Druid密码错误重试导致数据库超慢
文章目录
- 密码错误重试导致数据库超慢
- 如何避免呢?
密码错误重试导致数据库超慢
有同事把项目的数据库密码配错了,导致其他所有连接该数据库的项目全部连接都获取缓慢了,一个页面加载要花费十几秒。排查mysql连接发现很多connect命令的连接
show full PROCESSLIST
由于连接的host全是我们服务器的ip,所以一开始想到的是服务器是不是被黑了,然后频繁的尝试破解数据库密码
赶紧查了一下是哪个进程在连接数据库
netstat -anp | grep 3306
结果发现pid是我们自己的项目,拉下来代码一看,密码配置的不对
如何避免呢?
druid有个配置是连接重试次数
<!-- 连接错误重试次数,默认是1 -->
<property name="connectionErrorRetryAttempts" value="5"/>
<!-- 达到所配置的connectionErrorRetryAttempts失败次数后,多久重试一次 这个可以配置大一点,给数据库反应时间
-->
<property name="timeBetweenConnectErrorMillis" value="10000"/>
这样配置的话失败5次之后,会休眠10s在进行重试
如果失败5次后不想重试,直接退出呢?这样就算数据库恢复也不会连接到数据库了,可以这样配置
<!-- 连接错误重试次数,默认是1 -->
<property name="connectionErrorRetryAttempts" value="5"/>
<!-- 失败足够次数后直接退出 -->
<property name="breakAfterAcquireFailure" value="true"/>
如果连重试都不想重试呢?那就把重试次数直接设置为0
<!-- 连接错误重试次数,默认是1 -->
<property name="connectionErrorRetryAttempts" value="0"/>
<!-- 失败足够次数后直接退出 -->
<property name="breakAfterAcquireFailure" value="true"/>
druid代码逻辑是
errorCount++;
// 重试次数超过connectionErrorRetryAttempts且timeBetweenConnectErrorMillis大于0if (errorCount > connectionErrorRetryAttempts && timeBetweenConnectErrorMillis > 0) {// fail over retry attemptssetFailContinuous(true);if (failFast) {lock.lock();try {notEmpty.signalAll();} finally {lock.unlock();}}// 达到该次数直接退出,不再尝试if (breakAfterAcquireFailure) {break;}// 睡眠timeBetweenConnectErrorMillis后继续尝试try {Thread.sleep(timeBetweenConnectErrorMillis);} catch (InterruptedException interruptEx) {break;}}
} catch (RuntimeException e) {LOG.error("create connection RuntimeException", e);setFailContinuous(true);continue;
} catch (Error e) {LOG.error("create connection Error", e);setFailContinuous(true);break;
}if (connection == null) {continue;
}
参考文献
- 密码错误重试导致数据库超慢
相关文章:
Druid密码错误重试导致数据库超慢
文章目录 密码错误重试导致数据库超慢如何避免呢? 密码错误重试导致数据库超慢 有同事把项目的数据库密码配错了,导致其他所有连接该数据库的项目全部连接都获取缓慢了,一个页面加载要花费十几秒。排查mysql连接发现很多connect命令的连接 …...
Ubuntu 24.04安装和使用WPS 2019
为Ubuntu找一款免费、功能丰富的 Microsoft Office 替代品?WPS Office是理想选择!在本文中,包含在Ubuntu上安装 WPS Office,修复初次使用出现问题的修复。 安装WPS,参考链接>>How to Install WPS Office on Ubu…...
week05_nlp大模型训练·词向量文本向量
1、词向量训练 1.1 CBOW(两边预测中间) 一、CBOW 基本概念 CBOW 是一种用于生成词向量的方法,属于神经网络语言模型的一种。其核心思想是根据上下文来预测中心词。在 CBOW 中,输入是目标词的上下文词汇,输出是该目标…...
【RabbitMQ消息队列原理与应用】
RabbitMQ消息队列原理与应用 一、消息队列概述 (一)概念 消息队列(Message Queue,简称MQ)是一种应用程序间的通信方式,它允许应用程序通过将消息放入队列中,而不是直接调用其他应用程序的接口…...
反欺诈风控体系及策略
本文详细介绍了互联网领域金融信贷行业的反欺诈策略。首先,探讨了反欺诈的定义、重要性以及在当前互联网发展背景下欺诈风险的加剧。接着,分析了反欺诈的主要手段和基础技术,包括对中介和黑产的了解、欺诈风险的具体类型和表现方式࿰…...
