03-04-B-连接池与DB治理面试与生产事故实战

03-04-B-连接池与DB治理面试与生产事故实战

️ 关键词：连接池面试题 · HikariCP · 连接泄漏 · 连接池打满 · 慢查询治理 · gh-ost · DDL 锁表 · 容量规划

📌 导读 ：A 篇讲"连接池怎么调、慢查询怎么治、DDL 怎么变"，本篇讲"面试官怎么考、生产上怎么炸、炸了怎么救 "。高频题按知识依赖链一问一答连贯展开 （每题： 30 秒电梯版 → 深挖版 → 追问链），事故按场景 → 根因 → 预防 → 解决 → 一句话教训五段式复盘。原理细节标注"见 A 篇 x.x 节"。

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📑 目录

• 03-04-B-连接池与DB治理面试与生产事故实战
• • 一、高频面试题精讲（连贯问答链）
  • • 链条①：连接池四连问
    • 链条②：慢查询治理三连问
    • [链条③：DDL 与容量三连问](#链条③：DDL 与容量三连问)
  • 二、生产事故案例集（五段式复盘）
  • • [事故一：连接池设 100，DB CPU 打满全站超时](#事故一：连接池设 100，DB CPU 打满全站超时)
    • 事故二：连接泄漏积累三天，池子借空全站不可用
    • [事故三：直接 ALTER TABLE 加索引，1 亿行表锁表 40 分钟](#事故三：直接 ALTER TABLE 加索引，1 亿行表锁表 40 分钟)
    • [事故四：maxLifetime 大于 wait_timeout，间歇性"连接已断开"报错](#事故四：maxLifetime 大于 wait_timeout，间歇性"连接已断开"报错)
  • 三、事故速查表
  • 四、面试答题万能框架
  • [五、与 A 篇的知识点映射](#五、与 A 篇的知识点映射)

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一、高频面试题精讲（连贯问答链）

链条①：连接池四连问

Q1：为什么需要连接池？HikariCP 为什么快？

** 30 秒电梯版**

连接池三收益（见 A 篇第一章）：① 复用连接（新建 ~3ms vs 借还 ~0.01ms，省 300 倍）；② 控制并发（maximumPoolSize 保护 DB）；③ 统一管理（泄漏检测/监控/超时）。

HikariCP 快的三个原因（见 A 篇 2.1）：

1. 字节码级优化：ProxyConnection 用 Javassist 动态生成，方法调用直接内联，无反射开销（Druid 用 JDK 动态代理，每次走 InvocationHandler）；
2. ConcurrentBag 无锁设计：ThreadLocal 优先------自己的连接自己用，借还零竞争；共享队列兜底；
3. 代码精简：整个 jar ~130KB，代码路径短，JIT 优化更充分。

一句话总结 ：连接池省的是建连开销，HikariCP 省的是借还开销------字节码优化+无锁设计+精简代码，三板斧砍出性能。

** 深挖版**

要点	说明
ConcurrentBag 的"自己的连接自己用"	线程 A 还的连接优先放回 A 的 ThreadLocal → A 下次借零竞争------高并发下大部分借还不过共享队列
Druid 的优势	功能全：SQL 防火墙、慢日志统计、监控页面------国内用得多，性能略逊但生态好
选型	纯性能 → HikariCP（Spring Boot 默认）；需要监控/防火墙 → Druid

** 追问链**：连接池大小怎么设？→ Q2

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Q2：连接池大小怎么设？为什么不是越大越好？

** 30 秒电梯版**

公式（PostgreSQL 官方推荐，MySQL 同理）：

connections = (CPU 核数 × 2) + 磁盘数

8 核 16 线程 + 1 块 SSD → (8×2)+1 = 17 个连接。经验值 10~30。

为什么不是越大越好（见 A 篇 3.2）：

• DB 端：每个连接 = 一个线程，100 连接抢 8 核 → 上下文切换开销 > 有效工作；
• DB 端：每连接 ~10MB 缓冲区，100 连接 = 1GB 光连接开销；
• 应用端：连接多了只是把排队从应用端移到 DB 端------瓶颈在 DB 处理能力，不在连接数。

