导读：很多同学在使用Go和数据库打交道的过程中，经常会遇到一些异常不知道为什么，本文从SQL连接池的原理进行分析，模拟了一些例子对异常的现象进行解读分析，并给出一些常见的应对手段，期望能帮助到大家。

全文12795字，预计阅读时间32分钟

有很多同学遇到了 MySQL 查询缓慢的问题，其可能表现为 SQL 语句很简单，但是查询耗时很长。可能是由于这样一些原因所致。

1、资源未及时释放

Go 的 sql 包使用的是长连接方式让 Client 和 SQL Server 交互，为了避免 SQL Server 链接过多，一般会在 Client 端限定最大连接数。

下面是sql 的连接池的状态图（设置了最大打开连接数的情况）：

SQL Client 和 Server 交互后，有些结果返回的是一个流(Stream)，此时的网络连接(Conn)是被 Stream 对象继续使用的，Client 需要迭代读取结果，读取完成后应立即关闭流以回收资源(释放 conn)。

比如最长用的DB.QueryContext 方法即是如此：

// QueryContext 查询一些结果 // query：select * from test limit 10 func (db *DB) QueryContext(ctx context.Context, query string, args ...any) (*Rows, error) type Rows struct{ Close( ) error ColumnTypes( ) ( [ ]*ColumnType, error) Columns( ) ( [ ]string, error) Err( ) error Next( ) bool NextResultSet( ) bool Scan(dest ...any) error } 

当还有结果的时候(即Rows.Next()==true 时)，说明还有结果未读取出来，此时必须调用 Rows.Close() 方法来对流进行关闭以释放连接（让当前连接变为空闲状态以 让其他逻辑可以使用该连接）。

1.1 实验1-不调用 Rows.Close()

若不调用 Close 又会怎样呢？下面做一个实验来观察一下：

select * from user; +----+-------+---------------------+----------+--------+ | id | email | register_time | password | status | +----+-------+---------------------+----------+--------+ | 2 | dw | 2011-11-11 11:01:00 | d | 0 | +----+-------+---------------------+----------+--------+ 1 row in set (0.03 sec) 

package main import (    "context" "database/sql" "encoding/json" "fmt" "sync"    "time"    _ "github.com/go-sql-driver/mysql" ) func main() {    db, err := sql.Open("mysql", "root:@tcp(127.0.0.1:3306)/test")    if err != nil {       panic(err) }    db.SetMaxOpenConns(1)    // 启动一个单独的协程，用于输出 DB 的状态信息    go func() {       tk := time.NewTicker(3 * time.Second)       defer tk.Stop()       for range tk.C {          bf, _ := json.Marshal(db.Stats())          fmt.Println("db.Stats=", string(bf)) }    }()    // 启动 10 个协程，同时查询数据    var wg sync.WaitGroup    for i := 0; i < 10; i++ {       wg.Add(1)       go func(id int) {          defer wg.Done()          queryOne(id, db)       }(i) }    wg.Wait()    fmt.Println("finish") } func queryOne(id int, db *sql.DB) {    start := time.Now()    rows, err := db.QueryContext(context.Background(), "select * from user limit 1")    if err != nil {       panic(err) }    // defer rows.Close()     // 没有从 Rows 里读取结果，也没有调用 rows.Close    fmt.Println("id=", id, "hasNext=", rows.Next(), "cost=", time.Since(start)) } 