Mac 12.1安装tiger-vnc问题-routines:CRYPTO_internal:bad key length
背景:因为某些原因需要从本地mac连接远程linxu桌面查看一些内容,必须使用桌面查看,所以ssh无法满足,所以决定安装vnc客户端。 问题: 在mac上通过 brew install tiger-vnc命令安装, 但是报错如下: > D…...
【代码分析】Unet-Pytorch
1:unet_parts.py 主要包含: 【1】double conv,双层卷积 【2】down,下采样 【3】up,上采样 【4】out conv,输出卷积 """ Parts of the U-Net model """import torch im…...
【LLM入门系列】01 深度学习入门介绍
NLP Github 项目: NLP 项目实践:fasterai/nlp-project-practice 介绍:该仓库围绕着 NLP 任务模型的设计、训练、优化、部署和应用,分享大模型算法工程师的日常工作和实战经验 AI 藏经阁:https://gitee.com/fasterai/a…...
安卓系统主板_迷你安卓主板定制开发_联发科MTK安卓主板方案
安卓主板搭载联发科MT8766处理器,采用了四核Cortex-A53架构,高效能和低功耗设计。其在4G网络待机时的电流消耗仅为10-15mA/h,支持高达2.0GHz的主频。主板内置IMG GE832 GPU,运行Android 9.0系统,内存配置选项丰富&…...
关键点检测——HRNet原理详解篇
🍊作者简介:秃头小苏,致力于用最通俗的语言描述问题 🍊专栏推荐:深度学习网络原理与实战 🍊近期目标:写好专栏的每一篇文章 🍊支持小苏:点赞👍🏼、…...
25考研总结
11408确实难,25英一直接单科斩杀😭 对过去这一年多备考的经历进行复盘,以及考试期间出现的问题进行思考。 考408的人,政治英语都不能拖到最后,408会惩罚每一个偷懒的人! 政治 之所以把政治写在最开始&am…...
网络安全态势感知
一、网络安全态势感知(Cyber Situational Awareness)是一种通过收集、处理和分析网络数据来理解当前和预测未来网络安全状态的能力。它的目的是提供实时的、安全的网络全貌,帮助组织理解当前网络中发生的事情,评估风险,…...
在K8S中,节点状态notReady如何排查?
在kubernetes集群中,当一个节点(Node)的状态变为NotReady时,意味着该节点可能无法运行Pod或不能正确相应kubernetes控制平面。排查NotReady节点通常涉及以下步骤: 1. 获取基本信息 使用kubectl命令行工具获取节点状态…...
深度学习在光学成像中是如何发挥作用的?
深度学习在光学成像中的作用主要体现在以下几个方面: 1. **图像重建和去模糊**:深度学习可以通过优化图像重建算法来处理模糊图像或降噪,改善成像质量。这涉及到从低分辨率图像生成高分辨率图像,突破传统光学系统的分辨率限制。 …...
树莓派linux内核源码编译
Raspberry Pi 内核 托管在 GitHub 上;更新滞后于上游 Linux内核,Raspberry Pi 会将 Linux 内核的长期版本整合到 Raspberry Pi 内核中。 1 构建内核 操作系统随附的默认编译器和链接器被配置为构建在该操作系统上运行的可执行文件。原生编译使用这些默…...
本地小主机安装HomeAssistant开源智能家居平台打造个人AI管家
文章目录 前言1. 添加镜像源2. 部署HomeAssistant3. HA系统初始化配置4. HA系统添加智能设备4.1 添加已发现的设备4.2 添加HACS插件安装设备 5. 安装cpolar内网穿透5.1 配置HA公网地址 6. 配置固定公网地址 前言 大家好!今天我要向大家展示如何将一台迷你的香橙派Z…...
SpringBoot返回文件让前端下载的几种方式
01 背景 在后端开发中,通常会有文件下载的需求,常用的解决方案有两种: 不通过后端应用,直接使用nginx直接转发文件地址下载(适用于一些公开的文件,因为这里不需要授权)通过后端进行下载&#…...
人工智能及深度学习的一些题目
1、一个含有2个隐藏层的多层感知机(MLP),神经元个数都为20,输入和输出节点分别由8和5个节点,这个网络有多少权重值? 答:在MLP中,权重是连接神经元的参数,每个连接都有一…...
