行的时候(logger.info/logger.error 在 finally 中执行),连接没有被释放,所以其他的请求执行的时候获取不到连接。
2.8 发布上线
上线之后,第 2 天相同时间发现没有再出现这样的问题,至此解决
2.9 模拟那种场景,还原异常
2.9.1 代码
1.application.properties
#这里为了模拟极限场景,直接将连接数置为 1 spring.datasource.hikari.connectionTimeout = 10000 spring.datasource.hikari.validationTimeout = 300000 spring.datasource.hikari.maximum-pool-size = 1 spring.datasource.hikari.minimum-idle = 1
2.logback-spring.xml
<appender name="error-async-appender" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender"> <discardingThreshold >0</discardingThreshold> <!-- 更改默认的队列的深度,该值会影响性能.默认值为256 --> <queueSize>512</queueSize> <appender-ref ref="errorAppender"/> </appender>
3.controller/service/mapper
//Controller @Slf4j @RequestMapping("/hikari-demo/") @RestController public class TestController { @Resource private TaskOrderService taskOrderService; @GetMapping(“list”) public List<TaskOrder> getList() { return taskOrderService.selectByAll(); } @GetMapping(“order”) public TaskOrder selectById() { return taskOrderService.selectById(); } }
@Service @Slf4j public class TaskOrderServiceImpl implements TaskOrderService { @Resource private OrderMapper orderMapper; @Transactional(readOnly = true) @Override public List<TaskOrder> selectByAll() { List<TaskOrder> taskOrders = orderMapper.selectAll(); try { log.info(“{}”, 1); //这里就是模拟日志写很大文件的操作(大于数据库连接池的连接超时时间) TimeUnit.SECONDS.sleep(15); } catch (Exception e) { } finally { } return taskOrders; } @Override public TaskOrder selectById() { Long id = RandomUtil.randomLong(1000); TaskOrder taskOrder = orderMapper.selectById(id); try { log.info(“{}”, id); TimeUnit.SECONDS.sleep(15); } catch (Exception e) { } finally { } return taskOrder; } }
2.9.2 压测
--同时用 10 个用户 100 个请求去测试
ab -c 10 -n 100 http://localhost:8089/hikari-demo/order
ab -c 10 -n 100 http://localhost:8089/hikari-demo/list
2.9.3 场景还原
2021-07-15 11:25:34.915 ERROR 31485 — [nio-8089-exec-2] o.a.c.c.C.[.[.[/].[dispatcherServlet] : Servlet.service() for servlet [dispatcherServlet] in context with path [] threw exception [Request processing failed; nested exception is org.mybatis.spring.MyBatisSystemException: nested exception is org.apache.ibatis.exceptions.PersistenceException:
Error querying database. Cause: org.springframework.jdbc.CannotGetJdbcConnectionException: Failed to obtain JDBC Connection; nested exception is java.sql.SQLTransientConnectionException: HikariPool-1 - Connection is not available, request timed out after 10004ms.
The error may exist in file [/Users/zhuzi/Desktop/hikari-demo/target/classes/mapper/OrderMapper.xml]
The error may involve com.bamboo.hikaridemo.mapper.OrderMapper.selectById
The error occurred while executing a query
Cause: org.springframework.jdbc.CannotGetJdbcConnectionException: Failed to obtain JDBC Connection; nested exception is java.sql.SQLTransientConnectionException: HikariPool-1 - Connection is not available, request timed out after 10004ms.] with root cause
java.sql.SQLTransientConnectionException**: HikariPool-1 - Connection is not available, request timed out after 10004ms**.
可以看到压测开始 1 次执行后,第 2 次的时候就报了连接超时,获取不到连接的错误
2.10 总结
至此,这个问题解决了,然后也还原了问题发出的场景,所以以后还是要注意引入一个技术的时候要多了解更多的核心原理。
2.10.1 打印日志一定要注意,不能打印太大的信息
尤其是调用第 3 方的接口里,一定要搞清楚他的返回信息,再抛出相应的信息,要不出现这种的就可能会出问题。
2.10.2 引入新的东西后,一定要多测试,多考虑极端情况
出处:http://www.cnblogs.com/lingyejun/
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