Caused by: java.sql.SQLTransientConnectionException: HikariPool-1 - Connection is not available, request timed out after 6000ms.

at com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool.createTimeoutException(HikariPool.java:695)

at com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool.getConnection(HikariPool.java:197)

at com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool.getConnection(HikariPool.java:162)

at com.zaxxer.hikari.HikariDataSource.getConnection(HikariDataSource.java:128)

at org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceUtils.fetchConnection(DataSourceUtils.java:158)

at org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceUtils.doGetConnection(DataSourceUtils.java:116)

at org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceUtils.getConnection(DataSourceUtils.java:79)

… 75 more

百度了一下，很多都说需要把spring.datasource.hikari.connection-timeout的值调大就行。但是我们试了一下之后发现效果并不明显，然后我们调大了spring.datasource.hikari.maximum-pool-size的大小，这下有效果了。这是为什么呢?

排查

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一直以来，我都以为这个报错是hikari连接数据库时，创建数据库连接超时抛出的异常，但是翻了一下抛出异常的源码之后发现并不是这样的，简单的贴一下代码：

public Connection getConnection(final long hardTimeout) throws SQLException

{

suspendResumeLock.acquire();

final long startTime = currentTime();

try {

long timeout = hardTimeout;

do {

PoolEntry poolEntry = connectionBag.borrow(timeout, MILLISECONDS);

if (poolEntry == null) {

break; // We timed out… break and throw exception

}

final long now = currentTime();

if (poolEntry.isMarkedEvicted() || (elapsedMillis(poolEntry.lastAccessed, now) > aliveBypassWindowMs && !isConnectionAlive(poolEntry.connection))) {

closeConnection(poolEntry, poolEntry.isMarkedEvicted() ? EVICTED_CONNECTION_MESSAGE : DEAD_CONNECTION_MESSAGE);

timeout = hardTimeout - elapsedMillis(startTime);

}

else {

metricsTracker.recordBorrowStats(poolEntry, startTime);

return poolEntry.createProxyConnection(leakTaskFactory.schedule(poolEntry), now);

}

} while (timeout > 0L);

metricsTracker.recordBorrowTimeoutStats(startTime);

throw createTimeoutException(startTime);

}

catch (InterruptedException e) {

Thread.currentThread().interrupt();

throw new SQLException(poolName + " - Interrupted during connection acquisition", e);

}

finally {

suspendResumeLock.release();

}

}

里面的代码虽然没有细究，但是从意思上看，应该是如果在hardTimeout时间内没有从连接池中获取到有效的连接，那就抛出异常，而抛出的正是日志中大量打印的那个异常。

论证

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从上面的源码中看，增加spring.datasource.hikari.connection-timeout的值应该确实是有效的，最起码可以降低异常率，但是总连接数依然不足，所以看起来的现象应该是日志中的报错少了，但是系统会卡的要命。增加spring.datasource.hikari.maximum-pool-size之后整个系统可用的最大连接数变多了，自然就不卡不报错了。

通过demo重现问题

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为了验证我的想法，我写了一个demo

数据库相关配置文件：

#5个最小空闲连接，我把它理解为coreSize

spring.datasource.hikari.minimum-idle=5

#最大生命周期60s，测试用

spring.datasource.hikari.max-lifetime=60000

#一个连接空闲10s后，将会被回收

spring.datasource.hikari.idle-timeout=10

#连接池中的最大连接数

spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=10

#获取连接的等待时长5s

spring.datasource.hikari.connection-timeout=5000

#判断连接是否有效

spring.datasource.hikari.connection-test-query=select 1

demo源码：

@SpringBootApplication(scanBasePackages = “com.example.juc.hikari”)

public class Main {

private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Main.class);

public static void main(String[] args) {

ConfigurableApplicationContext applicationContext = SpringApplication.run(Main.class, args);

DataSource dataSource = applicationContext.getBean(DataSource.class);

logger.info(“{}”, dataSource);

//先获取10个连接，就获取，不释放

int maxConnectionCount = 10;

List connections = new ArrayList<>();

for (int i = 0; i < maxConnectionCount; i++) {

try {

Connection connection = dataSource.getConnection();

connections.add(connection);

} catch (SQLException e) {

e.printStackTrace();

}
先自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

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最后

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