- Go程序数据库连接池耗尽如何排查？ 秀才 2025年2月14日 大约 13 分钟 Go golang 数据库 连接池 性能调优 此页内容 1. 什么是连接池 2. 为什么要使用连接池 3. Gorm连接池常见参数 4. 连接池爆满排查路径 5. 案例分析 5.1 数据模拟 5.2 工程模拟 5.3 模拟mysql连接被占满情况 5.4 请求测试 5.5 连接池爆满现象识别 5.6 根因分析 5.7 方案优化 6. 小结 7. 资料分享 学习交流 1. 什么是连接池 现如今在做程序开发的时候，尤其是涉及到数据库的时候，都会用连接池来管理数据库连接。其中Go语言里面常用的Gorm框架也会自带连接池管理。数据库连接池，其实就是存储数据库连接的池子，本质是一种资源复用技术 2. 为什么要使用连接池 使用连接池的核心目的是提升应用程序的性能和效率。建立和关闭数据库连接的过程通常是非常消耗资源的，尤其是在高并发环境或频繁访问数据库的场景中，这开销会对应用性能造成显著的负面影响。 通过连接池，应用程序可以重复利用已有的数据库连接，减少了每次连接建立和销毁的开销，从而加快系统的响应速度和提高了系统的吞吐能力。同时，连接池还能对连接数量进行有效管理，防止因连接过多而导致数据库过载或性能下降的问题，从而保证系统运行的稳定性和资源的合理利用 3. Gorm连接池常见参数 字段名 解释 MaxIdleConns 指定最大空闲连接数。MaxIdleConns 参数用于指定数据库连接池中最大的空闲连接数，即连接池中最多可以保留多少个空闲连接。 MaxOpenConns 指定最大打开连接数。MaxOpenConns 参数用于指定连接池中最大的连接数量，即连接池中最多可以打开多少个连接，如果超过maxOpenConn这个阈值，就会出现too many connections的提示。具体来说，如果应用程序的最大并发数为N，可以将MaxOpenConns设置为N+10~50左右的值，这取决于应用程序的实际情况和数据库的性能。在实际使用中，可以通过压力测试和性能监控等手段，来确定合适的MaxOpenConns值 ConnMaxLifetime 指定连接最大存活时间。ConnMaxLifetime参数用于指定连接在连接池中最长的存活时间，即连接在连接池中的最长存活时间，超过这个时间连接将会被关闭并重新创建。对所有连接生效 ConnMaxIdleTime 设置连接在连接池中的最大空闲时间。如果一个连接在连接池中闲置的时间超过该值，会被关闭并移除，仅对空闲连接生效 4. 连接池爆满排查路径 连接池的使用虽然可以带来很大程度上性能的优化，但是在使用 MySQL 数据库时，尤其是在高并发的场景下，数据库连接数过多会导致连接池耗尽，进而影响应用程序的正常运行。所以对于数据库连接池爆满问题的排查，也相当重要，在排查这类问题的时候可以按照下图的总体思路来进行
- 案例分析 5.1 数据模拟 现有一张用户表 t_user ，要对这张表的数据做一些查询操作，表结构如下：
CREATE TABLE `t_user` (
`id` bigint(20) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键自增',
`name` varchar(32) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名',
`create_time` varchar(32) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '创建日期,yyyy-MM-dd HH:mm:ss',
`age` int(4) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '年龄',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE = InnoDB CHARSET = utf8;
插入两条记录
insert into t_user (name,age,create_time) values ("zhangsan",18,"2024-11-20 12:07:46");
insert into t_user (name,age,create_time) values ("zlisi",20,"2024-11-20 12:07:46");
结果如下：
5.2 工程模拟 用gin + gorm框架搭建一个简单的线上web工程connDemo，并且提供一个查询用户姓名的接口，整个项目的配置文件如下：
app:
app_name: "user_system" # 应用名称
version: "v1.0.1" # 版本
port: 8080 # 服务启用端口
run_mode: release # 可选dev、release模式
db:
host: "0.0.0.0" # host
port: 8086 # port
user: "root" # user
