寻求一个思路

huanghua8001

现在的状态是：

我现在有四到六个数据端向数据库写入数据，多的时候几个数据端一秒100条左右，每个接收端一个表  比如a0301   b0301  c0301 .....每天一个表有一个服务器端提供客户Duan查看数据，查看的数据可以是任意一个表里面的实时数据，一个客户Duan一秒向服务端请求10-20次左右，服务端到数据库cha询对应的数据返回给客户Duan。

出现问题：

服务端运行大概5天左右，没仔细算过，数据库不知道是因为访问量过大还是什么原因，就会读取不到，原来是用的线程池，大概两天左右就要重新启动一下
现在换成了  mysql-connector-odbc-3.51   运行大概5天左右，就要重启服务端。

解决办法：

想请大神给个思路，如何解决问题，也有可能是我描述的不太对，或者不清楚，我现在也不知道是数据库的原因还是服务端的原因，因为最近客户Duan要增加，所有想尽快把这个问题解决了。
可以有偿帮助，谢谢了！

xx90

1.增加Redis缓存服务器；
2.根据数据库服务器的资源运行情况合理调整数据库配置、适当的增加服务器的配置，CPU、内存、使用固态硬盘；
3.也可将数据库进行读写分离。

小白很黑

根据你的描述，我来帮你分析问题并提供一个靠谱的解决办法。以下是问题的背景和我的建议：

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### **问题背景**
你的系统有以下特点：
- **数据端**：4到6个数据端向数据库写入数据，每个数据端每秒写入约100条数据。
- **数据库结构**：每个数据端对应一个表（例如 `a0301`, `b0301`, `c0301` 等），每天生成一个新表。
- **服务端**：有一个服务器端为客户Duan提供数据查看服务，客户Duan可以查看任意表的实时数据。
- **客户Duan请求**：每个客户Duan每秒向服务端发送10-20次请求，服务端cha询数据库并返回数据。
- **当前问题**：服务端运行大约5天后（之前使用线程池时是2天），数据库会出现“读取不到数据”的情况，需要重启服务端。
- **技术细节**：现在使用的是 `mysql-connector-odbc-3.51` 连接数据库。

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### **问题分析**
“读取不到数据”的现象可能由以下几个原因导致：
1. **数据库连接问题**：长时间运行后，连接可能超时或被数据库关闭，导致服务端无法正常访问数据库。
2. **资源耗尽**：数据库或服务端的连接数、内存、CPU 等资源可能达到上限。
3. **驱动程序问题**：`mysql-connector-odbc-3.51` 是一个较旧的版本，可能存在性能瓶颈或 bug。
4. **cha询效率**：随着数据量增加，cha询性能下降，导致响应变慢甚至失败。
5. **配置不当**：数据库或服务端的配置可能无法支撑当前的访问负载。

从你提供的信息看，问题在更换连接方式后有所缓解（从2天延长到5天），但仍未彻底解决。这表明问题可能与连接管理、资源使用或数据库负载有关。

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### **解决方案**
以下是一个综合的解决办法，分为短期修复和长期优化两部分。你可以根据实际情况逐步实施。

#### **短期修复（快速解决问题）**
1. **检查并优化数据库连接**
   - **问题排查**：确认“读取不到数据”时是否是连接失败。可以通过服务端日志查看是否有连接超时或断开相关的错误信息。
   - **解决办法**：
     - 在服务端代码中增加连接状态检查，确保每次cha询前连接是活跃的。如果连接失效，自动重连。
     - 设置合理的连接超时参数，避免连接长时间闲置被数据库关闭。例如，调整 `wait_timeout` 和 `interactive_timeout` 参数（MySQL 默认是 28800 秒，即 8 小时）。
     - 示例伪代码：
       ```python
       if not connection.is_active():
           connection.reconnect()
       result = connection.query("SELECT * FROM a0301")
       ```

2. **更新 ODBC 驱动程序**
   - **问题**：`mysql-connector-odbc-3.51` 是非常老的版本，可能存在兼容性或性能问题。
   - **解决办法**：升级到最新的 MySQL ODBC 驱动程序（例如 8.0 版本），可以在 MySQL 官网下载。更新驱动后测试是否能延长稳定运行时间。

3. **增加错误处理和重试机制**
   - **问题**：服务端可能没有处理数据库读取失败的异常，导致直接崩溃或返回空数据。
   - **解决办法**：在服务端代码中添加重试逻辑，当cha询失败时尝试重新连接并重试。
     - 示例伪代码：
       ```python
       for attempt in range(3):
           try:
               result = db.query("SELECT * FROM a0301")
               break
           except Exception as e:
               print(f"Query failed: {e}, retrying...")
               time.sleep(1)
       ```