执行后将输入如下内容：

id= 0 hasNext= true cost= 9.607371ms db.Stats= {"MaxOpenConnections":1,"OpenConnections":1,"InUse":1,"Idle":0,"WaitCount":9,"WaitDuration":0,"MaxIdleClosed":0,"MaxIdleTimeClosed":0,"MaxLifetimeClosed":0} db.Stats= {"MaxOpenConnections":1,"OpenConnections":1,"InUse":1,"Idle":0,"WaitCount":9,"WaitDuration":0,"MaxIdleClosed":0,"MaxIdleTimeClosed":0,"MaxLifetimeClosed":0} db.Stats= {"MaxOpenConnections":1,"OpenConnections":1,"InUse":1,"Idle":0,"WaitCount":9,"WaitDuration":0,"MaxIdleClosed":0,"MaxIdleTimeClosed":0,"MaxLifetimeClosed":0} db.Stats= {"MaxOpenConnections":1,"OpenConnections":1,"InUse":1,"Idle":0,"WaitCount":9,"WaitDuration":0,"MaxIdleClosed":0,"MaxIdleTimeClosed":0,"MaxLifetimeClosed":0} db.Stats= {"MaxOpenConnections":1,"OpenConnections":1,"InUse":1,"Idle":0,"WaitCount":9,"WaitDuration":0,"MaxIdleClosed":0,"MaxIdleTimeClosed":0,"MaxLifetimeClosed":0} db.Stats= {"MaxOpenConnections":1,"OpenConnections":1,"InUse":1,"Idle":0,"WaitCount":9,"WaitDuration":0,"MaxIdleClosed":0,"MaxIdleTimeClosed":0,"MaxLifetimeClosed":0} db.Stats= {"MaxOpenConnections":1,"OpenConnections":1,"InUse":1,"Idle":0,"WaitCount":9,"WaitDuration":0,"MaxIdleClosed":0,"MaxIdleTimeClosed":0,"MaxLifetimeClosed":0} db.Stats= {"MaxOpenConnections":1,"OpenConnections":1,"InUse":1,"Idle":0,"WaitCount":9,"WaitDuration":0,"MaxIdleClosed":0,"MaxIdleTimeClosed":0,"MaxLifetimeClosed":0} db.Stats= {"MaxOpenConnections":1,"OpenConnections":1,"InUse":1,"Idle":0,"WaitCount":9,"WaitDuration":0,"MaxIdleClosed":0,"MaxIdleTimeClosed":0,"MaxLifetimeClosed":0} 

解读一下状态数据：

{ "MaxOpenConnections": 1, // 最大打开连接数，和代码设置的一致，是 1 "OpenConnections": 1, // 已打开的连接数 "InUse": 1, // 正在使用的连接数 "Idle": 0, // 空闲连接数 "WaitCount": 9, // 等待连接数 "WaitDuration": 0, // 等待总耗时（在等待退出时才计数） "MaxIdleClosed": 0, // 超过最大 idle 数所关闭的连接总数 "MaxIdleTimeClosed": 0, // 超过追到 idle 时间所关闭的连接总数 "MaxLifetimeClosed": 0 // 超过最大生命周期所关闭的连接总数 } 

从上面的输出可以看出，总共启动了 10 个协程，只有一个协程的 queryOne 方法成功执行了，其他 9 个协程的都是处于等待状态。

1.2 实验2-调用 Rows.Close()

若将 queryOne 方法的，“// defer rows.Close()” 的注释去掉，即变为：

func queryOne(id int, db *sql.DB) { start := time.Now() rows, err := db.QueryContext(context. Background(), "select * from user limit 1")     if err != nil { panic(err)     }         defer rows.Close() // 打开了此处的注释，Close 方法会释放资源         fmt.Println("id=", id, "hasNext=", rows.Next(), "cost=", time.Since(start))  } 

执行后，会输出如下内容：

# go run main.go id= 9 hasNext= true cost= 4.082448ms id= 3 hasNext= true cost= 5.670052ms id= 8 hasNext= true cost= 5.745443ms id= 5 hasNext= true cost= 6.238615ms id= 6 hasNext= true cost= 6.520818ms id= 7 hasNext= true cost= 6.697782ms id= 4 hasNext= true cost= 6.953454ms id= 1 hasNext= true cost= 7.1079ms id= 0 hasNext= true cost= 7.3036ms id= 2 hasNext= true cost= 7.464726ms finish 

上述输出结果说明所有的 10 个协程都成功执行完成。

1.3 实验3- 使用带超时的 Context

补充，上述调用 QueryContext 方法的时候，使用的是context.Background()，所以是一致阻塞的效果。实际在使用的时候，传入的 context 一般是有超时时间或者支持取消的，类似这样：

func queryOne(id int, db *sql.DB) { start := time.Now() ctx,cancel:=context.WithTimeout(context.Background(),time.Second) // 关键 defer cancel() // 关键。若将此行替换为 _=cancel,又是另外一种结果了 rows, err := db.QueryContext(ctx , "select * fro m user limit 1") if err != nil { // panic (err) fmt.Println("BeginTx failed:",err) return } // defer rows.Close () // 打开了此处的注 释，Close 方法会释放资源     fmt.Println("id=" , id, "hasNext=", rows.Next(), "cost=", time.Since (start))  } 

