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详解springboot+atomikos+druid 数据库连接失效分析

程序员文章站 2021-11-23 10:45:49
目录一、起因二、druid数据库连接池三、atomikos框架四、分析与总结一、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 re...

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。

详解springboot+atomikos+druid 数据库连接失效分析

详解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

详解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

详解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。

详解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。

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