De nombreux problèmes ont été signalés récemment par les tests, parmi lesquels les questions soulevées concernant les tests de fiabilité du système sont très gênantes. Premièrement, ces problèmes sont parfois des phénomènes « occasionnels » et difficiles à réparer rapidement. dans l'environnement. Deuxièmement, la chaîne de localisation des problèmes de fiabilité devient parfois très longue, dans des cas extrêmes, elle peut être tracée du service A au service Z, ou du code applicatif au niveau matériel.
Ce que je partage cette fois est un processus de localisation des problèmes de haute disponibilité de MySQL. Il y a de nombreux rebondissements, mais le problème lui-même est relativement représentatif, je vais donc l'enregistrer pour référence.
Tout d'abord, ce système utilise MySQL comme principal composant de stockage de données. L'ensemble est une architecture de microservice typique (SpringBoot + SpringCloud), et la couche de persistance utilise les composants suivants :
Dans la partie serveur MySQL, le back-end adopte une architecture double maître, et le front-end utilise keepalived combiné avec flottant IP (VIP) pour créer un niveau élevé Disponible. Comme suit :
Keepalived implémente la conversion de couche de routage basée sur le protocole VRRP. Dans le même temps, le VIP ne pointera que vers une des machines virtuelles (maître).
Lorsque le nœud maître échoue, d'autres keepalived détecteront le problème et rééliront un nouveau maître, après quoi le VIP passera à un autre nœud d'instance MySQL disponible.
De cette façon, la base de données MySQL dispose de capacités de base de haute disponibilité.
De plus, Keepalived effectuera également des contrôles de santé réguliers sur l'instance MySQL. Une fois qu'il aura constaté que l'instance MySQL n'est pas disponible, il tuera son propre processus et déclenchera ensuite l'action de changement VIP.
Ce cas de test est également conçu sur la base du scénario de panne de machine virtuelle :
Continuer à initier l'accès aux services métier avec moins de pression, puis l'un des les instances du conteneur MySQL (maître) sont redémarrées.
Selon l'évaluation initiale, l'entreprise peut avoir une petite gigue, mais le temps d'interruption devrait rester au deuxième niveau.
Cependant, après de nombreux tests, il a été constaté qu'après le redémarrage du conteneur du nœud maître MySQL, il y a une certaine probabilité que l'entreprise ne soit plus accessible !
Après l'apparition du problème, la première réaction des étudiants en développement a été qu'il y avait un problème avec le mécanisme de haute disponibilité de MySQL. Puisqu'il y a eu un problème dans le passé où les VIP ne parvenaient pas à changer à temps en raison d'une mauvaise configuration de keepalived, nous nous en sommes méfiés.
Après une enquête approfondie, aucun problème de configuration avec keepalived n'a été trouvé.
Puis sans autre solution, j'ai retesté plusieurs fois et le problème est réapparu.
Ensuite, nous avons soulevé plusieurs doutes :
1) Keepalived jugera en fonction de l'accessibilité de l'instance MySQL. Y a-t-il un problème avec le contrôle de santé ?
Mais dans ce scénario de test, la destruction du conteneur MySQL entraînera l'échec de la détection du port de keepalived, ce qui entraînera également l'échec de keepalived. Si keepalived abandonne également, alors VIP devrait pouvoir préempter automatiquement. Après avoir comparé les informations des deux nœuds de la machine virtuelle, il a été constaté que le VIP avait bien été commuté.
2) Le conteneur dans lequel se trouve le processus métier est-il confronté à une inaccessibilité du réseau ?
Essayez d'entrer dans le conteneur et d'effectuer un test telnet sur l'adresse IP et le port flottants après le commutateur actuel. Il s'avère que l'accès peut toujours réussir.
Après avoir résolu les deux premiers doutes, nous ne pouvons que porter notre attention sur le client DB du service métier.
