springboot+atomikos+druid 数据库连接失效分析

导读:本篇文章讲解 springboot+atomikos+druid 数据库连接失效分析,希望对大家有帮助,欢迎收藏,转发!站点地址:www.bmabk.com

一、起因

  最近查看系统的后台日志,经常发现这样的报错信息:The last package successfully received from the server was 40802382 milliseconds ago,截图如下所示。

springboot+atomikos+druid 数据库连接失效分析

springboot+atomikos+druid 数据库连接失效分析

  由于我们的系统都是在白天使用,夜里基本上没有用户使用,再加上以上的报错信息都是出现在早晨,结合错误日志初步分析,应该是数据库连接超时自动断开了。百度一番后,得知Mysql的默认连接时间是8小时,超过8小时没有操作后就会自动断开连接,但是已经使用了druid数据库连接池,按理说已经对数据库连接做了保护和检查,不应该出现这样的问题。要想彻底弄明白这个问题,就只能去研究druid数据库连接池框架了。

二、Druid数据库连接池

  项目的数据库连接池基本配置信息如下所示

springboot+atomikos+druid 数据库连接失效分析

   通过以上的配置分析得知,一个数据库连接从连接池中借出后经过21600s即6小时后会被强制回收,不会超过Mysql的默认8小时,而且也不存在这么长时间的事务,所以不太可能是因为数据库连接借出超时导致上面的错误,那么就是从数据库连接池中申请的连接已经超时了?似乎也不太可能,因为有检查机制,即每隔30s就会检查一次连接池中的连接是否超时,并且连接池中允许存在的空闲连接最大时间为540s。这就奇怪了,到底是什么原因导致上面的错误呢?这时注意到上述错误堆栈中的com.atomikos.datasource.pool.ConnectionPool.findOrWaitForAnAvailableConnection。是否问题的原因在于使用了Atomikos呢,带着这样的疑惑去阅读了Druid和Atomikos相关的源码。

  由于Atomikos连接池是基于Druid连接池之上的,所以Atomikos新建和销毁数据库连接都是从Druid连接池中借出和归还数据库连接,而不是直接与数据库交互,那么我们就来看看Druid是如何维持数据库连接的。

public DruidPooledConnection getConnection(long maxWaitMillis) throws SQLException {
     //初始化检查配置和后台线程
        init();

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

从Druid连接池中获取数据库连接,先调用init()方法进行初始化工作,然后调用getConnectionDirect()获取连接。

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();
}

上述是获取连接池中连接的关键代码,即获取connections数组中的最后一个元素,获取到Holder后还需要将其封装为DruidPooledConnection,这时该连接的connectedTimeMillis会被赋值为当前时间,这个时间在后续的分析中会非常重要。

  因为配置了testWhileIdle为true,所以需要进行下面的有效性检查,获取该连接的上次活跃时间,得到空闲时间,如果超过30s则做有效性检查。

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);
}

同时,由于配置了removeAbandoned为true,所以需要检查活跃连接是否超时,如果超时就断开物理连接。下面看一下连接池的回收方法recycle的关键代码

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();
}

在对数据库连接进行回收时,如果连接时间超过了数据库的物理连接时间(默认8小时)则需要断开物理连接,否则就调用putLast方法将该连接回收到连接池。

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;
}

注意上述标红的地方,回收的这个连接的lastActiveTimeMillis被刷新为当前时间,这个时间也是非常重要的,在后续分析中会用到。

三、Atomikos框架

  项目关于Atomikos的配置信息,如下所示

springboot+atomikos+druid 数据库连接失效分析

从上面的配置可以看出,atomikos连接池的最大连接数是25个,最小连接数是10个,连接最大的存活时间是500s,下面来看一下atomikos的源码。

private void init() throws ConnectionPoolException
{
    
if ( LOGGER.isTraceEnabled() ) LOGGER.logTrace ( this + ": initializing..." );
   //如果连接池最小连接数没有达到就新增数据库连接 addConnectionsIfMinPoolSizeNotReached();
   //开启维持连接池平衡的线程 launchMaintenanceTimer(); }

 以上是Atomikos初始化的部分,先补充数据库连接池达到最小连接数,然后开启后台线程维持连接池的平衡。

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();
          //如果达到了最大的存活时间就移除该连接 removeConnectionsThatExceededMaxLifetime();
          //如果没有满足最小连接数就新增连接 addConnectionsIfMinPoolSizeNotReached();
         //移除超过最小连接数以外的连接 removeIdleConnectionsIfMinPoolSizeExceeded(); } }); TaskManager.SINGLETON.executeTask ( maintenanceTimer ); }

 在配置中,maintenanceInterval的值为30,即每个30秒执行一次上述的四个方法,主要看一下removeConnectionsThatExceededMaxLifetime()这个方法。

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 );
          //如果超过最大的存活时间就销毁该连接 destroyPooledConnection(xpc); it.remove(); } } logCurrentPoolSize(); }

上述方法遍历数据库连接池中的所有连接,如果存活时间超过maxLifetime即500s就销毁该连接,这时由于连接池中的连接数就小于minPoolSize,所以会立即补充新的连接到连接池中。那么,系统在夜间没有用户使用时,Atomikos连接池的运行状态为:维持最小的连接数10个数据库连接,当这10个连接超过500s时就会销毁,再重新创建10个新的数据库连接,不断重复这样的操作。

四、分析与总结

  下面我们开始分析产生错误日志的原因,当没有用户使用系统时,Druid连接池应该有10个空闲的连接,Atomikos连接池也有10个空闲的连接,这时Atomikos的10个连接达到了最大的生存时间500s,就需要销毁这些连接,对于Druid来说就是回收连接,调用recycle方法。由于这10个连接应该是500s之前从Druid连接池借出的,所以它们的connectTimeMillis也是500s之前的时间,即物理连接时间肯定小于8小时,可以成功回收到Druid连接池中,同时lastActiveTimeMillis也更新为当前时间,放在connections数组的末尾。

  与此同时,Atomikos还需要重新生成10个新的连接,即从Druid连接池获取10个连接,调用getConnection方法,这时会进行有效性的检查,又因为lastActiveTimeMillis基本上为当前时间,所以idleMillis肯定比30s小,不需要进行select 1的连接数据库操作,这样即使该连接已经失效了还是会借出给Atomikos。每隔500s不断循环上述操作,并且期间没有用户的操作,一旦超过8个小时的Mysql连接时间,Atomikos在使用数据库连接时就会产生上述日志中的错误了。

springboot+atomikos+druid 数据库连接失效分析

  综上所述,导致报错的原因其实是使用了两层数据库连接池,这样Druid连接池借出的数据库连接并没有被实际使用,这才导致这些数据库连接成功躲避了Druid本身的检查机制。

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

文章由极客之音整理,本文链接:https://www.bmabk.com/index.php/post/16273.html

(1)
小半的头像小半

相关推荐

极客之音——专业性很强的中文编程技术网站,欢迎收藏到浏览器,订阅我们!