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阿里云PolarDB數(shù)據(jù)庫(kù)連接泄漏排查與解決
本文分析一個(gè)python腳本導(dǎo)致阿里云PolarDB數(shù)據(jù)庫(kù)性能下降，甚至無(wú)響應(yīng)的案例，并提供解決方案。該腳本每日提取數(shù)據(jù)，運(yùn)行數(shù)月后近期引發(fā)數(shù)據(jù)庫(kù)卡死。
問(wèn)題：
用戶(hù)使用python腳本從阿里云PolarDB數(shù)據(jù)庫(kù)提取數(shù)據(jù)。腳本執(zhí)行迅速（通常1-2秒），但近期執(zhí)行其他sql語(yǔ)句時(shí)，數(shù)據(jù)庫(kù)出現(xiàn)卡死。經(jīng)排查，問(wèn)題源于該P(yáng)ython腳本（數(shù)據(jù)庫(kù)日志詳見(jiàn)圖2，此處省略）。值得注意的是，該腳本在其他mysql數(shù)據(jù)庫(kù)上運(yùn)行正常。
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分析：
問(wèn)題并非腳本效率低下，而是數(shù)據(jù)庫(kù)連接管理。雖然set autocommit=0可能造成影響，但根本原因在于數(shù)據(jù)庫(kù)連接未正確關(guān)閉。
腳本（圖1，此處省略代碼）可能在連接數(shù)據(jù)庫(kù)后執(zhí)行SQL查詢(xún)，但缺少顯式關(guān)閉連接的語(yǔ)句。每次腳本運(yùn)行都建立新連接，未關(guān)閉的連接累積占用數(shù)據(jù)庫(kù)資源，最終導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)響應(yīng)，即使腳本執(zhí)行時(shí)間很短。
解決方案：
確保每次腳本執(zhí)行后正確關(guān)閉數(shù)據(jù)庫(kù)連接是關(guān)鍵。在代碼中添加cursor.close()和connection.close()語(yǔ)句釋放所有資源。即使腳本運(yùn)行時(shí)間短，良好的數(shù)據(jù)庫(kù)連接管理習(xí)慣也能避免資源耗盡，提高數(shù)據(jù)庫(kù)穩(wěn)定性和性能，防止連接數(shù)激增導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)響應(yīng)。
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