JeecgBoot动态数据源连接超时问题分析与解决方案
2025-05-02 21:05:32作者:咎竹峻Karen
问题现象
在使用JeecgBoot 3.7.0版本时,开发人员通过DynamicDBUtil.getDbSourceByDbKey方法获取动态数据源连接时,发现系统运行一段时间后会出现连接超时问题。具体表现为:
- 初始阶段连接正常
- 运行一段时间后连接失败
- 重新编辑保存数据源配置后问题暂时解决
问题本质分析
这个问题实际上是由于数据库连接池管理机制导致的典型连接资源耗尽现象。具体原因包含以下几个方面:
-
连接数超过最大限制:当并发请求量较大时,连接池中的活跃连接数达到了配置的最大值(maxActive)
-
闲置连接被回收:数据库连接池中的连接在闲置时间(idleTime)达到设定阈值后会被自动释放
-
连接泄漏:应用程序可能没有正确关闭连接,导致连接无法返回到连接池
解决方案
1. 调整连接池参数
这是最直接的解决方案,通过优化连接池配置参数来缓解问题:
# 增大最大连接数
spring.datasource.druid.max-active=50
# 增大最小空闲连接数
spring.datasource.druid.min-idle=10
# 延长连接最大存活时间
spring.datasource.druid.max-age=1800000
# 增大连接在池中的最小生存时间
spring.datasource.druid.min-evictable-idle-time-millis=300000
2. 优化应用代码
确保在使用完数据库连接后正确关闭资源:
try {
Connection conn = DynamicDBUtil.getDbSourceByDbKey(dbKey);
// 业务逻辑处理
} finally {
if(conn != null) {
try {
conn.close();
} catch(SQLException e) {
log.error("关闭连接异常", e);
}
}
}
3. 监控连接池状态
建议集成连接池监控功能,可以实时查看:
- 活跃连接数
- 空闲连接数
- 等待获取连接的线程数
- 连接获取最大等待时间
4. 定期维护机制
对于长期运行的系统,可以考虑实现:
- 定时检测连接池健康状态
- 自动重置异常连接
- 连接泄漏检测与告警
最佳实践建议
-
合理设置连接池参数:根据实际业务负载情况调整参数,避免过大或过小
-
实施连接泄漏检测:在测试环境中开启连接泄漏检测功能
-
建立监控告警:对连接池关键指标设置阈值告警
-
定期维护:对于重要系统,定期重启应用可以释放潜在问题
-
考虑使用连接池健康检查:配置连接池的健康检查SQL,确保连接有效性
通过以上措施,可以有效解决JeecgBoot动态数据源连接超时问题,并提升系统稳定性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
402
3.12 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
224
249
暂无简介
Dart
672
159
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
315
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
219