password: "123456" # password
dbname: "camps" # dbname
max_idle_conn: 30 # 最大空闲连接数
max_open_conn: 30 # 最大连接数
max_idle_time: 300 # 最大空闲时间
gorm配置的mysql最大连接数为30，注意这里是mysql客户端的连接数。程序启动后，监听的http端口为 8080 。 为了模拟连接被耗尽的情况，在mysql服务端的连接数要设置的小一些，首先在mysql端运行以下命令查看下mysql服务端的最大连接数
show variables like '%max_connections%';
执行之后可以看到mysql默认的最大连接数是 151
接下来，我们将这个这个最大连接数设置的小一些，执行以下命令，将它设置为 10
SET GLOBAL max_connections = 10;
设置完成之后，再次查看一下，已经成功修改
5.3 模拟mysql连接被占满情况 在 dao 层提供一个 TestGormConn 方法来模拟占满mysql连接的情况， TestGormConn 代码如下：
func TestGormConn() map[int]string {
wg := sync.WaitGroup{}
wg.Add(20)
nameMap := make(map[int]string)
// 故意在高并发下不释放连接，超出最大连接数限制
for i := 0; i < 20; i++ { // 创建超过最大连接数的连接
go func(index int) {
defer wg.Done()
var conn *gorm.DB
conn = utils.GetDB().Session(&gorm.Session{NewDB: true}) // 获取新的连接
// 模拟业务操作
sql := ` select sleep(120) as sleep_time,name from t_user where id = ? limit 1;`
// 声明一个接收对象，这里接受多条时也可以使用数组进行
nameInfo := &model.NameInfo{}
err := conn.Raw(sql, 1).Scan(nameInfo).Error
if err != nil {
fmt.Printf("TestGormConn %d |record not found\n", index)
}
fmt.Printf("TestGormConn %d |used\n", index)
nameMap[index] = nameInfo.Name
}(i)
}
wg.Wait()
return nameMap
}
这个方法开启了 20 个 goroutine 去查询用户的 name 信息，注意这里每次查询用到的连接都是新建的，所以这里就会新建 20 个连接。注意这里的查询语句
select sleep(120) as sleep_time,name from t_user where id = ? limit 1
这个查询 name 的 sql 会延迟 120s 再执行，这里就会导致每个新建的连接被占用 120s 不能释放 5.4 请求测试 启动服务，服务启动成功，控制台如下：
可以看到服务正在监听 8080 端口 模拟请求 在浏览器访问 http://localhost:8080/testConn 这个地址，测试数据库的连接情况
可以看到这个页面一直处于等待转圈等待的情况。而在大概3分钟之后，页面返回了结果
说明这个接口响应严重超时，需要排查 5.5 连接池爆满现象识别 在页面一直处于转圈等待的同时，看后台程序，可以看到控制台报错如下：
mysql报错：Too many connections ，连接太多，可以初步断定问题为连接池满了，获取不到连接所致 5.6 根因分析 进一步分析 sql 情况，查看当前数据库连接的 session 情况，数据库执行以命令：
show processlist;
可以看到有 10 个mysql的连接都已经执行了 51s 了。这里的连接被占用了很长时间不能释放，可能是sql本身出现了问题，需要进一步排查，而且只显示了10个连接，一直被占用，结合代码去分析， TestGormConn 方法开启了20个 goroutine 去查询，每个查询都会新建一个连接，并且每个连接会被长期占用 120s ，这里只显示了 10 个连接被长期占用，可以确定存在数据库连接被占满了，接下来我们查看一下数据库的最大连接数设置。 首先一下mysql客户端gorm的最大连接数设置
项目中gorm数据库连接池最大连接数配置的是 30 ，大于 TestGormConn 方法里新建的连接数量，问题不是在这里 查看一下mysql服务端的最大连接设置
show variables like '%max_connections%';