15-利用dubbo远程服务调用
本文介绍利用apache dubbo调用远程服务的开发过程,其中利用zookeeper作为注册中心。关于zookeeper的环境搭建,可以参考我的另一篇博文:14-zookeeper环境搭建。 0、环境 jdk:1.8zookeeper:3.8.4dubbo:2.7.…...
【Rust自学】8.5. HashMap Pt.1:HashMap的定义、创建、合并与访问
8.5.0. 本章内容 第八章主要讲的是Rust中常见的集合。Rust中提供了很多集合类型的数据结构,这些集合可以包含很多值。但是第八章所讲的集合与数组和元组有所不同。 第八章中的集合是存储在堆内存上而非栈内存上的,这也意味着这些集合的数据大小无需在编…...
在 Nginx Stream 层“改写”MQTT ngx_stream_mqtt_filter_module
1、为什么要修改 CONNECT 报文? 多租户隔离:自动为接入设备追加租户前缀,后端按 ClientID 拆分队列。零代码鉴权:将入站用户名替换为 OAuth Access-Token,后端 Broker 统一校验。灰度发布:根据 IP/地理位写…...
【服务器压力测试】本地PC电脑作为服务器运行时出现卡顿和资源紧张(Windows/Linux)
要让本地PC电脑作为服务器运行时出现卡顿和资源紧张的情况,可以通过以下几种方式模拟或触发: 1. 增加CPU负载 运行大量计算密集型任务,例如: 使用多线程循环执行复杂计算(如数学运算、加密解密等)。运行图…...
LLM基础1_语言模型如何处理文本
基于GitHub项目:https://github.com/datawhalechina/llms-from-scratch-cn 工具介绍 tiktoken:OpenAI开发的专业"分词器" torch:Facebook开发的强力计算引擎,相当于超级计算器 理解词嵌入:给词语画"…...
拉力测试cuda pytorch 把 4070显卡拉满
import torch import timedef stress_test_gpu(matrix_size16384, duration300):"""对GPU进行压力测试,通过持续的矩阵乘法来最大化GPU利用率参数:matrix_size: 矩阵维度大小,增大可提高计算复杂度duration: 测试持续时间(秒&…...
IoT/HCIP实验-3/LiteOS操作系统内核实验(任务、内存、信号量、CMSIS..)
文章目录 概述HelloWorld 工程C/C配置编译器主配置Makefile脚本烧录器主配置运行结果程序调用栈 任务管理实验实验结果osal 系统适配层osal_task_create 其他实验实验源码内存管理实验互斥锁实验信号量实验 CMISIS接口实验还是得JlINKCMSIS 简介LiteOS->CMSIS任务间消息交互…...
作为测试我们应该关注redis哪些方面
1、功能测试 数据结构操作:验证字符串、列表、哈希、集合和有序的基本操作是否正确 持久化:测试aof和aof持久化机制,确保数据在开启后正确恢复。 事务:检查事务的原子性和回滚机制。 发布订阅:确保消息正确传递。 2、性…...
MacOS下Homebrew国内镜像加速指南(2025最新国内镜像加速)
macos brew国内镜像加速方法 brew install 加速formula.jws.json下载慢加速 🍺 最新版brew安装慢到怀疑人生?别怕,教你轻松起飞! 最近Homebrew更新至最新版,每次执行 brew 命令时都会自动从官方地址 https://formulae.…...
论文阅读笔记——Muffin: Testing Deep Learning Libraries via Neural Architecture Fuzzing
Muffin 论文 现有方法 CRADLE 和 LEMON,依赖模型推理阶段输出进行差分测试,但在训练阶段是不可行的,因为训练阶段直到最后才有固定输出,中间过程是不断变化的。API 库覆盖低,因为各个 API 都是在各种具体场景下使用。…...
数学建模-滑翔伞伞翼面积的设计,运动状态计算和优化 !
我们考虑滑翔伞的伞翼面积设计问题以及运动状态描述。滑翔伞的性能主要取决于伞翼面积、气动特性以及飞行员的重量。我们的目标是建立数学模型来描述滑翔伞的运动状态,并优化伞翼面积的设计。 一、问题分析 滑翔伞在飞行过程中受到重力、升力和阻力的作用。升力和阻力与伞翼面…...
C++_哈希表
本篇文章是对C学习的哈希表部分的学习分享 相信一定会对你有所帮助~ 那咱们废话不多说,直接开始吧! 一、基础概念 1. 哈希核心思想: 哈希函数的作用:通过此函数建立一个Key与存储位置之间的映射关系。理想目标:实现…...
