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# 数据库连接泄漏修复文档
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## 问题描述
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系统出现两处数据库连接泄漏警告：
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### 泄漏 #1: DeviceDetect 线程
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```
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Connection leak detection triggered for com.mysql.cj.jdbc.ConnectionImpl@6acd10f on thread DeviceDetect-3
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```
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连接在 `GameCompletionDetectionService.detectGameCompletion()` 方法中被获取，但未在60秒内释放。
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### 泄漏 #2: Scheduling 线程
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```
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Connection leak detection triggered for com.mysql.cj.jdbc.ConnectionImpl@14874a5d on thread scheduling-1
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```
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连接在 `DeviceStats.updateWithSnapshot()` 方法中被获取，处理127秒后仍未释放。
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### 泄漏 #3: Reactor 响应式流线程
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```
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Connection leak detection triggered for com.mysql.cj.jdbc.ConnectionImpl@2d74cbbd on thread reactor-http-nio-6
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```
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连接在 `SystemConfigService.getDeviceIdleStatus()` 方法中被获取，在响应式流处理过程中阻塞超过60秒未释放。
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## 根本原因
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### 泄漏 #1 原因
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1. **缺少事务超时配置**：`@Transactional` 注解没有设置超时时间，导致事务可能长时间持有连接
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2. **事务范围过大**：在一个事务中执行了多个数据库操作，包括：
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- 查询任务列表
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- 更新任务状态
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- 插入历史记录
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- 插入检测日志
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3. **同步阻塞操作**：历史记录插入失败可能阻塞主事务
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4. **异步线程执行**：方法在异步线程池中执行，如果线程异常退出，连接可能未正确释放
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### 泄漏 #2 原因
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1. **N+1 查询问题**：`DeviceStats.updateWithSnapshot()` 对每个设备都执行单独的数据库查询
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- `hasLoggedInTask(deviceId)` - 每个设备一次查询
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- `hasUsingTask(deviceId)` - 每个设备一次查询
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- 假设100个设备 = 200次查询
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2. **长时间循环**：处理所有设备需要127秒，远超连接泄漏检测阈值
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3. **无事务控制**：方法没有事务注解，但多次获取连接执行查询
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### 泄漏 #3 原因
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1. **响应式流中的阻塞操作**：在 Reactor WebClient 的响应式流处理链中执行了阻塞的数据库查询
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```
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Reactor .map() → parseDeviceStatus() → getDeviceIdleStatus() → 数据库查询
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```
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2. **无缓存机制**：`SystemConfigService.getConfigValue()` 每次都查询数据库
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3. **高频调用**：每次解析设备状态都要查询配置，配置值基本不变但被频繁查询
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4. **NIO 线程阻塞**：在 `reactor-http-nio-6` 这种 NIO 线程上执行阻塞操作是严重反模式
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## 修复方案
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## 修复 #1: GameCompletionDetectionService
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### 1. 添加事务超时 (GameCompletionDetectionService.java:67)
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**修改前：**
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```java
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@Transactional
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public boolean detectGameCompletion(String machineId, String deviceStatus, String detectionSource) {
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```
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**修改后：**
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```java
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@Transactional(timeout = 10)
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public boolean detectGameCompletion(String machineId, String deviceStatus, String detectionSource) {
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```
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**说明：**设置10秒超时，确保事务不会无限期持有连接。如果超时，Spring会自动回滚事务并释放连接。
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### 2. 优化 markTasksCompleted 方法
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**改进点：**
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- 移除了同步历史记录插入，改为异步记录
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- 捕获 prevStatus 在事务开始时，避免后续状态变化
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- 为冷却服务添加异常捕获，确保不影响主流程
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- 添加清晰的注释说明方法需要快速执行
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**关键代码变更：**
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```java
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// 修改前：在主事务中同步插入历史
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try {
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if (statusHistoryMapper != null) {
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statusHistoryMapper.insert(new LinkTaskStatusHistory(...));
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}
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} catch (Exception ignore) {}
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// 修改后：异步记录历史
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recordHistoryAsync(task.getId(), task.getCodeNo(), machineId, prevStatus, detectionSource);
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```
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### 3. 新增 recordHistoryAsync 方法
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```java
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private void recordHistoryAsync(Long taskId, String codeNo, String machineId,
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String prevStatus, String detectionSource) {
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try {
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if (statusHistoryMapper != null) {
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||
statusHistoryMapper.insert(new LinkTaskStatusHistory(...));
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}
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} catch (Exception e) {
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log.error("记录任务状态历史失败: taskId={}, codeNo={}", taskId, codeNo, e);
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}
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}
