服务又崩了，又是连接池惹的祸

IT服务圈儿 2023-02-06

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来源丨经授权转自涛歌依旧（ID：ai_taogeyijiu_2021）

作者丨涛歌依旧

最近自己在玩一个小项目，又发现服务接口出现严重超时，最终发现是连接池使用不当造成的，一起实战看看吧。

池子是一个很广义的概念，电池，酒池，水池，资源池，进程池，线程池，协程池，内存池，连接池，都是池子。

一. 数据库连接池

今天，我们以MySql数据库为例子，来说说连接池。如下是MySql的执行流程图，可以看到，它是基于TCP连接的：

我们知道，TCP的连接需要经历三次握手，TCP的关闭需要经历四次挥手，都需要耗费时间，而MySql的认证和关闭同样也需要耗费一些时间。

自然地，我们想到了MySql连接的复用：把建立好的连接保留起来，用完后不关闭，放在池子中，下次需要用的时候，直接复用，逻辑图如下：

二. 实际代码验证

我们在本地建立数据库，并以golang包中的连接池为例，来验证连接池。在通常情况下，不建议依赖默认的参数，而应该显式设置参数，比如：

DB.SetMaxOpenConns(5) // 最大连接数DB.SetMaxIdleConns(3) // 最大空闲连接数(连接池容量)

我们看代码：

package main

import ( "database/sql" "fmt" _ "github.com/go-sql-driver/mysql")

var DB *sql.DBvar dataBase = "root:pw123456@tcp(127.0.0.1:3306)/"

func init() { var err error DB, err = sql.Open("mysql", dataBase) if err != nil { fmt.Println("open db error:", err) panic("open db error xxx") }

DB.SetMaxOpenConns(5) DB.SetMaxIdleConns(3)

err = DB.Ping() if err != nil { fmt.Println("ping db error:", err) panic("ping db error xxx") }}

func worker(i int) { var connection_id int err := DB.QueryRow("select CONNECTION_ID()").Scan(&connection_id) if err != nil { fmt.Println("query connection id error:", err) return }

fmt.Println("worker:", i, ", connection id:", connection_id)}

func main() {

for i:=0; i < 10; i++ { go worker(i) }

for {}}

运行一下：

me:~/go/src/pool$ go run test.go worker: 0 , connection id: 67worker: 9 , connection id: 67worker: 1 , connection id: 67worker: 7 , connection id: 67worker: 8 , connection id: 67worker: 2 , connection id: 68worker: 6 , connection id: 69worker: 5 , connection id: 67worker: 4 , connection id: 71worker: 3 , connection id: 70

me:~$ netstat -na | grep 3306 | grep ESTABLISHED | grep "0 127.0.0.1.3306" tcp4 0 0 127.0.0.1.3306 127.0.0.1.62730 ESTABLISHEDtcp4 0 0 127.0.0.1.3306 127.0.0.1.62728 ESTABLISHEDtcp4 0 0 127.0.0.1.3306 127.0.0.1.62726 ESTABLISHEDme:~$

可以看到，使用的连接数为5，稳定的长连接数为3.我们可以想象一下，如果加入sleep, 会怎样呢？看代码：

package main

import ( "database/sql" "fmt" "time" _ "github.com/go-sql-driver/mysql")

var DB *sql.DBvar dataBase = "root:pw123456@tcp(127.0.0.1:3306)/"

func init() { var err error DB, err = sql.Open("mysql", dataBase) if err != nil { fmt.Println("open db error:", err) panic("open db error xxx") }

DB.SetMaxOpenConns(5) DB.SetMaxIdleConns(3)

err = DB.Ping() if err != nil { fmt.Println("ping db error:", err) panic("ping db error xxx") }}

func worker(i int) { var connection_id int err := DB.QueryRow("select CONNECTION_ID()").Scan(&connection_id) if err != nil { fmt.Println("query connection id error:", err) return }

fmt.Println("worker:", i, ", connection id:", connection_id)}

func main() {

for i:=0; i < 10; i++ { go worker(i) time.Sleep(time.Second) }

for {}}

运行一下：

me:~/go/src/pool$ go run test.go worker: 0 , connection id: 72worker: 1 , connection id: 72worker: 2 , connection id: 72worker: 3 , connection id: 72worker: 4 , connection id: 72worker: 5 , connection id: 72worker: 6 , connection id: 72worker: 7 , connection id: 72worker: 8 , connection id: 72worker: 9 , connection id: 72

me:~$ netstat -na | grep 3306 | grep ESTABLISHED | grep "0 127.0.0.1.3306" tcp4 0 0 127.0.0.1.3306 127.0.0.1.62835 ESTABLISHEDme:~$ 可以看到，前面一个协程查完MySql后，后面一个协程才开始来查询，这种情况下，就只需要1个连接就行了，后续协程直接从连接池中获取这个连接，进行复用，提升了效率。