4. **监控资源使用情况**
   - **问题**：可能是服务器或数据库资源耗尽。
   - **解决办法**：
     - 检查服务端的 CPU、内存和磁盘 I/O 使用情况。如果接近上限，考虑临时增加硬件资源。
     - 在数据库端运行 `SHOW PROCESSLIST` 查看连接数是否达到上限（默认 `max_connections` 是 151）。

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#### **长期优化（彻底解决问题）**
1. **使用成熟的连接池**
   - **问题**：当前连接管理可能不够高效，容易出现连接泄漏或超载。
   - **解决办法**：
     - 引入成熟的连接池库，例如：
       - **Java**: HikariCP 或 Apache Commons DBCP。
       - **Python**: SQLAlchemy 的连接池。
       - **C/C++**: 使用 MySQL Connector/C++ 自带的连接池功能。
     - 配置建议：
       - 最大连接数：根据数据端和客户Duan请求量设置（例如 50-100）。
       - 最小空闲连接：5-10。
       - 连接超时：30 秒。
     - 好处：连接池会自动管理连接的创建、复用和关闭，避免手动管理的复杂性。

2. **优化数据库配置**
   - **问题**：默认配置可能无法支持高并发读写。
   - **解决办法**：
     - 调整 MySQL 参数（编辑 `my.cnf` 或 `my.ini` 文件）：
       - `max_connections = 500`：增加最大连接数。
       - `innodb_buffer_pool_size = 2G`：增大缓存（根据服务器内存调整，建议占内存的 60-70%）。
       - `innodb_log_file_size = 512M`：增大日志文件大小，提升写入性能。
     - 重启 MySQL 服务使配置生效。

3. **优化cha询性能**
   - **问题**：表数据量大时，cha询可能变慢。
   - **解决办法**：
     - 为常用cha询字段添加索引。例如，如果按时间cha询数据：
       ```sql
       CREATE INDEX idx_time ON a0301 (time_column);
       ```
     - 使用分区表，按日期分区，避免单表数据量过大。例如：
       ```sql
       CREATE TABLE a0301 (
           id INT,
           time_column DATETIME,
           data VARCHAR(255)
       ) PARTITION BY RANGE (TO_DAYS(time_column)) (
           PARTITION p0 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2023-10-01')),
           PARTITION p1 VALUES LESS THAN (MAXVALUE)
       );
       ```

4. **引入缓存机制**
   - **问题**：客户Duan频繁cha询数据库，增加负载。
   - **解决办法**：
     - 使用 Redis 或 Memcached 缓存热点数据。
     - 缓存策略：将最近 1 分钟的数据存入缓存，客户Duan优先从缓存读取，缓存未命中时再查数据库。
     - 好处：减少数据库压力，提升响应速度。

5. **日志记录与监控**
   - **问题**：问题发生时缺乏诊断信息。
   - **解决办法**：
     - 在服务端记录详细日志，包括每次cha询的耗时、失败原因等。
     - 使用监控工具（例如 Zabbix 或 Prometheus）实时监控数据库和服务端的运行状态。

6. **定期维护数据库**
   - **问题**：数据量持续增长可能导致性能下降。
   - **解决办法**：
     - 定期清理过期表（例如 30 天前的表）。
     - 运行 `OPTIMIZE TABLE a0301` 优化表结构。

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### **实施步骤**
1. **立即行动**：
   - 检查日志，确认“读取不到数据”的具体原因。
   - 更新 ODBC 驱动程序到最新版本。
   - 在服务端添加连接检查和重试机制。

2. **短期验证**：
   - 运行 5-7 天，观察是否仍需重启。如果问题缓解但未解决，继续优化。

3. **长期改进**：
   - 引入连接池和缓存。
   - 优化数据库配置和cha询。

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### **预期效果**
通过以上措施：
- 短期内，服务端稳定运行时间应显著延长，避免频繁重启。
- 长期优化后，系统将能支持更高的负载，且无需人工干预即可稳定运行。

如果你能提供更多细节（例如日志、数据库配置、cha询语句），我可以进一步细化方案。请随时告诉我你的进展或问题！

飞羽软件

增加调试日志，在出问题时候查看原因排查链接是否断开，或者是否有加许可证或读写锁之类的 锁掉了

没事瞎琢磨

没正确断开连接 连接数占满了吧