En regardant les journaux, au moment de l'échec, certaines exceptions se sont produites du côté commercial, comme suit :
Unable to acquire JDBC Connection [n/a] java.sql.SQLTransientConnectionException: HikariPool-1 - Connection is not available, request timed out after 30000ms. at com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool.createTimeoutException(HikariPool.java:669) ~[HikariCP-2.7.9.jar!/:?] at com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool.getConnection(HikariPool.java:183) ~[HikariCP-2.7.9.jar!/:?] ...
Le message ici est que l'opération commerciale a obtenu que la connexion ait expiré (plus de 30 secondes) . Alors, se pourrait-il que le nombre de connexions ne soit pas suffisant ?
L'accès professionnel utilise le pool de connexions hikariCP, qui est également un composant très populaire sur le marché.
Nous avons immédiatement vérifié la configuration actuelle du pool de connexions, comme suit :
//最小空闲连接数 spring.datasource.hikari.minimum-idle=10 //连接池最大大小 spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=50 //连接最大空闲时长 spring.datasource.hikari.idle-timeout=60000 //连接生命时长 spring.datasource.hikari.max-lifetime=1800000 //获取连接的超时时长 spring.datasource.hikari.connection-timeout=30000
Il a été constaté que le pool de connexions hikari est configuré avec minimum-idle = 10, c'est-à-dire même s'il y a ce n'est pas une affaire Ci-dessous, le pool de connexions doit être garanti d'avoir 10 connexions. De plus, le trafic professionnel actuel est extrêmement faible et les connexions ne devraient pas être insuffisantes.
De plus, une autre possibilité peut être l'émergence de "connexions zombies", ce qui signifie que lors du processus de redémarrage, le pool de connexions n'a pas libéré ces connexions indisponibles, ce qui entraîne une absence de connexion disponible. .
Les étudiants en développement étaient convaincus du terme "lien zombie" et avaient tendance à croire qu'il s'agissait probablement d'un bug du composant HikariCP...
J'ai donc commencé à lire le code source de HikariCP. On constate que la couche application demande une connexion au pool de connexions. Le code est le suivant : La méthode
public class HikariPool{
//获取连接对象入口
public Connection getConnection(final long hardTimeout) throws SQLException
{
suspendResumeLock.acquire();
final long startTime = currentTime();
try {
//使用预设的30s 超时时间
long timeout = hardTimeout;
do {
//进入循环，在指定时间内获取可用连接
//从 connectionBag 中获取连接
PoolEntry poolEntry = connectionBag.borrow(timeout, MILLISECONDS);
if (poolEntry == null) {
break; // We timed out... break and throw exception
}
final long now = currentTime();
//连接对象被标记清除或不满足存活条件时，关闭该连接
if (poolEntry.isMarkedEvicted() || (elapsedMillis(poolEntry.lastAccessed, now) > aliveBypassWindowMs && !isConnectionAlive(poolEntry.connection))) {
closeConnection(poolEntry, poolEntry.isMarkedEvicted() ? EVICTED_CONNECTION_MESSAGE : DEAD_CONNECTION_MESSAGE);
timeout = hardTimeout - elapsedMillis(startTime);
}
//成功获得连接对象
else {
metricsTracker.recordBorrowStats(poolEntry, startTime);
return poolEntry.createProxyConnection(leakTaskFactory.schedule(poolEntry), now);
}
} while (timeout > 0L);
//超时了，抛出异常
metricsTracker.recordBorrowTimeoutStats(startTime);
throw createTimeoutException(startTime);
}
catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
throw new SQLException(poolName + " - Interrupted during connection acquisition", e);
}
finally {
suspendResumeLock.release();
}
}
}getConnection() montre l'ensemble du processus d'obtention d'une connexion, où connectionBag est un objet conteneur utilisé. pour stocker les objets de connexion. Si la connexion obtenue depuis le connectionBag ne remplit plus les conditions de survie, elle sera fermée manuellement. Le code est le suivant :
void closeConnection(final PoolEntry poolEntry, final String closureReason)
{
//移除连接对象
if (connectionBag.remove(poolEntry)) {
final Connection connection = poolEntry.close();
//异步关闭连接
closeConnectionExecutor.execute(() -> {
quietlyCloseConnection(connection, closureReason);
//由于可用连接变少，将触发填充连接池的任务
if (poolState == POOL_NORMAL) {
fillPool();
}
});
}
}Notez que la fermeture ne sera exécutée que lorsque la connexion remplira l'une des conditions suivantes.