一句话总结 ：连接数 = DB 能同时有效处理的上限------超出部分排队，不如在应用端排队（connectionTimeout 控制）。

** 深挖版**

要点	说明
验证方法	压测逐步增加（10→20→30→50），观察 DB CPU 和 RT------RT 不再下降甚至上升的拐点就是最优值
多数据源总账	所有数据源连接数总和 ≤ DB max_connections（默认 151）------多实例部署要算总账
minimumIdle	HikariCP 官方建议 = maximumPoolSize（固定池）------避免伸缩开销

** 追问链**：maxLifetime 和 wait_timeout 什么关系？→ Q3

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Q3：maxLifetime 和 wait_timeout 什么关系？连接泄漏怎么查？

** 30 秒电梯版**

maxLifetime < wait_timeout（见 A 篇 3.1）：

• wait_timeout：MySQL 服务端参数，连接空闲超过这个时间（默认 8h）服务端主动断开；
• maxLifetime：客户端连接最大生命周期，到期强制回收重建；
• 如果 maxLifetime > wait_timeout：客户端以为连接还活着，实际已被 DB 断开 → 用到死连接 → 报错。

连接泄漏排查（见 A 篇第四章）：

1. 症状：池子借空 + 新请求全超时（Connection is not available）；
2. 检测 ：leakDetectionThreshold=30000------借出超 30s 没归还 → 告警 + 打印借出时的堆栈（直接指向泄漏代码行）；
3. DB 端 ：SHOW PROCESSLIST 看大量 Sleep 连接但应用无对应活跃请求。

一句话总结 ：maxLifetime 比服务端先过期，永远不用死连接；leakDetectionThreshold 是泄漏的 X 光片，堆栈直接定位代码行。

** 深挖版**

要点	说明
常见泄漏场景	手动 getConnection 没 close / Spring 事务异常没回滚 / 连接被缓存到成员变量 / 长事务
预防军规	try-with-resources / 框架管理连接 / 连接不缓存不传递 / 事务内禁 RPC
监控	active 持续增长 + idle 趋零 = 泄漏告警；hikaricp_connections_pending > 0 = 池子不够用

** 追问链**：连接池打满了怎么办？→ Q4

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Q4：线上连接池打满，服务不可用，怎么紧急处理？

** 30 秒电梯版**

紧急四步：

1. 定位 ：SHOW PROCESSLIST 看连接都在干什么------大量 Waiting for lock（锁等待）？大量 Sleep（泄漏/长事务）？大量 Sending data（慢查询）？
2. 止血：KILL 慢查询/长事务的 thread_id；如果是锁等待，找到持锁的长事务 KILL 掉；
3. 限流：入口限流减少新请求进入------降低连接需求；
4. 根治：泄漏 → 修代码（try-with-resources）；慢查询 → 加索引/改 SQL（12-A 篇）；连接数不够 → 压测后调大 maximumPoolSize。

一句话总结 ：先 PROCESSLIST 定位、再 KILL 止血、后限流降压、终根治------连接池打满是果，慢查询/泄漏/锁等待是因。

** 深挖版**

要点	说明
连接池打满的三种根因	① 慢查询占连接不释放；② 连接泄漏只借不还；③ 连接数设太小（QPS 增长后不够用）
预防	leakDetectionThreshold 必开；慢查询告警；连接池指标（active/idle/pending）接入监控
连接池 vs DB max_connections	应用端连接池打满 = 应用排队；DB 端 max_connections 打满 = 所有应用都连不上------后者更严重，要算总账