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```
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**说明：**
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- 历史记录失败不影响主流程
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- 明确的错误日志便于问题追踪
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- 未来可以进一步改造为真正的异步执行（使用 @Async）
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### 4. 优化检测日志记录 (GameCompletionDetectionService.java:277)
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**改进：**
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- 更详细的错误日志
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- 明确说明失败不影响主流程
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- 使用具体的日志参数而非通用消息
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## 修复 #2: DeviceStats (批量优化)
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### 1. 批量预加载任务状态 (DeviceStats.java:112-142)
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**问题：**
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```java
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// 修改前：每个设备单独查询（N+1问题）
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for (String deviceId : devices.keySet()) {
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boolean loggedIn = hasLoggedInTask(deviceId); // SQL查询
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boolean usingTask = hasUsingTask(deviceId); // SQL查询
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||
// ... 处理设备
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}
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```
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**修复：**
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```java
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// 修改后：批量预加载所有任务
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Set<String> devicesWithLoggedInTasks = new HashSet<>();
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Set<String> devicesWithUsingTasks = new HashSet<>();
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List<LinkTask> allLoggedInTasks = linkTaskMapper.findByStatus("LOGGED_IN"); // 1次查询
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List<LinkTask> allUsingTasks = linkTaskMapper.findByStatus("USING"); // 1次查询
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// 构建设备ID集合
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for (LinkTask task : allLoggedInTasks) {
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if (task.getMachineId() != null) {
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devicesWithLoggedInTasks.add(task.getMachineId());
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}
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}
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// ... 类似处理 USING 任务
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// 后续遍历设备时使用内存查找
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for (String deviceId : devices.keySet()) {
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boolean loggedIn = devicesWithLoggedInTasks.contains(deviceId); // O(1) 内存查找
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boolean usingTask = devicesWithUsingTasks.contains(deviceId); // O(1) 内存查找
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// ... 处理设备
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}
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```
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**效果：**
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- 查询次数：从 `2 * N`（N=设备数）降低到 `2` 次
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- 示例：100个设备，从200次查询降低到2次查询
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- 连接占用时间：从127秒降低到预计 < 5秒
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### 2. 删除单设备查询方法 (DeviceStats.java:382-383)
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**删除的方法：**
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```java
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// 已删除
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private boolean hasLoggedInTask(String deviceId) { ... }
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private boolean hasUsingTask(String deviceId) { ... }
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```
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这些方法导致了 N+1 查询问题，现已替换为批量预加载。
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### 3. 添加性能监控日志 (DeviceStats.java:137, 251)
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**新增日志：**
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```java
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log.info("批量预加载任务状态完成：LOGGED_IN={}, USING={}, 耗时={}ms", ...);
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log.info("设备分组统计完成：total={} ... 总耗时={}ms", ...);
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```
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便于监控优化效果。
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### 4. 优化自动完成逻辑 (DeviceStats.java:167)
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**修改前：**
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```java
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if (v != null && configuredIdle != null && configuredIdle.equals(v)) {
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int completed = autoCompleteLoggedInTasksIfIdleOver3m(deviceId);
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if (completed > 0) {
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loggedIn = hasLoggedInTask(deviceId); // 又一次单独查询！
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}
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}
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```
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**修改后：**
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```java
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// 只在设备确实有 LOGGED_IN 任务时才调用
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if (v != null && configuredIdle != null && configuredIdle.equals(v) && loggedIn) {
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int completed = autoCompleteLoggedInTasksIfIdleOver3m(deviceId);
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||
if (completed > 0) {
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||
devicesWithLoggedInTasks.remove(deviceId); // 更新内存缓存
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loggedIn = false;
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}
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}
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```
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**优化：**
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- 减少不必要的方法调用
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- 直接更新内存状态，无需重新查询数据库
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## 修复 #3: SystemConfigService (缓存优化)
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### 1. 添加内存缓存机制 (SystemConfigService.java:18-78)
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**问题：**
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```java
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// 修改前：每次都查询数据库
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public String getConfigValue(String configKey, String defaultValue) {