如果连接存活时间超出最大生存时间(maxLifeTime)，或者距离上一次使用超过了idleTimeout，会被定时任务标记为清除状态，清除状态的连接在获取的时候才真正 close。
由于我们把 idleTimeout 和 maxLifeTime 都设置得非常大，因此需重点检查 isConnectionAlive 方法中的判断，如下：
public class PoolBase{
//判断连接是否存活
boolean isConnectionAlive(final Connection connection)
{
try {
try {
//设置 JDBC 连接的执行超时
setNetworkTimeout(connection, validationTimeout);
final int validationSeconds = (int) Math.max(1000L, validationTimeout) / 1000;
//如果没有设置 TestQuery，使用 JDBC4 的校验接口
if (isUseJdbc4Validation) {
return connection.isValid(validationSeconds);
}
//使用 TestQuery（如 select 1）语句对连接进行探测
try (Statement statement = connection.createStatement()) {
if (isNetworkTimeoutSupported != TRUE) {
setQueryTimeout(statement, validationSeconds);
}
statement.execute(config.getConnectionTestQuery());
}
}
finally {
setNetworkTimeout(connection, networkTimeout);
if (isIsolateInternalQueries && !isAutoCommit) {
connection.rollback();
}
}
return true;
}
catch (Exception e) {
//发生异常时，将失败信息记录到上下文
lastConnectionFailure.set(e);
logger.warn("{} - Failed to validate connection {} ({}). Possibly consider using a shorter maxLifetime value.",
poolName, connection, e.getMessage());
return false;
}
}
}我们看到，在PoolBase.isConnectionAlive 方法中对连接执行了一系列的探测，如果发生异常还会将异常信息记录到当前的线程上下文中。随后，在 HikariPool 抛出异常时会将最后一次检测失败的异常也一同收集，如下：
private SQLException createTimeoutException(long startTime)
{
logPoolState("Timeout failure ");
metricsTracker.recordConnectionTimeout();
String sqlState = null;
//获取最后一次连接失败的异常
final Throwable originalException = getLastConnectionFailure();
if (originalException instanceof SQLException) {
sqlState = ((SQLException) originalException).getSQLState();
}
//抛出异常
final SQLException connectionException = new SQLTransientConnectionException(poolName + " - Connection is not available, request timed out after " + elapsedMillis(startTime) + "ms.", sqlState, originalException);
if (originalException instanceof SQLException) {
connectionException.setNextException((SQLException) originalException);
}
return connectionException;
}这里的异常消息和我们在业务服务中看到的异常日志基本上是吻合的，即除了超时产生的 "Connection is not available, request timed out after xxxms" 消息之外，日志中还伴随输出了校验失败的信息：
Caused by: java.sql.SQLException: Connection.setNetworkTimeout cannot be called on a closed connection at org.mariadb.jdbc.internal.util.exceptions.ExceptionMapper.getSqlException(ExceptionMapper.java:211) ~[mariadb-java-client-2.2.6.jar!/:?] at org.mariadb.jdbc.MariaDbConnection.setNetworkTimeout(MariaDbConnection.java:1632) ~[mariadb-java-client-2.2.6.jar!/:?] at com.zaxxer.hikari.pool.PoolBase.setNetworkTimeout(PoolBase.java:541) ~[HikariCP-2.7.9.jar!/:?] at com.zaxxer.hikari.pool.PoolBase.isConnectionAlive(PoolBase.java:162) ~[HikariCP-2.7.9.jar!/:?] at com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool.getConnection(HikariPool.java:172) ~[HikariCP-2.7.9.jar!/:?] at com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool.getConnection(HikariPool.java:148) ~[HikariCP-2.7.9.jar!/:?] at com.zaxxer.hikari.HikariDataSource.getConnection(HikariDataSource.java:128) ~[HikariCP-2.7.9.jar!/:?]
