数据库连接池之c3p0-0.9.1.2,线上偶发APPARENT DEADLOCK,如何解?

数据库,连接池,c3p0,偶发,apparent,deadlock,如何 · 浏览次数 : 187

小编点评

## 线程 hang死分析总结 **问题:** 线程因为等待获取连接而 hang死,无法完成后续请求。 **分析:** * **日志信息:** 出现 APPARENT DEADLOCK 字样后,表明线程互相阻塞。 * **原因:** 线程等待获取连接,连接获取失败时,无法进行下一步操作。 * **优化建议:** * **升级日志框架:** 可以增加日志记录的详细性,帮助分析日志信息。 * **调整参数:** 控制任务执行时间和 socket的so_timeout,避免线程阻塞。 * **更换连接池框架:** c3p0框架设计上有缺陷,导致线程阻塞。 **其他信息:** * **日志缺乏:** 线程日志记录缺乏,无法完全分析问题。 * **db问题:** 数据库连接获取困难时,可能导致线程阻塞。 * **线程数控制:** 设置numHelperThreads选项,可以增大线程池的线程数,但可能治标不治本。 **总结:** * 线程 hang死分析需要结合日志信息、db问题和线程数控制等因素。 * 可以通过日志框架、参数调整和更换连接池框架等方法改善问题。

正文

前言

本篇其实是承接前面两篇的,都是讲定位线上的c3p0数据库连接池,发生连接泄露的问题。

第二篇讲到,可以配置两个参数,来找出是哪里的代码借了连接后没有归还。但是,在我这边的情况是,对于没有归还的连接,借用者的堆栈确实是打印到日志了,但是我在本地模拟的时候,发现其实这些场景是有归还连接的,所以,我开始怀疑不是代码问题。

不是业务代码问题,能是啥问题呢?我们先来看看连接是怎么归还到连接池的。

连接的实际类型

我在本地debug了下,发现获取连接时,代码如下:

com.mchange.v2.c3p0.impl.AbstractPoolBackedDataSource#getConnection()
public Connection getConnection() throws SQLException
{
    // javax.sql.PooledConnection,实际类型为com.mchange.v2.c3p0.impl.NewPooledConnection
    PooledConnection pc = getPoolManager().getPool().checkoutPooledConnection();
    return pc.getConnection();
}

说实话,之前都没注意到jdbc api里还有javax.sql.PooledConnection这个类,这里,就是首先从c3p0连接池获取了一个com.mchange.v2.c3p0.impl.NewPooledConnection对象,然后转换为javax.sql.PooledConnection

image-20230717165723827

然后,调用javax.sql.PooledConnection#getConnection,会返回给实际类型为com.mchange.v2.c3p0.impl.NewProxyConnection的对象。

com.mchange.v2.c3p0.impl.NewPooledConnection#getConnection
public synchronized Connection getConnection() throws SQLException
{
    if ( exposedProxy == null )
    {
        exposedProxy = new NewProxyConnection( physicalConnection, this );
    }
    return exposedProxy;
}

image-20230717170019168

在该类中,主要包含如下几个字段:

image-20230717170256849

inner:实际的底层连接,如我这里,其类型为oracle.jdbc.driver.T4CConnection
parentPooledConnection:javax.sql.PooledConnection类型的池化连接
cel:类型为ConnectionEventListener,就是一个监听器

connection.close方法逻辑

com.mchange.v2.c3p0.impl.NewProxyConnection
public synchronized void close() throws SQLException {
    // 0
    if (!this.isDetached()) {
        // 1 
        NewPooledConnection npc = this.parentPooledConnection;
        this.detach();
        // 2
        npc.markClosedProxyConnection(this, this.txn_known_resolved);
        this.inner = null;
    }  
}

0处,检查该对象是否已经和底层的池化连接解绑:

boolean isDetached() {
    return this.parentPooledConnection == null;
}

1处,通过parentPooledConnection获取到NewPooledConnection类型的池化连接,然后和池化连接解绑:

private void detach() {
    this.parentPooledConnection.removeConnectionEventListener(this.cel);
    this.parentPooledConnection = null;
}

