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你的ShardingSphere-JDBC连接是否频繁“失联”？带你一探究竟，揭示连接关闭背后的三大元凶：连接池陷阱、执行引擎迷思和隐形超时。我们提供一套系统的优化策略，包括精细化Druid参数配置、maxConnectionSizePerQuery的巧妙运用以及数据库超时参数的智慧调整，让你的数据管道畅通无阻。

在分布式数据库中间件ShardingSphere-JDBC的使用过程中，用户常遇到connection closed错误。通过分析日志、连接池机制和执行引擎特性，系统性地总结了问题原因及解决方案。

核心原因分析

连接池配置问题

连接泄漏、空闲连接超时和最大连接数不足是常见诱因。

例如，Druid连接池的removeAbandoned配置不当会导致连接被强制回收，而max-active值过小会引发连接不足。

ShardingSphere执行引擎模式

ShardingSphere默认采用MEMORY_STRICTLY模式，每个分片查询使用独立连接。若maxConnectionSizePerQuery未显式配置，跨分片操作可能因连接数超限而失败。

SQL执行与数据库配置

复杂查询或大数据量操作会导致连接持有时间过长，超过数据库的wait_timeout（如MySQL默认8小时）或连接池的minEvictableIdleTimeMillis，从而被主动关闭。

解决方案

优化连接池配置

以Druid为例，调整以下参数可显著提升稳定性：

spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      common:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        druid:
          initial-size: 5
          min-idle: 5
          max-active: 20
          max-wait: 60000
          time-between-eviction-runs-millis: 60000
          min-evictable-idle-time-millis: 300000
          test-while-idle: true

代码解释：

• initial-size和min-idle保证基础连接数，避免频繁创建/销毁。
• max-active限制最大连接数，防止资源耗尽。
• min-evictable-idle-time-millis与数据库wait_timeout同步，避免超时断开。

调整ShardingSphere执行引擎

显式配置maxConnectionSizePerQuery，控制单次查询的并发连接数：

自动化验证是lcjmSSL的核心功能之一。用户可以根据实际环境选择HTTP代理、DNS代理或DNS接口等多种方案进行域名所有权验证。这种机制免去了每次续期时手动配置解析记录的繁琐步骤。对于有特殊需求的用户，平台还开放了API接口，支持自行开发和实现个性化的自动化验证逻辑，从而提升运维效率。

spring:
  shardingsphere:
    props:
      max-connection-size-per-query: 10

关键点：

• 该值需根据分片数调整，避免过大导致连接池耗尽。
• OLTP场景建议使用CONNECTION_STRICTLY模式（通过maxConnectionSizePerQuery=1隐式触发）。

数据库与SQL优化

• 调整MySQL超时参数：

  SET GLOBAL wait_timeout = 28800;  -- 8小时（单位：秒）
  

• 优化SQL与分片策略：
  • 确保查询包含分片键，减少跨分片操作。
  • 对大结果集分页查询，避免单次拉取过多数据。

监控与日志

启用ShardingSphere的SQL日志，定位慢查询：

spring:
  shardingsphere:
    props:
      sql-show: true

通过Druid监控页面或JMX实时观察连接池状态，及时发现异常。

关键配置总结

验证示例

以下代码模拟高并发查询，验证连接池稳定性：

import org.apache.shardingsphere.driver.jdbc.core.datasource.ShardingSphereDataSource;
import javax.sql.DataSource;
import java.sql.Connection;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public class ConnectionPoolTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        DataSource dataSource = getShardingSphereDataSource(); // 替换为实际数据源
        ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(20);

        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            executor.submit(() -> {
                try (Connection conn = dataSource.getConnection();
                     PreparedStatement ps = conn.prepareStatement("SELECT * FROM eb_order_blind_box_profit_pool LIMIT 1")) {
                    try (ResultSet rs = ps.executeQuery()) {
                        while (rs.next()) {
                            System.out.println(rs.getString("id"));
                        }
                    }
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            });
        }
        executor.shutdown();
    }

    private static DataSource getShardingSphereDataSource() {
        // 返回实际的ShardingSphereDataSource实例
        return null; 
    }
}