到这里，我们已经将应用获得连接的代码大致梳理了一遍，整个过程如下图所示：
从执行逻辑上看，连接池的处理并没有问题，相反其在许多细节上都考虑到位了。在对非存活连接执行 close 时，同样调用了 removeFromBag 动作将其从连接池中移除，因此也不应该存在僵尸连接对象的问题。
那么，我们之前的推测应该就是错误的！
在代码分析之余，开发同学也注意到当前使用的 hikariCP 版本为 3.4.5，而环境上出问题的业务服务却是 2.7.9 版本，这仿佛预示着什么.. 让我们再次假设 hikariCP 2.7.9 版本存在某种未知的 BUG，导致了问题的产生。
为了进一步分析连接池对于服务端故障的行为处理，我们尝试在本地机器上进行模拟，这一次使用了 hikariCP 2.7.9 版本进行测试，并同时将 hikariCP 的日志级别设置为 DEBUG。
模拟场景中，会由 由本地应用程序连接本机的 MySQL 数据库进行操作，步骤如下：
1）初始化数据源，此时连接池 min-idle 设置为 10；
2）每隔50ms 执行一次SQL操作，查询当前的元数据表；
3）将 MySQL 服务停止一段时间，观察业务表现；
4）将 MySQL 服务重新启动，观察业务表现。
最终产生的日志如下：
//初始化过程，建立10个连接 DEBUG -HikariPool.logPoolState - Pool stats (total=1, active=1, idle=0, waiting=0) DEBUG -HikariPool$PoolEntryCreator.call- Added connection MariaDbConnection@71ab7c09 DEBUG -HikariPool$PoolEntryCreator.call- Added connection MariaDbConnection@7f6c9c4c DEBUG -HikariPool$PoolEntryCreator.call- Added connection MariaDbConnection@7b531779 ... DEBUG -HikariPool.logPoolState- After adding stats (total=10, active=1, idle=9, waiting=0) //执行业务操作，成功 execute statement: true test time -------1 execute statement: true test time -------2 ... //停止MySQL ... //检测到无效连接 WARN-PoolBase.isConnectionAlive - Failed to validate connection MariaDbConnection@9225652 ((conn=38652) Connection.setNetworkTimeout cannot be called on a closed connection). Possibly consider using a shorter maxLifetime value. WARN-PoolBase.isConnectionAlive - Failed to validate connection MariaDbConnection@71ab7c09 ((conn=38653) Connection.setNetworkTimeout cannot be called on a closed connection). Possibly consider using a shorter maxLifetime value. //释放连接 DEBUG -PoolBase.quietlyCloseConnection(PoolBase.java:134) - Closing connection MariaDbConnection@9225652: (connection is dead) DEBUG -PoolBase.quietlyCloseConnection(PoolBase.java:134) - Closing connection MariaDbConnection@71ab7c09: (connection is dead) //尝试创建连接失败 DEBUG -HikariPool.createPoolEntry - Cannot acquire connection from data source java.sql.SQLNonTransientConnectionException: Could not connect to address=(host=localhost)(port=3306)(type=master) : Socket fail to connect to host:localhost, port:3306. Connection refused: connect Caused by: java.sql.SQLNonTransientConnectionException: Socket fail to connect to host:localhost, port:3306. Connection refused: connect at internal.util.exceptions.ExceptionFactory.createException(ExceptionFactory.java:73) ~[mariadb-java-client-2.6.0.jar:?] ... //持续失败.. 直到MySQL重启 //重启后，自动创建连接成功 DEBUG -HikariPool$PoolEntryCreator.call -Added connection MariaDbConnection@42c5503e DEBUG -HikariPool$PoolEntryCreator.call -Added connection MariaDbConnection@695a7435 //连接池状态，重新建立10个连接 DEBUG -HikariPool.logPoolState(HikariPool.java:421) -After adding stats (total=10, active=1, idle=9, waiting=0) //执行业务操作，成功（已经自愈） execute statement: true