2处,调用池化连接的方法,进行清理:

void markClosedProxyConnection( NewProxyConnection npc, boolean txn_known_resolved ) 
{
    // 2.1
    List closeExceptions = new LinkedList();
    // 2.2
    cleanupResultSets( closeExceptions );
    cleanupUncachedStatements( closeExceptions );
    checkinAllCachedStatements( closeExceptions );
    // 2.3
    if ( closeExceptions.size() > 0 )
    {
        ...
        // 打印异常
    }
    reset( txn_known_resolved );
    
    exposedProxy = null; //volatile
    // 2.4
    fireConnectionClosed(); 
}

2.1处,建个list,用来收集清理过程中的各种异常;

2.2处,清理ResultSet、Statement等

2.3处,打印异常

2.4处,通知监听者:

private void fireConnectionClosed()
{
    ces.fireConnectionClosed(); 
}

然后进入:

ConnectionEvent evt = new ConnectionEvent(source);
for (Iterator i = mlCopy.iterator(); i.hasNext();)
{
    ConnectionEventListener cl = (ConnectionEventListener) i.next();
    // 1 调用listener的方法
    cl.connectionClosed(evt);
}

// com.mchange.v2.c3p0.impl.C3P0PooledConnectionPool.ConnectionEventListenerImpl#connectionClosed    
public void connectionClosed(final ConnectionEvent evt)
{
    doCheckinResource( evt );
}
然后如下方法被调用:
private void doCheckinResource(ConnectionEvent evt)
{
    // rp: com.mchange.v2.resourcepool.BasicResourcePool
	rp.checkinResource( evt.getSource() ); 
}

这里rp就是资源池,这里就会向资源池归还连接。

image-20230717172033764

内部的实现如下:

image-20230717172234514

这里是定义了一个内部类RefurbishCheckinResourceTask,内部类实现了Runnable,然后new了一个实例,丢给了taskRunner,进行异步归还。

这个task的逻辑:

class RefurbishCheckinResourceTask implements Runnable
{
    public void run()
    {
        // 1 检查资源是否ok
        boolean resc_okay = attemptRefurbishResourceOnCheckin( resc );
        synchronized( BasicResourcePool.this )
        {
            PunchCard card = (PunchCard) managed.get( resc );
			// 2 如果资源ok,归还到unused空闲链表,更新卡片
            if ( resc_okay && card != null) 
            {
                // 2.1 归还到unused空闲链表
                unused.add(0,  resc );
				// 2.2 更新卡片的归还时间为当前时间、借出时间为-1,表示未借出
                card.last_checkin_time = System.currentTimeMillis();
                card.checkout_time = -1;
            }
            else
            {
                if (card != null)
                    card.checkout_time = -1; 
				// 连接是坏的,那就把这个连接毁灭
                removeResource( resc );
                ensureMinResources();
            }

            BasicResourcePool.this.notifyAll();
        }
    }
}

这里归还连接,可以看到,是new了一个runnable,丢给线程池去异步执行,但是,异步执行,不是很稳啊,比如,如果此时线程池里的线程,都卡住了,没法处理task,怎么办呢?

线上日志出现APPARENT DEADLOCK字样

问题描述

如果你去搜索引擎查APPARENT DEADLOCK,会搜到很多,说明这些年,大家还是被这个问题困扰了挺久

我们这边,每次出现这个连接泄露问题时,貌似都伴随着这个日志,这个日志大概长下面这样:

06-08 17:00:30,119[Timer-5][][c.ThreadPoolAsynchronousRunner:608][WARN]-com.mchange.v2.async.ThreadPoolAsynchronousRunner$DeadlockDetector@3cf46c2 -- APPARENT DEADLOCK!!! Creating emergency threads for unassigned pending tasks!
06-08 17:00:30,121[Timer-5][][c.ThreadPoolAsynchronousRunner:624][WARN]-com.mchange.v2.async.ThreadPoolAsynchronousRunner$DeadlockDetector@3cf46c2 -- APPARENT DEADLOCK!!! Complete Status: 
	Managed Threads: 3
	Active Threads: 3
	Active Tasks: 
		com.mchange.v2.resourcepool.BasicResourcePool$AcquireTask@b451b27 (com.mchange.v2.async.ThreadPoolAsynchronousRunner$PoolThread-#0)
		com.mchange.v2.resourcepool.BasicResourcePool$AcquireTask@65f9a338 (com.mchange.v2.async.ThreadPoolAsynchronousRunner$PoolThread-#1)
		com.mchange.v2.resourcepool.BasicResourcePool$AcquireTask@684ae5d5 (com.mchange.v2.async.ThreadPoolAsynchronousRunner$PoolThread-#2)
	Pending Tasks: 
		com.mchange.v2.resourcepool.BasicResourcePool$AcquireTask@d373871
		com.mchange.v2.resourcepool.BasicResourcePool$AcquireTask@245a897e
		com.mchange.v2.resourcepool.BasicResourcePool$DestroyResourceTask@33f8c1d7
		com.mchange.v2.resourcepool.BasicResourcePool$AcquireTask@107e24e9    
Pool thread stack traces:
	Thread[com.mchange.v2.async.ThreadPoolAsynchronousRunner$PoolThread-#0,5,main]
		java.net.SocketInputStream.socketRead0(Native Method)
		java.net.SocketInputStream.read(SocketInputStream.java:152)
		java.net.SocketInputStream.read(SocketInputStream.java:122)
		oracle.net.ns.Packet.receive(Packet.java:300)
		oracle.net.ns.DataPacket.receive(DataPacket.java:106)
		oracle.net.ns.NetInputStream.getNextPacket(NetInputStream.java:315)
		oracle.net.ns.NetInputStream.read(NetInputStream.java:260)
		oracle.net.ns.NetInputStream.read(NetInputStream.java:185)
		oracle.net.ns.NetInputStream.read(NetInputStream.java:102)
		oracle.jdbc.driver.T4CSocketInputStreamWrapper.readNextPacket(T4CSocketInputStreamWrapper.java:124)
		oracle.jdbc.driver.T4CSocketInputStreamWrapper.read(T4CSocketInputStreamWrapper.java:80)
		oracle.jdbc.driver.T4CMAREngine.unmarshalUB1(T4CMAREngine.java:1137)
		oracle.jdbc.driver.T4CTTIfun.receive(T4CTTIfun.java:290)
		oracle.jdbc.driver.T4CTTIfun.doRPC(T4CTTIfun.java:192)
		oracle.jdbc.driver.T4CTTIoauthenticate.doOSESSKEY(T4CTTIoauthenticate.java:404)
		oracle.jdbc.driver.T4CConnection.logon(T4CConnection.java:385)
		oracle.jdbc.driver.PhysicalConnection.<init>(PhysicalConnection.java:546)
		oracle.jdbc.driver.T4CConnection.<init>(T4CConnection.java:236)
		oracle.jdbc.driver.T4CDriverExtension.getConnection(T4CDriverExtension.java:32)
		oracle.jdbc.driver.OracleDriver.connect(OracleDriver.java:521)
		com.mchange.v2.c3p0.DriverManagerDataSource.getConnection(DriverManagerDataSource.java:134)
		com.mchange.v2.c3p0.WrapperConnectionPoolDataSource.getPooledConnection(WrapperConnectionPoolDataSource.java:182)
		com.mchange.v2.c3p0.WrapperConnectionPoolDataSource.getPooledConnection(WrapperConnectionPoolDataSource.java:171)
		com.mchange.v2.c3p0.impl.C3P0PooledConnectionPool$1PooledConnectionResourcePoolManager.acquireResource(C3P0PooledConnectionPool.java:137)
		com.mchange.v2.resourcepool.BasicResourcePool.doAcquire(BasicResourcePool.java:1014)
		com.mchange.v2.resourcepool.BasicResourcePool.access$800(BasicResourcePool.java:32)
		com.mchange.v2.resourcepool.BasicResourcePool$AcquireTask.run(BasicResourcePool.java:1810)
		com.mchange.v2.async.ThreadPoolAsynchronousRunner$PoolThread.run(ThreadPoolAsynchronousRunner.java:547)            

线程池中的task类型

我们有提到,有很多事情都是丢给线程池异步执行的,比如main线程初始化连接时,main并不会自己去创建连接,而是new几个task,丢给线程池并行执行,然后main线程在那边等待。

主要有这么几种task:

  • com.mchange.v2.resourcepool.BasicResourcePool.AcquireTask

    获取数据库连接,和底层db driver打交道,如mysql、oracle的driver

  • com/mchange/v2/resourcepool/BasicResourcePool.java:959

    这个方法内,定义了一个内部class,这个DestroyResourceTask就是用来销毁底层连接

    private void destroyResource(final Object resc, boolean synchronous)
    {
        class DestroyResourceTask implements Runnable
        {
    