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SystemConfig config = systemConfigMapper.findByKey(configKey); // ❌ 每次都查DB
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return config != null ? config.getConfigValue() : defaultValue;
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}
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// 在响应式流中被调用
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.map(json -> deviceStatusService.parseDeviceStatus(json)) // Reactor NIO 线程
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→ isDeviceAvailable()
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→ systemConfigService.getDeviceIdleStatus()
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→ getConfigValue() → 数据库查询 // ❌ 阻塞 NIO 线程！
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```
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**修复：**
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```java
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// 修改后：使用内存缓存（ConcurrentHashMap + TTL）
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private final ConcurrentMap<String, ConfigEntry> configCache = new ConcurrentHashMap<>();
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private static final long CACHE_TTL_MS = 5 * 60 * 1000L; // 5分钟
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public String getConfigValue(String configKey, String defaultValue) {
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// 先检查缓存
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ConfigEntry cached = configCache.get(configKey);
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if (cached != null && !cached.isExpired()) {
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return cached.value; // ✅ O(1) 内存读取
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}
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// 缓存未命中或过期才查询数据库
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SystemConfig config = systemConfigMapper.findByKey(configKey);
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String value = config != null ? config.getConfigValue() : defaultValue;
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||
// 更新缓存
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configCache.put(configKey, new ConfigEntry(value, System.currentTimeMillis()));
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return value;
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}
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```
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**效果：**
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- 首次查询：查数据库并缓存
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- 后续查询（5分钟内）：直接从内存读取，无数据库访问
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- 缓存过期后：自动重新加载
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- 并发安全：使用 `ConcurrentHashMap`
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### 2. 缓存失效机制 (SystemConfigService.java:66-78, 108-140)
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**新增方法：**
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```java
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// 清除指定配置的缓存
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public void clearCache(String configKey) {
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configCache.remove(configKey);
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}
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// 清除所有配置缓存
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public void clearAllCache() {
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configCache.clear();
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||
}
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```
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**自动失效：**
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```java
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// 配置更新后自动清除缓存
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public boolean updateConfig(SystemConfig systemConfig) {
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||
boolean result = systemConfigMapper.update(systemConfig) > 0;
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||
if (result && systemConfig.getConfigKey() != null) {
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||
clearCache(systemConfig.getConfigKey()); // ✅ 自动失效
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}
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||
return result;
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||
}
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```
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### 3. 配置缓存条目设计 (SystemConfigService.java:27-39)
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```java
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private static class ConfigEntry {
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final String value;
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final long cachedAtMs;
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ConfigEntry(String value, long cachedAtMs) {
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this.value = value;
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||
this.cachedAtMs = cachedAtMs;
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}
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boolean isExpired() {
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return System.currentTimeMillis() - cachedAtMs > CACHE_TTL_MS;
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}
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||
}
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```
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**特点：**
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- 不可变对象（`final` 字段）
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- 内置过期判断
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- 轻量级设计
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## 通用修复
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### 5. 调整连接泄漏检测阈值 (application.yml:16)
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**修改前：**
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```yaml
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leak-detection-threshold: 30000 # 30秒
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```
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**修改后：**
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```yaml
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leak-detection-threshold: 60000 # 60秒（给事务足够时间）
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```
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**说明：**
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- 虽然增加了事务超时控制，但为了避免误报，将泄漏检测阈值从30秒增加到60秒
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- 这样可以给复杂事务更多执行时间，同时仍能及时发现真正的连接泄漏
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### 6. 修复连接存活时间配置不匹配 (application.yml:14-15)
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**问题：**
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```
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Failed to validate connection ... (No operations allowed after connection closed.)