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链条②：慢查询治理三连问

Q5：慢查询治理体系怎么建？

** 30 秒电梯版**

六步闭环（见 A 篇 5.1）：

1. 发现：slow_query_log=ON + long_query_time=1（默认 10s 太宽松）；
2. 定位：mysqldumpslow / pt-query-digest 按总耗时排序取 Top10；
3. 分析：EXPLAIN 逐字段（type/key/rows/Extra）------12-A 篇五步诊疗法；
4. 优化：加索引/改 SQL/覆盖索引/延迟关联------gh-ost 在线加索引不锁表；
5. 验证：EXPLAIN 对比 + 压测 RT + 慢日志中该 SQL 消失；
6. 预防：SQL 审核平台（上线前自动检查）+ 索引规范（CR 对照）+ 慢查询周报（Top10 持续跟踪）。

一句话总结 ：发现→定位→分析→优化→验证→预防------前五步是治疗，第六步预防才是治理体系的核心。

** 深挖版**

要点	说明
long_query_time 为什么设 1s	生产环境 1s 以上的 SQL 都值得关注------10s 阈值会漏掉大量"慢性"慢查询
log_queries_not_using_indexes	没走索引的也记录（即使 <1s）------索引失效的早期信号
SQL 审核规则	SELECT *（警告）、无 WHERE 的 UPDATE/DELETE（阻断）、深分页（警告）、新表无主键（阻断）

** 追问链**：怎么预防慢查询？→ Q6

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Q6：怎么预防慢查询上线？

** 30 秒电梯版**

三道防线：

1. SQL 审核平台 ：SQL 提交 → 自动检查（全表扫/无索引/深分页/SELECT *）→ 人工审批 → 自动执行------Yearning/Archery/Bytebase；
2. 索引规范 ：团队约定------联合索引列数 ≤5、单表索引 ≤5、禁止冗余索引、新表必须有主键------CR 时对照检查；
3. 慢查询周报 ：每周 Top10 慢 SQL 跟踪------新增的慢 SQL 当周处理，不积累。

一句话总结 ：审核平台挡在上线前、索引规范挡在 CR 时、周报挡在积累前------三道防线让慢查询"生不出来"。

** 深挖版**

要点	说明
审核平台的局限	静态分析不能覆盖所有场景（数据量变化导致执行计划变化）------审核 + 慢日志监控双保险
索引规范不是死规则	"单表索引 ≤5"是经验值------读多写少的表可以更多，写多读少的表要更少------按业务调整
EXPLAIN 纳入 CI	核心 SQL 的执行计划作为回归测试------type=ALL 即 CI 失败

** 追问链**：线上加索引怎么做？→ Q7

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Q7：线上大表加索引怎么做？为什么不能直接 ALTER TABLE？

** 30 秒电梯版**

直接 ALTER TABLE 的问题（见 A 篇 6.1）：

• 5.6 前：锁表------1 亿行加索引 = 锁表 30 分钟 = 停机；
• 5.6+ Online DDL：部分不锁表，但仍有 MDL 元数据锁风险------长事务持 MDL → DDL 排队 → 后续查询全排队 = 雪崩。

gh-ost 方案 （见 A 篇 6.2）：影子表 + binlog 增量同步 + 原子切换（RENAME）------不锁表、可暂停、可限速、可回滚。

一句话总结 ：线上 DDL 走 gh-ost------影子表干活、binlog 追增量、RENAME 秒切换、旧表留回滚。

** 深挖版**

要点	说明
gh-ost vs pt-osc	gh-ost 用 binlog（无触发器开销）；pt-osc 用触发器（有性能开销+限制）------gh-ost 首选
切换前检查	SHOW PROCESSLIST 确认无长事务------长事务持 MDL 会导致切换排队 → 雪崩
回滚	gh-ost 保留旧表（_t_order_del），出问题 RENAME 换回------DDL 也要有回滚方案