可以看到mysql服务端设置的最大连接数为 10 ，这个值设置的太小了。小于了 TestGormConn 方法里新建的连接数，所以在这个请求发起的时候，肯定会有连接建立不上，报出 Too many connections 的错误，而等到 120s 之后，这个 10 个连接所在的查询结束后，就会返回结果了 5.7 方案优化 从上面的分析我们就知道了报错的根本原因就是，连接池连接耗尽导致的。而且mysql服务端连接池的的最大连接数配置的是 10 ，很小，这样优化起来就很好做了，我们增大连接池的连接配置，将其恢复为mysql默认的最大连接数 151
SET GLOBAL max_connections = 151;
然后重启服务再次测试，访问 http://localhost:8080/testConn ，发现前端页面依然是一直在转圈等待
直到 120s 过后，前端返回了结果
这次结果不同于上次，上次是指返回了 10 条数据，而这次返回了 20 条数据，可见修改完mysql连接池的最大连接数配置后，新建的 20 个连接都生效了，只是查询依然会延迟。前端返回结果后，同样的再到程序后台看一下日志情况
这次后台也没有再报 Too many connections 错误，看来连接池被耗尽的错误已经解决，但是却发现了sql的日志上有 SLOW SQL >= 200ms 的情况，这就可以肯定我们的 sql 存在问题了，所以才导致前端的返回延迟了很久。接着分析具体的 sql
select sleep(120) as sleep_time,name from t_user where id = 1 limit 1;
这条 sql 中有一个 sleep(120) ，会睡眠 120s 后再执行具体的查询操作所以，会有延迟，优化的话，我们直接删掉这个数据就ok了。删减完之后 TestGormConn 方法如下：
func TestGormConn() map[int]string {
wg := sync.WaitGroup{}
wg.Add(20)
nameMap := make(map[int]string)
// 故意在高并发下不释放连接，超出最大连接数限制
for i := 0; i < 20; i++ { // 创建超过最大连接数的连接
go func(index int) {
defer wg.Done()
var conn *gorm.DB
conn = utils.GetDB().Session(&gorm.Session{NewDB: true}) // 获取新的连接
// 模拟业务操作
sql := ` select name from t_user where id = ? limit 1;`
// 声明一个接收对象，这里接受多条时也可以使用数组进行
nameInfo := &model.NameInfo{}
err := conn.Raw(sql, 1).Scan(nameInfo).Error
if err != nil {
fmt.Printf("TestGormConn %d |record not found\n", index)
}
fmt.Printf("TestGormConn %d |used\n", index)
nameMap[index] = nameInfo.Name
}(i)
}
wg.Wait()
return nameMap
}
同时 NameInfo 结构也要做对应的修改，删掉 SleepTime 字段，修改后如下：
type NameInfo struct {
Name string `gorm:"column:name"`
}
修改完之后，再次重启服务，访问 http://localhost:8080/testConn ，马上得到如下结果返回，成功返回20条数据
这样一来，通过问题的现象识别，发现了连接池被占满的问题现象，然后调大mysql服务端的连接池的最大连接数，之后再优化了查询sql，问题成功解决 6. 小结 数据连接池是现在后端开发中必然会使用的一项池化技术，主要是通过对数据库的连接进行管理和服用，以此来减少频繁的连接创建，从而较少不必要的性能消耗。但是随着并发量的提高，连接池在使用上也很容易出现一些问题，最常见的就是连接耗尽，导致请求获取不到连接而报错。所以掌握好数据库连接池问题的排查是非常有必要的，同时我们还应当做好数据库的一些性能监控，这样对于连接的使用情况就能比较清晰的看到，再要出现问题的时候也会发出告警，从而可以进行及时干预，避免出现线上问题 7. 资料分享 随着AI发展越来越快，AI编程能力越来越强大，现在很多基础的写接口，编码工作AI都能很好地完成了。并且现在的面试八股问题也在逐渐弱化， 面试更多的是查考候选人是不是具备一定的知识体系，有一定的架构设计能力，能解决一些场景问题 。所以，不管是校招还是社招，这都要求我们一定要具备架构能力了，不能再当一个纯八股选手或者是只会写接口的初级码农了。这里，秀才为大家精选了一些架构学习资料，学完后从实战，到面试再到晋升，都能很好的应付。 关注秀才公众号：IT杨秀才，回复：111，即可免费领取哦
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