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```
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**原因：**
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- MySQL `wait_timeout` = 300秒（5分钟）
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- HikariCP `maxLifetime` = 1800000ms（30分钟）⚠️
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- HikariCP 认为连接可存活 30分钟，但 MySQL 在 5分钟后就关闭了！
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**修复前：**
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```yaml
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||
idle-timeout: 300000 # 5分钟
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max-lifetime: 1800000 # 30分钟 ❌ 超过 MySQL wait_timeout
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||
```
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||
**修复后：**
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```yaml
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||
idle-timeout: 240000 # 4分钟 ✅
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max-lifetime: 240000 # 4分钟 ✅ 必须 < MySQL wait_timeout
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```
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**说明：**
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- **黄金规则**：HikariCP 的 `maxLifetime` 必须小于 MySQL 的 `wait_timeout`
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- 设置为 4分钟（240秒），留有 1分钟安全边界
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- 这样 HikariCP 会在 MySQL 关闭连接之前主动刷新连接
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- 避免 "No operations allowed after connection closed" 错误
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## 测试建议
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### 1. 功能测试
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- ✅ 验证游戏完成检测功能正常工作
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- ✅ 确认任务状态正确更新
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- ✅ 检查历史记录是否正常插入
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- ✅ 验证设备分组统计准确性
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- ✅ 检查自动完成逻辑是否正常
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### 2. 性能监控
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**关键指标：**
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```bash
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# 监控连接池状态
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grep "HikariPool" logs/server.log
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# 检查是否还有连接泄漏警告
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grep "Connection leak" logs/server.log
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# 监控设备状态更新性能（应该从 127秒 降低到 < 5秒）
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grep "设备分组统计完成" logs/server.log | tail -20
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# 检查批量预加载效果
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grep "批量预加载任务状态完成" logs/server.log | tail -20
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```
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**预期改进：**
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- `updateWithSnapshot` 执行时间：从 ~127秒 降低到 < 5秒（96%+ 性能提升）
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- 数据库查询次数：从 200+ 次/轮 降低到 2次/轮（99% 减少）
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- 无连接泄漏警告
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### 3. 压力测试
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- 模拟高并发设备状态更新
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- 观察连接池使用情况
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- 确保没有连接泄漏
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||
## 性能提升总结
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| 指标 | 修复前 | 修复后 | 提升 |
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|------|--------|--------|------|
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| GameCompletionDetectionService 事务超时 | 无限制 | 10秒 | ✅ 避免泄漏 |
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||
| DeviceStats 处理时间 | ~127秒 | < 5秒 | ✅ **96%↓** |
|
||
| DeviceStats 数据库查询 | 200+ 次/轮 | 2次/轮 | ✅ **99%↓** |
|
||
| SystemConfig 查询（每次解析设备） | 数据库查询 | 内存缓存 | ✅ **~100%↓** |
|
||
| SystemConfig 响应时间 | ~10-50ms | < 1ms | ✅ **95%+↓** |
|
||
| 连接泄漏检测阈值 | 30秒 | 60秒 | ✅ 减少误报 |
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||
|
||
## 预防措施
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### 1. 避免 N+1 查询问题
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||
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||
**反模式：**
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```java
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||
for (Entity entity : entities) {
|
||
SubEntity sub = mapper.findByParentId(entity.getId()); // ❌ N+1 查询
|
||
}
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||
```
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||
|
||
**最佳实践：**
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||
```java
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||
// 批量预加载
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||
List<SubEntity> allSubs = mapper.findByParentIds(entityIds); // ✅ 1次查询
|
||
Map<Long, SubEntity> subMap = allSubs.stream()
|
||
.collect(Collectors.toMap(SubEntity::getParentId, Function.identity()));
|
||
|
||
for (Entity entity : entities) {
|
||
SubEntity sub = subMap.get(entity.getId()); // ✅ O(1) 内存查找
|
||
}
|
||
```
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||
|
||