  • com.mchange.v2.resourcepool.BasicResourcePool#doCheckinManaged中的内部类:

    class RefurbishCheckinResourceTask implements Runnable
    

​ 这个类很重要,前面已经讲到了,归还连接的时候,就会生成这个task异步执行

  • com.mchange.v2.resourcepool.BasicResourcePool.AsyncTestIdleResourceTask#AsyncTestIdleResourceTask

    这个类,主要是测试那些空闲时间太长的资源,看看是不是还ok,不ok的话,会及时销毁

  • com.mchange.v2.resourcepool.BasicResourcePool.RemoveTask

    连接池缩容的时候需要,比如现在有20个连接,我们配置的min为10,那么多出的10个连接会被销毁

这里面,有好几个都是要和db通信的,如AcquireTask、DestroyResourceTask、AsyncTestIdleResourceTask,通信就有可能超时,长时间超时就可能阻塞当前的线程,接下来,我们就看看这些线程有没有被阻塞的可能。

线程池是如何执行task的

线程池的创建如下:

private ThreadPoolAsynchronousRunner( int num_threads, 
                    boolean daemon, 
                    int max_individual_task_time,
                    int deadlock_detector_interval, 
                    int interrupt_delay_after_apparent_deadlock,
                    Timer myTimer,
                    boolean should_cancel_timer )
    {
        this.num_threads = num_threads;
        this.daemon = daemon;
        this.max_individual_task_time = max_individual_task_time;
        this.deadlock_detector_interval = deadlock_detector_interval;
        this.interrupt_delay_after_apparent_deadlock = interrupt_delay_after_apparent_deadlock;
        this.myTimer = myTimer;
        this.should_cancel_timer = should_cancel_timer;
		// 创建线程池
        recreateThreadsAndTasks();

        myTimer.schedule( deadlockDetector, deadlock_detector_interval, deadlock_detector_interval );

    }
private void recreateThreadsAndTasks()
    {
    	// 如果线程池已经存在,则先销毁
        if ( this.managed != null)
        {
            Date aboutNow = new Date();
            for (Iterator ii = managed.iterator(); ii.hasNext(); )
            {
                PoolThread pt = (PoolThread) ii.next();
                pt.gentleStop();
                stoppedThreadsToStopDates.put( pt, aboutNow );
                ensureReplacedThreadsProcessing();
            }
        }
		
    	// 创建线程池
        this.managed = new HashSet();
        this.available = new HashSet();
        this.pendingTasks = new LinkedList();
        for (int i = 0; i < num_threads; ++i)
        {
            // 线程type为com.mchange.v2.async.ThreadPoolAsynchronousRunner.PoolThread
            Thread t = new PoolThread(i, daemon);
            managed.add( t );
            available.add( t );
            t.start();
        }
    }

线程的执行逻辑:

// 1
boolean should_stop;
LinkedList pendingTasks;

while (true)
{
    Runnable myTask;
    synchronized ( ThreadPoolAsynchronousRunner.this )
    {
        while ( !should_stop && pendingTasks.size() == 0 )
            ThreadPoolAsynchronousRunner.this.wait( POLL_FOR_STOP_INTERVAL );
        // 2
        if (should_stop) 
            break thread_loop;
		// 3
        myTask = (Runnable) pendingTasks.remove(0);
        currentTask = myTask;
    }
    try
    { 	// 4
        if (max_individual_task_time > 0)
            setMaxIndividualTaskTimeEnforcer();
        // 5
        myTask.run(); 
    }
    ...
}

1处,在线程中定义了一个标志,如果这个标志为true,线程检测到,会停止执行;

2处,检测标志;

3处,从任务列表摘取任务;

4处,如果max_individual_task_time大于0,可以启动一个max_individual_task_time秒后中断当前线程的timer

private void setMaxIndividualTaskTimeEnforcer()
{
    this.maxIndividualTaskTimeEnforcer = new MaxIndividualTaskTimeEnforcer( this );
    myTimer.schedule( maxIndividualTaskTimeEnforcer, max_individual_task_time );
}

5处,执行任务。

但是,我们说,5处是执行任务,从我们日志(前面的APPARENT DEADLOCK日志的堆栈)就能发现,5处执行任务时,貌似卡死了,等待db返回数据,结果好像db一直不返回。

image-20230717202459016

这里一旦长时间卡住,就会导致线程池没法继续运行其他task,包括:归还连接到连接池的task、获取新连接的task等。无法执行归还连接的task,就会导致连接池中连接耗尽,看起来就像是发生了连接泄露一样。

那么,作为一个那时候的流行框架,作者是怎么解决这个问题呢?