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链条③：DDL 与容量三连问

Q8：什么是 MDL 锁？为什么 DDL 会导致雪崩？

** 30 秒电梯版**

MDL（Metadata Lock，元数据锁）：保护表结构不被并发修改------读操作加共享 MDL，DDL 加排他 MDL。

雪崩场景：

1. 长事务（哪怕只是 SELECT）持有共享 MDL 不释放；
2. DDL 请求排他 MDL → 被长事务挡住，排队等待；
3. 后续所有查询也要共享 MDL → 排在 DDL 后面（MDL 队列是 FIFO）；
4. 所有查询排队 → 连接池打满 → 服务不可用------一个 DDL 拖死整张表。

一句话总结 ：MDL 队列是 FIFO------DDL 被长事务挡住后，后续所有查询都排在 DDL 后面等，雪崩就此发生。

** 深挖版**

要点	说明
排查	SHOW PROCESSLIST 看 Waiting for table metadata lock------找到持 MDL 的长事务 KILL
预防	DDL 前确认无长事务；低峰期执行；gh-ost 切换瞬间也要检查
5.6+ 的改进	Online DDL 减少锁表时间，但 MDL 风险仍在------不是 Online DDL 就安全

** 追问链**：DB 容量怎么规划？→ Q9

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Q9：DB 容量怎么规划？什么时候该扩容？

** 30 秒电梯版**

四维模型（见 A 篇 7.1）：

维度	关键指标	告警阈值
CPU	QPS × 单 SQL 成本	持续 > 70%
内存	Buffer Pool 命中率	< 95%（热数据装不下）
磁盘	数据量 × 年增长	> 70%（单实例建议 <2TB）
连接数	应用实例 × 连接池	> 80% max_connections

扩容时机：CPU 持续高 → 优化 SQL → 读写分离 → 升配；Buffer Pool 命中率低 → 加内存/归档冷数据；单表 >5000 万行 → 归档/分表（14-A 篇）。

一句话总结 ：四维各有阈值，扩容要提前规划------磁盘扩容要提前（采购周期），CPU 扩容要验证（先优化再升配）。

** 深挖版**

要点	说明
Buffer Pool 命中率	SHOW STATUS LIKE 'Innodb_buffer_pool_read%'------命中率 = 1 - (reads/read_requests)
单实例 <2TB 的原因	备份时间、恢复时间、DDL 时间都随数据量线性增长------2TB 是运维效率的平衡点
垂直扩容 vs 水平扩容	升配（垂直）简单但有上限；分库分表（水平）无上限但复杂------先垂直后水平

** 追问链**：这些治理手段出过什么事故？→ Q10

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Q10：DB 治理在生产上最容易踩的坑？

** 30 秒电梯版**

四大高频坑（详见第二章事故集）：

1. 连接池设太大：100 个连接打满 DB CPU，上下文切换吃掉所有算力（事故一）；
2. 连接泄漏没检测：leakDetectionThreshold 没开，泄漏积累到池子借空才发现（事故二）；
3. 直接 ALTER TABLE 锁表：1 亿行表加索引锁表 40 分钟，全站不可用（事故三）；
4. maxLifetime > wait_timeout：用到被 DB 断开的死连接，间歇性报错（事故四）。

一句话总结 ：连接池不是越大越好、泄漏检测必须开、DDL 必须走 gh-ost、maxLifetime 必须小于 wait_timeout------四条军规挡住 90% 的连接池事故。

** 深挖版**

要点	说明
上线检查清单	maximumPoolSize 按公式算了吗？leakDetectionThreshold 开了吗？maxLifetime < wait_timeout 吗？连接总数 ≤ max_connections 吗？
监控四件套	active/idle/pending 连接数 + Buffer Pool 命中率 + 慢查询数量 + 主从延迟
演练	季度级故障演练：KILL 主库验证切换、注入慢查询验证告警、模拟泄漏验证检测