运行后可以观察到，所有的 10 个协程也都执行成功了：

id= 9 hasNext= true cost= 1.483715ms id= 3 hasNext= true cost= 175.675µs id= 6 hasNext= true cost= 1.277596ms id= 1 hasNext= true cost= 174.307µs id= 7 hasNext= true cost= 108.061µs id= 4 hasNext= true cost= 115.072µs id= 2 hasNext= true cost= 104.046µs id= 0 hasNext= true cost= 96.833µs id= 8 hasNext= true cost= 123.758µs id= 5 hasNext= true cost= 92.791µs finish 

由于 context 是带超时的，而且执行完成后会调用 defer cancel() 将 ctx 取消，所以即使没有使用 rows.Close 释放资源，ctx 在被cancel后也会立即释放资源。

若是将 defer cancel() 换为 _=cancel ,又是另外一种结果了，我们将看到的是：

d= 9 hasNext= true cost= 2.581813ms BeginTx failed: context deadline exceeded BeginTx failed: context deadline exceeded BeginTx failed: context deadline exceeded BeginTx failed: context deadline exceeded BeginTx failed: context deadline exceeded BeginTx failed: context deadline exceeded BeginTx failed: context deadline exceeded BeginTx failed: context deadline exceeded BeginTx failed: context deadline exceeded 

1.4 解决方案

小结：

• 我们应该使用QueryContext 这类支持传入 context 的函数，并且传入带超时控制的 context，并且在逻辑执行完成后，应使用 defer 方法将 context 取消。

• 对于返回一个流类型的结果，使用完成后一定需要调用 Close 方法以释放资源。

• 所有 *sql.DB、*sql.Tx、*sql.Stmt 的返回 *Conn、*Stmt、*Rows 这几种类型的都需要 Close：

type DB/Tx/Stmt struct{ Conn(ctx context.Context) (*Conn, error) Prepare(query string) (*Stmt, error) PrepareContext(ctx context.Context, query string) (*Stmt, error) Query(query string, args ...any) (*Rows, error) QueryContext(ctx context.Context, query string, args ...any) (*Rows, error) } 

要避免该问题出现，一般只需要如上例，添加上 defer rows.Close() 即可。

若是使用的 GDP 框架，读取 Rows 结果，可以使用 mysql.ReadRowsClose 方法，在读取完成后，会自动的 Close。比如：

type user struct {    ID           int64     `ddb:"id"`         Status       uint8     `ddb:"status"`  } func readUsers(ctx context.Context)([]*user,error) rows, err := cli.QueryContext(ctx, "select * from user where status=1 limit 5") if err != nil { return nil,err     }          var userList []*user          err=mysql.ReadRowsClose(rows, &userList)          return   userList,err } 

或者是 QueryWithBuilderScan：

b := &SimpleBuilder{ SQL: "SELECT id,name from user where id=1", } type user struct{ Name string `ddb:"name"` ID int `ddb:"id"` } var us []*user err = mysql.QueryWithBuilderScan(ctx, client, b, &us) 

2、事务不完整

打开一个事务(Tx)后，必须提交(Commit)或者回滚(Rollback)，否则会事务不完整，也会导致 Client 端资源(连接)不释放。

func (db *DB) BeginTx(ctx context.Context, opts *TxOptions) (*Tx, error) type Tx func (tx *Tx) Commit() error // 提交事务 func (tx *Tx) Rollback ( ) error // 回滚事务 func (tx *Tx) Exec(query string, args ...any) (Result, error) func (tx *Tx) ExecContext(ctx context.Context, query string, args ...any) (Result, error) func (tx *Tx) Prepare(query string) (*Stmt, error) func (tx *Tx) PrepareContext(ctx context.Context, query string) (*Stmt, error) func (tx *Tx) Query(query string, args ...any) (*Rows, error) func (tx *Tx) QueryContext(ctx context.Context, query string, args ...any) (*Rows, error) func (tx *Tx) QueryRow(query string, args ...any) *Row func (tx *Tx) QueryRowContext(ctx context.Context, query string, args ...any) *Row func (tx *Tx) Stmt(stmt *Stmt) *Stmt func (tx *Tx) StmtContext(ctx context.Context, stmt *Stmt) *Stmt 

2.1 和 PHP 的区别

另外需要注意的是，使用 Go标准库的 DB.BeginTx 方法开启一个事务后，会得到一个事务对象 Tx，要让一批 SQL 在一个事务里执行需要让这些 SQL 在此 Tx 对象上执行。这点和 PHP 的是不一样的，比如在 PHP 中是这样使用事务：