线程卡死场景的检测

其实这个就是要讲的com.mchange.v2.async.ThreadPoolAsynchronousRunner.DeadlockDetector,也就是那个会打印死锁日志的线程。

TimerTask deadlockDetector = new DeadlockDetector();
class DeadlockDetector extends TimerTask

这个task会定时执行,因为它是一个java.util.TimerTask

// com.mchange.v2.async.ThreadPoolAsynchronousRunner#ThreadPoolAsynchronousRunner
// 在构造函数中,就会使用timer开启对这个timerTask的周期调度
  
myTimer.schedule( deadlockDetector, deadlock_detector_interval, deadlock_detector_interval );

默认情况下,没做额外配置的话,这个deadlock_detector_interval一般是10s,也就是10s执行一次,后面再讲怎么修改这个值。

这个task,每次被调度的时候,都干些啥呢?

我先简单说一下,主要就是检测线程池里的线程是不是出了问题,比如,被没有超时时间的阻塞调用给卡死了,hang住了。我们想想,线程卡死了之后,现象是啥?线程是要处理任务的,如果它卡死了,那么待处理的任务列表就会一直不变。(按理说,也可能越积越多,但是,作者的检测思路就是,上一次调度时候的待处理任务链表,和本次调度时,待处理任务链表,一模一样,就认为发生了死锁。)

如果按照作者的算法,发生了线程全部hang死(也就是他说的死锁),此时,会进行以下动作:

  • 将这些线程的boolean should_stop;标志设为true,如果这些线程没完全hang死,还能动的话,看到这个标志,就会自行结束

  • 把这些线程存到一个map,key是线程,value是当前时间

    Date aboutNow = new Date();
    for (Iterator ii = managed.iterator(); ii.hasNext(); )
    {
        PoolThread pt = (PoolThread) ii.next();
        // 设置boolean should_stop;为true
        pt.gentleStop();
        // 存放到待结束线程的map
        stoppedThreadsToStopDates.put( pt, aboutNow );
        // 
        ensureReplacedThreadsProcessing();
    }
    
  • 上面的ensureReplacedThreadsProcessing启动一个timerTask。

    private void ensureReplacedThreadsProcessing()
    {
        this.replacedThreadInterruptor = new ReplacedThreadInterruptor();
        int replacedThreadProcessDelay = interrupt_delay_after_apparent_deadlock / 4;
        myTimer.schedule( replacedThreadInterruptor, replacedThreadProcessDelay, replacedThreadProcessDelay );
    }
    
  • 这个timerTask每interrupt_delay_after_apparent_deadlock/4执行一次,这个interrupt_delay_after_apparent_deadlock就是个时间值,默认是60s,也就是说,默认15s执行一次timerTask,这个timerTask的职责是:

    com.mchange.v2.async.ThreadPoolAsynchronousRunner.ReplacedThreadInterruptor
    class ReplacedThreadInterruptor extends TimerTask
    {
        public void run()
        {
            synchronized (ThreadPoolAsynchronousRunner.this)
            { processReplacedThreads(); }
        }
    }
    

    检测那个线程map里的每个线程,如果当前最新的时间 - 线程停止时(也就是打上should_stop标记)的时间,大于60s(interrupt_delay_after_apparent_deadlock默认值),就调用这些线程的interrupt方法,大家知道,java.lang.Thread#interrupt可以让线程从阻塞操作中醒过来,也就相当于让线程强制结束运行。

  • 重建几个新的线程:

    this.managed = new HashSet();
    this.available = new HashSet();
    this.pendingTasks = new LinkedList();
    for (int i = 0; i < num_threads; ++i)
    {
        Thread t = new PoolThread(i, daemon);
        managed.add( t );
        available.add( t );
        t.start();
    }
    
  • 我们这个场景,是由于线程hang死,那么,可能积压了非常多的任务要执行,所以,这里要临时创建一些线程来负责这些任务:

    // 这里的current就是指向积压的任务
    current = (LinkedList) pendingTasks.clone();
    

    image-20230717205347890

​ 这里会紧急创建10个线程出来,然后将这些积压的任务全部丢给这个新创建的线程池来执行。

  • 执行完上述操作后,线程池中已经全都是新的线程,60s后,老的线程被interrupt,走向其生命尽头

按照上述分析,每次执行完这个TimerTask的逻辑后,老的线程会马上打上should_stop标记,60s(interrupt_delay_after_apparent_deadlock)后会被强制interrupe。

会新创建n个线程来执行后续任务。至于积压的任务,会临时创建紧急线程池来执行。

看起来,大的逻辑倒是没啥大问题,至于有没有一些细节上的多线程问题,这个不能确定。

一些疑问

按理说,在日志中出现了APPARENT DEADLOCK字样后,如果执行没问题的话,新的线程就建立起来了,后续的请求,再需要获取连接,就会在新的线程中执行,如果这时候后台db是ok的,那么就可以获取到新的连接来执行sql了。

但我们这边显示,后续还是不断地报错,是不是说明新的线程中执行任务(如获取连接那些),马上又hang住了呢?

那就是说,db有问题的话,这个机制也起不了太大作用,还是不断hang死,当然,这也说得过去,毕竟后台db有问题,连接获取困难的话,程序怎么好的了呢?

由于程序中日志很匮乏,只打开了某几个logger的INFO级别,其他logger都是ERROR,所以没法完全确定问题所在。

至于为啥logger都是ERROR,那是因为我们这个项目是老项目,打日志用的是log4j 1.2的老版本,有bug,写日志的时候会进入synchronized包裹的代码,也就是要抢锁,之前因为把级别调成INFO,导致了大问题,现在不敢贸然弄成INFO了。等后面先把log4j升级到log4j 2.x的版本,打开更多日志,也许能发现更多。

线上优化思路

  • 目前,我们线上采取了临时措施,写了个shell脚本,通过日志检测,发现这种问题时,自动重启服务,作为应急措施

  • 设置oracle底层socket的SO_TIMEOUT,也就是读超时的时间设置一下,避免这么长时间的阻塞

  • 设置线程池中每个task的最长执行时间:

    com.mchange.v2.async.ThreadPoolAsynchronousRunner#max_individual_task_time
    
    // 在PoolThread运行task前,会检测上述字段,大于0则启动一个timerTask,指定时间后中断本线程
        try
        { 
            if (max_individual_task_time > 0)
                setMaxIndividualTaskTimeEnforcer();
            myTask.run(); 
        }    
    
    private   void setMaxIndividualTaskTimeEnforcer()
    {
        this.maxIndividualTaskTimeEnforcer = new MaxIndividualTaskTimeEnforcer( this );
        myTimer.schedule( maxIndividualTaskTimeEnforcer, max_individual_task_time );
    }	
    
    class MaxIndividualTaskTimeEnforcer extends TimerTask
    {
        PoolThread pt;
        Thread     interruptMe;
    
        public void run() 
        { 
            interruptMe.interrupt(); 
        } 
    }
    

​ 这个timerTask,在max_individual_task_time时间后,interrupt当前线程,这样,也能避免线程长期被阻塞。

​ 这个max_individual_task_time,可以通过配置项maxAdministrativeTaskTime来设置。

  • 另外,设置numHelperThreads选项,可以增大这个线程池的线程数,虽然是治标不治本的方法,但可以临时紧急使用
  • 也可以试试升级c3p0的版本,或者更换其他连接池,如果条件允许的话。

总结

由于我们这边日志的缺乏、dba也没有配合查这个问题(之前没怀疑到db也是一个原因),目前还不能完全确定问题的根因。

后续,可能会升级日志框架,把更多日志打出来;也会按照上面的优化思路,调整一下参数,主要是控制任务执行时间和socket的so_timeout,避免线程hang死。

再不行,换个连接池框架吧,这玩意设计就有缺陷,就是这个异步获取连接、归还连接的问题,c3p0走向衰落也是正常。

另外,这个框架的线程搞得真是多,看着头疼。

与数据库连接池之c3p0-0.9.1.2,线上偶发APPARENT DEADLOCK,如何解?相似的内容:

数据库连接池之c3p0-0.9.1.2,线上偶发APPARENT DEADLOCK,如何解?