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二、生产事故案例集（五段式复盘）

事故一：连接池设 100，DB CPU 打满全站超时

** 事故场景**

某服务上线时"保险起见"把 maximumPoolSize 设为 100（"连接多总没错"）。上线后 QPS 正常，但 DB CPU 持续 95%+ ，所有接口 RT 从 10ms 恶化到 500ms。排查发现：DB 只有 8 核，100 个连接 = 100 个线程抢 8 核 CPU，上下文切换每秒 5 万次，有效计算时间不到 30%。

** 根因分析**

连接数 > DB 处理能力 （Q2）：连接池设 100 的出发点是"应用端不排队"，但瓶颈在 DB 端------100 个连接同时执行 SQL，8 核 CPU 在 100 个线程间疯狂切换，上下文切换开销 > 有效工作。连接多了不是"并行度提高"，是"排队从应用端移到了 DB 端的 CPU 调度器里"。

️ 预防方案

1. 公式定初始值 ：(CPU 核数 × 2) + 磁盘数 = 17------不是拍脑袋；
2. 压测找拐点：逐步增加连接数，RT 不再下降的拐点就是最优值；
3. DB 端监控：CPU > 70% 告警 + 上下文切换次数（vmstat cs 列）打点；
4. 评审规则：maximumPoolSize > 30 必须说明理由。

** 事故解决**

• 止血：maximumPoolSize 从 100 调到 20------DB CPU 立即降到 60%，RT 恢复 15ms；
• 根治：压测确认 16 为最优值（RT 拐点）；配置固化 + 评审规则上线；
• 验证：压测 2 倍流量，DB CPU 75%、RT 稳定 20ms。

** 一句话教训**

连接池设 100 不是"保险"，是"给 DB 的 CPU 调度器上了 100 道刑"------连接数的最优值在压测曲线上，不在拍脑袋里。

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事故二：连接泄漏积累三天，池子借空全站不可用

** 事故场景**

某服务上线新功能后，三天内连接池 active 连接数从 5 缓慢涨到 30（=maximumPoolSize） ，第四天早高峰新请求全部超时（Connection is not available）。排查发现：新功能里一段代码手动 DataSource.getConnection() 后，异常路径漏了 close------每天泄漏约 8 个连接，三天借空池子。leakDetectionThreshold 没开，没有任何告警。

** 根因分析**

连接泄漏 + 无检测 （Q3/Q4）：手动管理连接时异常路径漏 close 是经典 bug------连接借出后永远不归还，池子只减不增。leakDetectionThreshold 没开 = 泄漏无告警，积累三天才在早高峰爆发（平时 QPS 低，泄漏速度慢，池子没借空）。

️ 预防方案

1. 军规：永远用 try-with-resources 或框架管理连接（JdbcTemplate/MyBatis）------手动 getConnection 的代码 CR 直接打回；
2. leakDetectionThreshold=30000 生产必开------泄漏当天就能发现（告警堆栈直接指向代码行）；
3. 监控 active 连接趋势 ：active 持续增长（哪怕很慢）= 泄漏告警------不等借空才报警；
4. 静态扫描 ：代码库扫描 getConnection() 后无 try-with-resources 的模式。

** 事故解决**

• 止血：重启服务（连接池重建）+ 入口限流；
• 定位：leakDetectionThreshold 临时开启，复现后告警堆栈指向 OrderExportService.java:87------异常路径漏 close；
• 根治：改 try-with-resources；全仓扫描 23 处手动 getConnection，12 处有泄漏风险一并修复；leakDetectionThreshold 固化 + active 趋势告警；
• 验证：压测含异常注入，连接数稳定无泄漏。

** 一句话教训**

连接泄漏是"慢性病"------每天漏 8 个不疼不痒，三天借空池子就是"急性发作"；leakDetectionThreshold 是体检，不体检的病发现时就是晚期。

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事故三：直接 ALTER TABLE 加索引，1 亿行表锁表 40 分钟