从日志上看，hikariCP 还是能成功检测到坏死的连接并将其踢出连接池，一旦 MySQL 重新启动，业务操作又能自动恢复成功了。根据这个结果，基于 hikariCP 版本问题的设想也再次落空，研发同学再次陷入焦灼。
多方面求证无果之后，我们最终尝试在业务服务所在的容器内进行抓包，看是否能发现一些蛛丝马迹。
进入故障容器，执行 tcpdump -i eth0 tcp port 30052 进行抓包，然后对业务接口发起访问。
此时令人诡异的事情发生了，没有任何网络包产生！而业务日志在 30s 之后也出现了获取连接失败的异常。
我们通过 netstat 命令检查网络连接，发现只有一个 ESTABLISHED 状态的 TCP 连接。
也就是说，当前业务实例和 MySQL 服务端是存在一个建好的连接的，但为什么业务还是报出可用连接呢？
推测可能原因有二：
对于原因一，很快就可以被推翻，一来当前服务并没有什么定时器任务，二来就算该连接被占用，按照连接池的原理，只要没有达到上限，新的业务请求应该会促使连接池进行新连接的建立，那么无论是从 netstat 命令检查还是 tcpdump 的结果来看，不应该一直是只有一个连接的状况。
那么，情况二的可能性就很大了。带着这个思路，继续分析 Java 进程的线程栈。
执行 kill -3 pid 将线程栈输出后分析，果不其然，在当前 thread stack 中发现了如下的条目：
"HikariPool-1 connection adder" #121 daemon prio=5 os_prio=0 tid=0x00007f1300021800 nid=0xad runnable [0x00007f12d82e5000] java.lang.Thread.State: RUNNABLE at java.net.SocketInputStream.socketRead0(Native Method) at java.net.SocketInputStream.socketRead(SocketInputStream.java:116) at java.net.SocketInputStream.read(SocketInputStream.java:171) at java.net.SocketInputStream.read(SocketInputStream.java:141) at java.io.FilterInputStream.read(FilterInputStream.java:133) at org.mariadb.jdbc.internal.io.input.ReadAheadBufferedStream.fillBuffer(ReadAheadBufferedStream.java:129) at org.mariadb.jdbc.internal.io.input.ReadAheadBufferedStream.read(ReadAheadBufferedStream.java:102) - locked <0x00000000d7f5b480> (a org.mariadb.jdbc.internal.io.input.ReadAheadBufferedStream) at org.mariadb.jdbc.internal.io.input.StandardPacketInputStream.getPacketArray(StandardPacketInputStream.java:241) at org.mariadb.jdbc.internal.io.input.StandardPacketInputStream.getPacket(StandardPacketInputStream.java:212) at org.mariadb.jdbc.internal.com.read.ReadInitialHandShakePacket.<init>(ReadInitialHandShakePacket.java:90) at org.mariadb.jdbc.internal.protocol.AbstractConnectProtocol.createConnection(AbstractConnectProtocol.java:480) at org.mariadb.jdbc.internal.protocol.AbstractConnectProtocol.connectWithoutProxy(AbstractConnectProtocol.java:1236) at org.mariadb.jdbc.internal.util.Utils.retrieveProxy(Utils.java:610) at org.mariadb.jdbc.MariaDbConnection.newConnection(MariaDbConnection.java:142) at org.mariadb.jdbc.Driver.connect(Driver.java:86) at com.zaxxer.hikari.util.DriverDataSource.getConnection(DriverDataSource.java:138) at com.zaxxer.hikari.pool.PoolBase.newConnection(PoolBase.java:358) at com.zaxxer.hikari.pool.PoolBase.newPoolEntry(PoolBase.java:206) at com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool.createPoolEntry(HikariPool.java:477)