  <?php /* 开始一个事务，关闭自动提交 */ $dbh->beginTransaction();  /* 在全有或全无的基础上插入多行记录（要么全部插入，要么全部不插入） */ $sql = 'INSERT INTO fruit(name, colour, calories) VALUES (?, ?, ?)'; $sth = $dbh->prepare($sql); foreach ($fruits as $fruit) {     $sth->execute(array(         $fruit->name,         $fruit->colour,         $fruit->calories,     )); } /* 提交更改 */ $dbh->commit(); // 此代码来自 https://www.php.net/manual/zh/pdo.commit.php 

而使用 Go 的事务是这样的：

import ( "context" "database/sql" "log" ) var ( ctx context.Context db *sql.DB ) func main() { tx, err := db.BeginTx(ctx, &sql.TxOptions{Isolation: sql.LevelSerializable}) if err != nil { log.Fatal(err) } id := 37 // 使用 Tx 执行 Update 语句，而不是继续使用 db.Exec _, execErr := tx.Exec(`UPDATE users SET status = ? WHERE id = ?`, "paid", id) if execErr != nil { _ = tx.Rollback() log.Fatal(execErr) } if err := tx.Commit(); err != nil { log.Fatal(err) } } // 此代码来自于：https://pkg.go.dev/database/sql@go1.18.3#example-DB.BeginTx 

2.2 实验

下面继续实验事务不完整的影响，主体部分和上述一样，queryOne 方法变成如下这样：

func queryOne(id int, db *sql.DB) {    tx,err:=db.BeginTx(context.Background(),nil)    if err!=nil{       panic(err) }    // defer tx.Rollback()    start := time.Now()    rows, err := tx.QueryContext(context.Background(), "select * from user limit 1")    if err != nil {       panic(err) }    defer rows.Close()    // 事务没有回滚、提交    fmt.Println("id=", id, "hasNext=", rows.Next(), "cost=", time.Since(start)) } 

执行后输入和上述没有 rows.Close 类似：

id= 9 hasNext= true cost= 11.670369ms db.Stats= {"MaxOpenConnections":1,"OpenConnections":1,"InUse":1,"Idle":0,"WaitCount":9,"WaitDuration":0,"MaxIdleClosed":0,"MaxIdleTimeClosed":0,"MaxLifetimeClosed":0} db.Stats= {"MaxOpenConnections":1,"OpenConnections":1,"InUse":1,"Idle":0,"WaitCount":9,"WaitDuration":0,"MaxIdleClosed":0,"MaxIdleTimeClosed":0,"MaxLifetimeClosed":0} db.Stats= {"MaxOpenConnections":1,"OpenConnections":1,"InUse":1,"Idle":0,"WaitCount":9,"WaitDuration":0,"MaxIdleClosed":0,"MaxIdleTimeClosed":0,"MaxLifetimeClosed":0} db.Stats= {"MaxOpenConnections":1,"OpenConnections":1,"InUse":1,"Idle":0,"WaitCount":9,"WaitDuration":0,"MaxIdleClosed":0,"MaxIdleTimeClosed":0,"MaxLifetimeClosed":0} 

同样，总共启动了 10 个协程，只有一个协程的 queryOne 方法成功执行了，其他 9 个协程的都是处于等待状态。

若将上述queryOne 方法中的 // defer tx.Rollback() 的注释打开，则所有 10 个协程都可以成功执行完成。

2.3 解决方案

要避免事务不完整，要保证事务要么被 Commit，要么被 Rollback。

若是使用的 GDP 框架，可以使用 mysql.BeginTx 方法来使用事务。该方案可以更安全的使用事务，会自动的依据 函数返回值来决定是 Commit 还是 Rollback，若业务函数出现了 panic 也会自动的 Rollback。

// 业务逻辑函数的定义，在此函数内实现事务内的增删改查 // 返回 error==nil 则 tx.Commit(),否则 tx.Rollback() type doFunc func(ctx context.Context, qe QueryExecuto r) error func BeginTx(ctx context.Context, cli CanBeginTx, opts *sql.TxOptions, do doFunc) error 

var cli mysql.Client updateUserNameByID := func(ctx context.Context, id uint64, name string) error {    //  使用 BeginTx 方法，能更省心的处理事务    err := mysql.BeginTx(ctx, cli, nil, func(ctx context.Context, qe mysq.QueryExecutor) error {       // 其他的数据库更新逻辑略       b1 := &mysql.SimpleBuilder{}       b1.Append("select name from user where uid=?", id)       var oldName string       if err := mysql.QueryRowWithBuilderScan(ctx, qe, b1, &oldName); err != nil {          return err       }       if oldName == "诸葛亮" || oldName == name {          // 返回 err，mysql.BeginTx 方法将会回滚事务          return fmt.Errorf("不需要更新，事务整体回滚")       }       b2 := &mysql.SimpleBuilder{}       b2.Append("update user set name=? where id=?", name, id)       _, err := mysql.ExecWithBuilder(ctx, qe, b2)       if err != nil {          return err       }       // 返回 nil，mysql.BeginTx 方法将会提交事务       return nil    })    return err } 