** 事故场景**

DBA 给一张 1.2 亿行的订单表加索引，直接执行 ALTER TABLE t_order ADD INDEX idx_merchant (merchant_id)。执行后全站订单相关接口超时------ALTER 锁表 40 分钟，期间所有读写阻塞。运营/客服/用户全部受影响，P0 事故。

** 根因分析**

直接 DDL 锁表 （Q7/Q8）：该 MySQL 版本（5.5）的 ALTER TABLE 是 COPY 算法------锁表 + 全表重建。1.2 亿行重建耗时 40 分钟，期间所有查询排队等 MDL。即使是 5.6+ 的 Online DDL，如果有长事务持 MDL，DDL 排队后也会引发雪崩。

️ 预防方案

1. 军规：线上 DDL 必须走 gh-ost（或 pt-osc）------禁止直接 ALTER TABLE；
2. DDL 审批流程：大表 DDL 必须评估数据量、预估时间、安排低峰窗口；
3. 切换前检查 ：gh-ost 切换前 SHOW PROCESSLIST 确认无长事务（MDL 雪崩预防）；
4. 回滚预案：gh-ost 保留旧表，出问题 RENAME 换回。

** 事故解决**

• 止血：等 ALTER 完成（无法中断，中断也要回滚 40 分钟）；
• 根治：引入 gh-ost 流程；DDL 审批平台上线（大表 DDL 必须附 gh-ost 方案）；全团队培训在线 DDL；
• 验证：同款表用 gh-ost 加索引------40 分钟搬迁期间业务 RT 无感，切换瞬间完成。

** 一句话教训**

直接 ALTER TABLE 是给 1.2 亿行表做"全麻手术"------gh-ost 是"微创"：影子表干活、binlog 追增量、RENAME 秒切换，业务全程无感。

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事故四：maxLifetime 大于 wait_timeout，间歇性"连接已断开"报错

** 事故场景**

某服务间歇性报错 Communications link failure / The last packet successfully received from the server was X milliseconds ago------频率约每小时几次，无规律。排查发现：HikariCP 的 maxLifetime=1800000ms（30 分钟，默认值），MySQL 的 wait_timeout=600s（10 分钟，DBA 调小了）------连接空闲 10 分钟被 DB 断开，但客户端 30 分钟后才回收，中间 20 分钟窗口内借到死连接就报错。

** 根因分析**

maxLifetime > wait_timeout （Q3）：DB 端 10 分钟断开空闲连接，客户端 30 分钟才回收------20 分钟的"死连接窗口"。HikariCP 借连接时会做有效性检测（validationQuery），但如果检测通过到实际使用之间连接恰好被 DB 断开（极小概率），或者检测本身有缓存，就会用到死连接。

️ 预防方案

1. 军规：maxLifetime < wait_timeout------留 2~5 分钟余量（如 wait_timeout=600s → maxLifetime=540000ms）；
2. 配置联动 ：DBA 调 wait_timeout 时必须同步通知应用侧调整 maxLifetime------两个参数是联动的；
3. HikariCP 的 maxLifetime 抖动 ：HikariCP 会在 maxLifetime 基础上加 2.5% 随机抖动，防止所有连接同时过期------理解这个机制有助于排查；
4. 监控 ：Communications link failure 错误计数告警------出现即查 maxLifetime 与 wait_timeout 配置。

** 事故解决**

• 止血：maxLifetime 从 1800000 调到 540000（9 分钟 < wait_timeout 10 分钟）------报错立即消失；
• 根治：配置联动规则写入 DBA 变更流程；全服务排查 maxLifetime 与 wait_timeout 配置（3 个服务不匹配）；
• 验证 ：运行 72 小时，零 Communications link failure。