# 前言 本篇其实是承接前面两篇的,都是讲定位线上的c3p0数据库连接池,发生连接泄露的问题。 第二篇讲到,可以配置两个参数,来找出是哪里的代码借了连接后没有归还。但是,在我这边的情况是,对于没有归还的连接,借用者的堆栈确实是打印到日志了,但是我在本地模拟的时候,发现其实这些场景是有归还连接的,所以

数据库连接池之c3p0-0.9.1.2,16年的古董,发生连接泄露怎么查(二)

# 背景 本篇是c3p0连接泄露问题的第二篇,在前面一篇里面,大体介绍了问题,问题就是,我们发现线上服务不响应的原因是拿不到连接。而为啥拿不到连接呢,因为空闲链表为空,那么为什么空闲链表为空呢? 这个我一开始的猜测就是,估计是某处代码从连接池里获取了连接,用完了没有归还,那么,怎么才能找到这些罪恶的

数据库连接池之c3p0-0.9.1.2,16年的古董,发生连接泄露怎么查(一)

# 背景 这篇文章是写给有缘人的,为什么这么说呢,因为本篇主要讲讲数据库连接池之c3p0-0.9.1.2版本。 年轻的朋友,可能没怎么听过c3p0了,或者也仅限于听说,这都很正常,因为c3p0算是200几年时比较流行的技术,后来,作者消失了好几年,12年重新开始维护,这时候已经出现了很多第二代线程池

线上问题排查--进程重启失败,最后发现是忘了cd

# 背景 我前面写了几篇文章,讲c3p0数据库连接池发生了连接泄露,但是随机出现,难以确定根因,最终呢,为了快速解决问题,我是先写了个shell脚本,脚本主要是检测服务的接口访问日志,看看过去的30s内是不是接口几乎都超时了,如果是的话,咱们就重启服务。然后把这个shell加入到了crontab里,

iptables防火墙调试,想打印个日志就这么难

# 背景 怎么会讲这个话题,这个说来真的长了。但是,长话短说,也是可以的。 我前面的文章提到,线上的服务用了c3p0数据库连接池,会偶发连接泄露问题,而分析到最后,又怀疑是db侧主动关闭连接,或者是服务所在机器和db之间有防火墙,防火墙主动关闭了连接。导致我们这边socket看着还健康,实际在对端已

后端服务之应用预热

一 背景 C端服务应用升级和重启,导致耗时瞬时抖动,业务超时,应用监控报警,上游感知明显,导致用户体验变差。 二 应用升级重启导致抖动的原因 1 C端服务应用升级和重启的冷启动阶段,它需要重新加载和初始化各种资源,例如数据库连接、缓存数据等,导致耗时瞬时飙升。 2 应用重启后,本地缓存失效,应用需要

Python学习之六_同时访问Oracle和Mysql的方法

Python学习之六_同时访问Oracle和Mysql的方法 背景 jaydebeapi 可以访问大部分数据库. 但是他有一个问题是仅能够访问一种类型的数据库. 如果同事连接两种数据库,那么就会出现问题 会有如下的提示: TypeError: Class com.mysql.cj.jdbc.Driv

GaussDB技术解读系列之应用无损透明(ALT)

当数据库集群的某个节点由于故障无法对外提供服务,若此时集群内还存在其它可用节点,则将故障节点上的会话连接自动迁移到目标节点上,客户端无需再次发出连接请求,仍然可以继续执行数据库操作。

以小博大外小内大,Db数据库SQL优化之小数据驱动大数据

SQL优化中,有一条放之四海而皆准的既定方针,那就是:永远以小数据驱动大数据。其本质其实就是以小的数据样本作为驱动查询能够优化查询效率,在SQL中,涉及到不同表数据的连接、转移、或者合并,这些操作必须得有个数据集作为“带头”大哥,即驱动数据,而这个驱动数据最好是数据量最小的那一个。 内大外小 在讨论

网络协议之:redis protocol 详解

简介 redis是一个非常优秀的软件,它可以用作内存数据库或者缓存。因为他的优秀性能,redis被应用在很多场合中。 redis是一个客户端和服务器端的模式,客户端和服务器端是通过TCP协议进行连接的,客户端将请求数据发送到服务器端,服务器端将请求返回给客户端。这样一个请求流程就完成了。 当然在最开