3、其他原因

3.1 不支持预处理

默认一般会使用预处理的方式来提升 SQL 的安全性，避免产生 SQL 注入的问题。

若是在厂内使用集群版MySQL：DDBS(DRDS)，其对 prepare 支持的并不好，使用后会导致性能特别差。可能表现为，本应该几毫秒返回的查询，实际上要数百毫秒甚至数秒才能返回。此时需要在参数中添加上配置项 interpolateParams=true ，关闭 prepare 功能来解决。

Name = "demo" # 其他配置项略 [MySQL] Username = "example" # 其他参数略 DSNParams ="charset=utf8&timeout=90s&collation=utf8mb4_unicode_ci&parseTime=true&interpolateParams=true" 

4、如何排查

我们可以利用 DB 的 Stats() 接口返回的数据来分析是否存在上述问题。在上述章节中，我们就是打印此数据来观察 Client 的状态信息。

{ "MaxOpenConnections" : 1 , // 最大打开连接数，和代码设置的一致，是 1 "OpenConnections" : 1 , // 已打开的连接数 "InUse" : 1 , // 正在使用的连接数 "Idle" : 0 , // 空闲连接数 "WaitCount" : 9 , // 等待连接数 "WaitDuration" : 0 , // 等待总耗时（在等待退出时才计数） "MaxIdleClosed" : 0 , // 超过最大 idle 数所关闭的连接总数 "MaxIdleTimeClosed" : 0 , // 超过追到 idle 时间所关闭的连接总数 "MaxLifetimeClosed" : 0 // 超过最大生命周期所关闭的连接总数 } 

若使用的是 GDP 框架，我们可以通过如下几种手段来观察此数据。

4.1 集成 GDP 应用面板

在百度厂内，GDP 框架（百度内部的  Go Develop Platform，具有易用性好、易扩展、易观察、稳定可靠的特点，被数千模块使用）提供了一个叫做"GDP应用面板"的功能模块，该模块提供了可视化的 UI 让我们可以非常方便的查看、观察应用的各种状态信息。比如可以查看系统信息、文件系统信息、网络状态信息、编译信息、go runtime信息、框架里各种组件的状态信息（如服务发现的运转状态、MySQL、Redis 等 各种 Client 的连接池信息等）。

集成该功能非常简单，只需要添加 2 行配置性代码。

完成集成后，可以通过 http://ip:port/debug/panel/?tab=servicer 来访问此面板，找到对应的 servicer 后（页面的地址是 /debug/panel/?tab=servicer&key={servicer_name} ），页面上的 “MySQL ClientStats”段落即为当前 MySQL Client 的 Stats 信息。比如：

---

4.2 集成监控

GDP 框架的标准化指标监控能力已经将所有 MySQL Client 的 Stats 信息进行了采集输出。可以以 prometheus 或者 bvar 格式输出。

完成集成后，访问 http://ip:port/metrics/service 即可查看到对应的指标项，大致是这样的：

client_connpool{servicer="demo_mysql",stats="ConnType"} 1 client_connpool{servicer="demo_mysql",stats="IPTotal"} 1 client_connpool{servicer="demo_mysql",stats="InUseAvg"} 0 client_connpool{servicer="demo_mysql",stats="InUseMax"} 0 client_connpool{servicer="demo_mysql",stats="InUseTotal"} 0 client_connpool{servicer="demo_mysql",stats="NumOpenAvg"} 0 client_connpool{servicer="demo_mysql",stats="NumOpenCfg"} 100 client_connpool{servicer="demo_mysql",stats="NumOpenMax"} 0 client_connpool{servicer="demo_mysql",stats="NumOpenTotal"} 0 

可以对上述指标添加报警，以帮我们更快发现并定位到问题。

4.3 输出到日志

若不采用上述 2 种方案，还可以采用启动一个异步协程，定期将 Stats 信息输出到日志的方案，以方便我们分析定位问题。

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