这里显示 HikariPool-1 connection adder 这个线程一直处于 socketRead 的可执行状态。从命名上看该线程应该是 HikariCP 连接池用于建立连接的任务线程，socket 读操作则来自于 MariaDbConnection.newConnection() 这个方法，即 mariadb-java-client 驱动层建立 MySQL 连接的一个操作，其中 ReadInitialHandShakePacket 初始化则属于 MySQL 建链协议中的一个环节。
简而言之，上面的线程刚好处于建链的一个过程态，关于 mariadb 驱动和 MySQL 建链的过程大致如下：
MySQL 建链首先是建立 TCP 连接（三次握手），客户端会读取 MySQL 协议的一个初始化握手消息包，内部包含 MySQL 版本号，鉴权算法等等信息，之后再进入身份鉴权的环节。
这里的问题就在于 ReadInitialHandShakePacket 初始化（读取握手消息包）一直处于 socket read 的一个状态。
如果此时 MySQL 远端主机故障了，那么该操作就会一直卡住。而此时的连接虽然已经建立（处于 ESTABLISHED 状态），但却一直没能完成协议握手和后面的身份鉴权流程，即该连接只能算一个半成品（无法进入 hikariCP 连接池的列表中）。从故障服务的 DEBUG 日志也可以看到，连接池持续是没有可用连接的，如下：
DEBUG HikariPool.logPoolState --> Before cleanup stats (total=0, active=0, idle=0, waiting=3)
另一个需要解释的问题则是，这样一个 socket read 操作的阻塞是否就造成了整个连接池的阻塞呢？
经过代码走读，我们再次梳理了 hikariCP 建立连接的一个流程，其中涉及到几个模块：
HouseKeeper 在连接池初始化后的 100ms 触发执行，其调用 fillPool() 方法完成连接池的填充，例如 min-idle 是10，那么初始化就会创建10个连接。ConnectionBag 维护了当前连接对象的列表，该模块还维护了请求连接者(waiters)的一个计数器，用于评估当前连接数的需求。
其中，borrow 方法的逻辑如下：
public T borrow(long timeout, final TimeUnit timeUnit) throws InterruptedException
{
// 尝试从 thread-local 中获取
final List<Object> list = threadList.get();
for (int i = list.size() - 1; i >= 0; i--) {
...
}
// 计算当前等待请求的任务
final int waiting = waiters.incrementAndGet();
try {
for (T bagEntry : sharedList) {
if (bagEntry.compareAndSet(STATE_NOT_IN_USE, STATE_IN_USE)) {
//如果获得了可用连接，会触发填充任务
if (waiting > 1) {
listener.addBagItem(waiting - 1);
}
return bagEntry;
}
}
//没有可用连接，先触发填充任务
listener.addBagItem(waiting);
//在指定时间内等待可用连接进入
timeout = timeUnit.toNanos(timeout);
do {
final long start = currentTime();
final T bagEntry = handoffQueue.poll(timeout, NANOSECONDS);
if (bagEntry == null || bagEntry.compareAndSet(STATE_NOT_IN_USE, STATE_IN_USE)) {
return bagEntry;
}
timeout -= elapsedNanos(start);
} while (timeout > 10_000);
return null;
}
finally {
waiters.decrementAndGet();
}
}注意到，无论是有没有可用连接，该方法都会触发一个 listener.addBagItem() 方法，HikariPool 对该接口的实现如下：
public void addBagItem(final int waiting)
{
final boolean shouldAdd = waiting - addConnectionQueueReadOnlyView.size() >= 0; // Yes, >= is intentional.
