SpringBoot多數據源配置下的數據庫性能問題排查
本文分析一個SpringBoot項目中使用Atomikos多數據源配置導致數據庫訪問性能問題的案例。項目連接三個數據庫（base1、base2、base3），其中base3數據庫在白天訪問速度極慢，甚至超時，夜間卻恢復正常。base1和base2數據庫始終保持正常訪問速度。三個數據庫的配置、數據結構和接口完全一致，僅用于區分不同地區的數據。項目為實時大屏看板，頻繁請求并切換數據源。
問題描述: base3數據庫（推測為9771db）在白天出現間歇性延遲，兩次訪問間隔約一分鐘，而夜間訪問正常。這并非簡單的連接池資源耗盡問題，因為資源耗盡會導致持續的性能下降，而非間歇性延遲。
Atomikos數據源配置:
<bean abstract="true" class="com.atomikos.jdbc.AtomikosDataSourceBean" destroy-method="close" id="dataSourceConfig" init-method="init"> <property name="xaDataSourceClassName" value="com.mysql.jdbc.jdbc2.optional.MysqlXADataSource"/> <property name="poolSize" value="10"/> <property name="maxPoolSize" value="20"/> <property name="minPoolSize" value="5"/> <property name="maxIdleTime" value="5"/> <property name="maxLifetime" value="60"/> <property name="borrowConnectionTimeout" value="60"/> <property name="testQuery" value="SELECT 'x' from dual"/> <property name="isLoad" value="${datasource.loadDB.haier}"/> </bean>
該配置使用了Atomikos連接池，并設置了連接池大小、最大連接數、最小連接數、最大空閑時間、最大生命周期、連接超時時間及測試查詢語句。
問題分析: 日間間歇性延遲提示問題并非簡單的連接池配置或資源不足。 需要更詳細的運行時數據來確定問題根源，例如網絡延遲、數據庫負載或應用代碼問題。
解決方案: 建議使用AOP切面編程，記錄每個數據庫訪問請求的詳細信息，包括：數據源名稱、訪問起始時間、結束時間、接口路徑等。 通過分析這些數據，可以精確地定位性能瓶頸，判斷延遲是否發生在網絡層、數據庫層，還是應用層代碼中。 這將有助于識別是數據庫負載過高（日間訪問量激增），網絡連接問題（日間網絡擁塞），還是應用代碼邏輯問題。
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