** 一句话教训**

maxLifetime 和 wait_timeout 是"客户端和服务端的寿命约定"------客户端必须比服务端先"退休"，否则就会用到"已退休"的死连接。

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三、事故速查表

现象	可能根因	快速定位	根治方案
DB CPU 高、RT 恶化、连接数大	连接池设太大	SHOW PROCESSLIST 线程数；vmstat cs 上下文切换	按公式调小；压测找拐点
池子借空、新请求全超时	连接泄漏	leakDetectionThreshold 告警堆栈；PROCESSLIST 看 Sleep	try-with-resources；泄漏检测必开
DDL 后全站超时	锁表/MDL 雪崩	PROCESSLIST 看 Waiting for metadata lock	gh-ost 在线 DDL；切换前查长事务
间歇性 Communications link failure	maxLifetime > wait_timeout	对比两个参数值	maxLifetime < wait_timeout；配置联动
慢查询数量持续增长	新 SQL 无审核	慢日志周报 Top10 新增项	SQL 审核平台；索引规范
Buffer Pool 命中率下降	热数据增长超内存	Innodb_buffer_pool_read%	加内存/归档冷数据
主从延迟突然飙升	大事务/长事务	binlog 大小 + INNODB_TRX 事务时长	拆小批；事务缩短

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四、面试答题万能框架

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被问连接池 / DB 治理。

① 先给框架 连接池三收益+
HikariCP 三板斧 30 秒讲清全貌。

② 按追问深挖 参数线:maxPool 公式 /
maxLifetime 联动
泄漏线:leakDetection
Threshold+堆栈定位
治理线：慢查询闭环 / gh-ost / MDL 雪崩。

③ 落到生产视角 四条军规：
连接数按公式 / 泄漏检测必开
DDL 走 gh-ost / maxLifetime<
wait_timeout

④ 用事故收尾 连接 100 打满 CP
U / 泄漏三天借空池子 有画面感的案例胜过背书。

加分技巧：

• 谈 HikariCP 主动讲"ConcurrentBag 的 ThreadLocal 优先设计------自己的连接自己用"------源码级理解；
• 谈连接数主动说"公式是 (核数×2)+磁盘数，但最优值在压测曲线上"------理论+实践结合；
• 谈 DDL 主动带"MDL 队列是 FIFO，DDL 被长事务挡住后所有查询排队雪崩"------机制级理解；
• 谈泄漏主动讲"leakDetectionThreshold 的告警堆栈直接指向代码行"------工具熟练度；
• 被问"遇到过什么 DB 问题"，用事故二（泄漏三天借空池子）------"慢性病急性发作"的叙事最有画面感。

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五、与 A 篇的知识点映射

本篇题目/事故	A 篇《连接池与DB治理详解》对应章节
Q1 连接池/HikariCP	一、二章
Q2 连接池大小	3.1/3.2
Q3 maxLifetime/泄漏	3.1 + 四章
Q4 连接池打满	四章 + 12-A 篇 Q10
Q5 慢查询治理	5.1 闭环
Q6 预防慢查询	5.3 SQL 审核
Q7 在线 DDL	6.2 gh-ost
Q8 MDL 雪崩	6.1 + 6.4
Q9 容量规划	七章
Q10 生产坑	全文军规汇总
事故一 连接池太大	3.2
事故二 连接泄漏	四章
事故三 DDL 锁表	6.1/6.2
事故四 maxLifetime	3.1

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📌 结语 ：连接池与 DB 治理面试题的尽头是"资源意识 "------连接是资源（不是越多越好）、CPU 是资源（上下文切换是税）、时间是资源（DDL 要低峰）；生产事故的尽头是"检测意识 "------泄漏靠 leakDetectionThreshold、慢查询靠慢日志、MDL 靠 PROCESSLIST，没有检测的治理是盲人摸象。
📌 配套阅读：

上一篇：《03-03-A-分库分表详解.md》

 A 篇：《03-04-A-连接池与DB治理详解.md》

下一篇：《03-05-A-分布式ID与数据一致性详解.md》

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