if (shouldAdd) {
//调用 AddConnectionExecutor 提交创建连接的任务
addConnectionExecutor.submit(poolEntryCreator);
}
else {
logger.debug("{} - Add connection elided, waiting {}, queue {}", poolName, waiting, addConnectionQueueReadOnlyView.size());
}
}PoolEntryCreator 则实现了创建连接的具体逻辑，如下：
public class PoolEntryCreator{
@Override
public Boolean call()
{
long sleepBackoff = 250L;
//判断是否需要建立连接
while (poolState == POOL_NORMAL && shouldCreateAnotherConnection()) {
//创建 MySQL 连接
final PoolEntry poolEntry = createPoolEntry();
if (poolEntry != null) {
//建立连接成功，直接返回。
connectionBag.add(poolEntry);
logger.debug("{} - Added connection {}", poolName, poolEntry.connection);
if (loggingPrefix != null) {
logPoolState(loggingPrefix);
}
return Boolean.TRUE;
}
...
}
// Pool is suspended or shutdown or at max size
return Boolean.FALSE;
}
}由此可见，AddConnectionExecutor 采用了单线程的设计，当产生新连接需求时，会异步触发 PoolEntryCreator 任务进行补充。其中 PoolEntryCreator. createPoolEntry() 会完成 MySQL 驱动连接建立的所有事情，而我们的情况则恰恰是 MySQL 建链过程产生了永久性阻塞。因此无论后面怎么获取连接，新来的建链任务都会一直排队等待，这便导致了业务上一直没有连接可用。
下面这个图说明了 hikariCP 的建链过程：
好了，让我们在回顾一下前面关于可靠性测试的场景：
首先，MySQL 主实例发生故障，而紧接着 hikariCP 则检测到了坏的连接(connection is dead)并将其释放，在释放关闭连接的同时又发现连接数需要补充，进而立即触发了新的建链请求。而问题就刚好出在这一次建链请求上，TCP 握手的部分是成功了（客户端和 MySQL VM 上 nodePort 的完成连接），但在接下来由于当前的 MySQL 容器已经停止（此时 VIP 也切换到了另一台 MySQL 实例上），因此客户端再也无法获得原 MySQL 实例的握手包响应（该握手属于MySQL应用层的协议），此时便陷入了长时间的阻塞式 socketRead 操作。而建链请求任务恰恰好采用了单线程运作，进一步则导致了所有业务的阻塞。
在了解了事情的来龙去脉之后，我们主要考虑从两方面进行优化：
1）优化一，增加 HirakiPool 中 AddConnectionExecutor 线程的数量，这样即使第一个线程出现挂死，还有其他的线程能参与建链任务的分配。
2）优化二，出问题的 socketRead 是一种同步阻塞式的调用，可通过 SO_TIMEOUT 来避免长时间挂死。
对于优化点一，我们一致认为用处并不大，如果连接出现了挂死那么相当于线程资源已经泄露，对服务后续的稳定运行十分不利，而且 hikariCP 在这里也已经将其写死了。因此关键的方案还是避免阻塞式的调用。
查阅了 mariadb-java-client 官方文档后，发现可以在 JDBC URL 中指定网络IO 的超时参数，如下：
如描述所说的，socketTimeout 可以设置 socket 的 SO_TIMEOUT 属性，从而达到控制超时时间的目的。默认是 0，即不超时。
我们在 MySQL JDBC URL 中加入了相关的参数，如下：
spring.datasource.url=jdbc:mysql://10.0.71.13:33052/appdb?socketTimeout=60000&cnotallow=30000&serverTimeznotallow=UTC
此后对 MySQL 可靠性场景进行多次验证，发现连接挂死的现象已经不再出现，此时问题得到解决。
本次分享了一次关于 MySQL 连接挂死问题排查的心路历程，由于环境搭建的工作量巨大，而且该问题复现存在偶然性，整个分析过程还是有些坎坷的（其中也踩了坑）。
的确，我们很容易被一些表面的现象所迷惑，而觉得问题很难解决时，更容易带着偏向性思维去处理问题。
例如本例中曾一致认为连接池出现了问题，但实际上却是由于 MySQL JDBC 驱动（mariadb driver）的一个不严谨的配置所导致。
从原则上讲，应该避免一切可能导致资源挂死的行为。
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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