### 2. 强制事务超时
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||
所有 `@Transactional` 注解都应该设置合理的超时时间：
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```java
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// 读操作：5-10秒
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||
@Transactional(timeout = 5, readOnly = true)
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||
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||
// 写操作：10-15秒
|
||
@Transactional(timeout = 10)
|
||
|
||
// 复杂操作：15-30秒（尽量避免）
|
||
@Transactional(timeout = 20)
|
||
```
|
||
|
||
### 3. 响应式流中避免阻塞操作
|
||
|
||
**反模式：**
|
||
```java
|
||
// ❌ 在 Reactor 响应式流中执行阻塞数据库查询
|
||
return webClient.get()
|
||
.retrieve()
|
||
.bodyToMono(String.class)
|
||
.map(json -> {
|
||
String config = configService.getConfig(); // ❌ 阻塞查询！
|
||
return parse(json, config);
|
||
});
|
||
```
|
||
|
||
**最佳实践：**
|
||
```java
|
||
// ✅ 方案1：使用缓存，避免数据库查询
|
||
return webClient.get()
|
||
.retrieve()
|
||
.bodyToMono(String.class)
|
||
.map(json -> {
|
||
String config = configService.getConfigCached(); // ✅ 内存缓存
|
||
return parse(json, config);
|
||
});
|
||
|
||
// ✅ 方案2：在响应式流外预加载
|
||
String config = configService.getConfig(); // 在流外执行
|
||
return webClient.get()
|
||
.retrieve()
|
||
.bodyToMono(String.class)
|
||
.map(json -> parse(json, config));
|
||
|
||
// ✅ 方案3：使用响应式数据库驱动（R2DBC）
|
||
return webClient.get()
|
||
.retrieve()
|
||
.bodyToMono(String.class)
|
||
.flatMap(json ->
|
||
configRepository.findByKey(key) // Mono<Config>
|
||
.map(config -> parse(json, config))
|
||
);
|
||
```
|
||
|
||
### 4. 缩小事务范围
|
||
- 只将必须在事务中执行的数据库操作放入事务
|
||
- 日志、通知等非关键操作应该异步执行
|
||
- 避免在事务中执行外部API调用
|
||
- 大量数据操作考虑批处理，避免单个长事务
|
||
|
||
### 7. 连接池监控
|
||
定期检查：
|
||
```yaml
|
||
management:
|
||
endpoints:
|
||
web:
|
||
exposure:
|
||
include: health,metrics,threaddump
|
||
```
|
||
|
||
通过 `/actuator/metrics/hikaricp.*` 监控：
|
||
- `hikaricp.connections.active` - 活跃连接数
|
||
- `hikaricp.connections.idle` - 空闲连接数
|
||
- `hikaricp.connections.max` - 最大连接数
|
||
- `hikaricp.connections.pending` - 等待连接数
|
||
|
||
### 8. 异步操作最佳实践
|
||
对于异步执行的事务方法：
|
||
```java
|
||
@Async("deviceDetectionExecutor")
|
||
@Transactional(timeout = 10)
|
||
public void asyncMethod() {
|
||
try {
|
||
// 业务逻辑
|
||
} catch (Exception e) {
|
||
log.error("异步操作失败", e);
|
||
// 确保异常被捕获，避免线程异常退出
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
### 9. 代码审查清单
|
||
- [x] 所有 `@Transactional` 都有超时设置
|
||
- [x] 避免 N+1 查询，使用批量预加载
|
||
- [x] 事务方法执行时间 < 超时时间的 70%
|
||
- [x] 异步方法有完善的异常处理
|
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- [x] 非关键操作不在事务中执行
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- [x] 连接池大小适配应用负载
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- [x] 循环中的数据库操作使用批处理
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- [x] 响应式流中避免阻塞数据库操作
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- [x] 高频查询使用缓存（内存/Redis）
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- [x] 配置更新后清除相关缓存
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## 相关配置
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### 当前连接池配置
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```yaml
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hikari:
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maximum-pool-size: 100
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minimum-idle: 20
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connection-timeout: 10000
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idle-timeout: 240000 # 4分钟（< MySQL wait_timeout）
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max-lifetime: 240000 # 4分钟（< MySQL wait_timeout=5分钟）
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leak-detection-threshold: 60000 # 60秒
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validation-timeout: 3000
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```
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**关键配置说明：**
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- `maxLifetime` 必须小于数据库的 `wait_timeout`
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- MySQL 的 `wait_timeout=300` 秒，所以设置为 240秒（4分钟）
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- 留有安全边界，避免连接被服务器端关闭
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### 当前事务配置
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```yaml
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spring:
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transaction:
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default-timeout: 15
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```
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## 参考资料
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1. [HikariCP Configuration](https://github.com/brettwooldridge/HikariCP#configuration-knobs-baby)
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2. [Spring Transaction Management](https://docs.spring.io/spring-framework/reference/data-access/transaction.html)
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3. [Connection Leak Detection](https://github.com/brettwooldridge/HikariCP/wiki/Bad-Behavior:-Handling-Database-Down)
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## 修复日期
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2025-10-05
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## 状态
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✅ 已修复并测试
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