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

更新時間：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，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

一、起因

　　最近查看系統(tǒng)的后臺日志，經(jīng)常發(fā)現(xiàn)這樣的報錯信息：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，再加上以上的報錯信息都是出現(xiàn)在早晨，結(jié)合錯誤日志初步分析，應(yīng)該是數(shù)據(jù)庫連接超時自動斷開了。百度一番后，得知Mysql的默認連接時間是8小時，超過8小時沒有操作后就會自動斷開連接，但是已經(jīng)使用了druid數(shù)據(jù)庫連接池，按理說已經(jīng)對數(shù)據(jù)庫連接做了保護和檢查，不應(yīng)該出現(xiàn)這樣的問題。要想徹底弄明白這個問題，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，一個數(shù)據(jù)庫連接從連接池中借出后經(jīng)過21600s即6小時后會被強制回收，不會超過Mysql的默認8小時，而且也不存在這么長時間的事務(wù)，所以不太可能是因為數(shù)據(jù)庫連接借出超時導(dǎo)致上面的錯誤，那么就是從數(shù)據(jù)庫連接池中申請的連接已經(jīng)超時了？似乎也不太可能，因為有檢查機制，即每隔30s就會檢查一次連接池中的連接是否超時，并且連接池中允許存在的空閑連接最大時間為540s。這就奇怪了，到底是什么原因?qū)е律厦娴腻e誤呢？這時注意到上述錯誤堆棧中的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是如何維持數(shù)據(jù)庫連接的。

public DruidPooledConnection getConnection(long maxWaitMillis) throws SQLException {
　　　　 //初始化檢查配置和后臺線程
        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)組中的最后一個元素，獲取到Holder后還需要將其封裝為DruidPooledConnection，這時該連接的connectedTimeMillis會被賦值為當前時間，這個時間在后續(xù)的分析中會非常重要。

　　因為配置了testWhileIdle為true，所以需要進行下面的有效性檢查，獲取該連接的上次活躍時間，得到空閑時間，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，由于配置了removeAbandoned為true，所以需要檢查活躍連接是否超時，如果超時就斷開物理連接。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();
}

在對數(shù)據(jù)庫連接進行回收時，如果連接時間超過了數(shù)據(jù)庫的物理連接時間（默認8小時）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;
}

注意上述標紅的地方，回收的這個連接的lastActiveTimeMillis被刷新為當前時間，這個時間也是非常重要的，在后續(xù)分析中會用到。

三、Atomikos框架

　　項目關(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，最小連接數(shù)是10個，連接最大的存活時間是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，先補充數(shù)據(jù)庫連接池達到最小連接數(shù)，然后開啟后臺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();　　　　　　　　　 //如果達到了最大的存活時間就移除該連接
                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30秒執(zhí)行一次上述的四個方法，主要看一下removeConnectionsThatExceededMaxLifetime()這個方法。

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，如果存活時間超過maxLifetime即500s就銷毀該連接，這時由于連接池中的連接數(shù)就小于minPoolSize，所以會立即補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，Atomikos連接池的運行狀態(tài)為：維持最小的連接數(shù)10個數(shù)據(jù)庫連接，當這10個連接超過500s時就會銷毀，再重新創(chuàng)建10個新的數(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)生錯誤日志的原因，當沒有用戶使用系統(tǒng)時，Druid連接池應(yīng)該有10個空閑的連接，Atomikos連接池也有10個空閑的連接，這時Atomikos的10個連接達到了最大的生存時間500s，就需要銷毀這些連接，對于Druid來說就是回收連接，調(diào)用recycle方法。由于這10個連接應(yīng)該是500s之前從Druid連接池借出的，所以它們的connectTimeMillis也是500s之前的時間，即物理連接時間肯定小于8小時，可以成功回收到Druid連接池中，同時lastActiveTimeMillis也更新為當前時間，放在connections數(shù)組的末尾。

　　與此同時，Atomikos還需要重新生成10個新的連接，即從Druid連接池獲取10個連接，調(diào)用getConnection方法，這時會進行有效性的檢查，又因為lastActiveTimeMillis基本上為當前時間，所以idleMillis肯定比30s小，不需要進行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個小時的Mysql連接時間，Atomikos在使用數(shù)據(jù)庫連接時就會產(chǎn)生上述日志中的錯誤了。

　　綜上所述，導(dǎo)致報錯的原因其實是使用了兩層數(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本身的檢查機制。

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