SQL最大连接数设置过大会引发内存耗尽、CPU调度压力剧增、连接池失控、系统资源超限等问题，而非直接导致崩溃。
SQL 最大连接数设置过大，不会直接导致数据库崩溃，但会引发一系列资源争用和稳定性问题，尤其在高并发或资源受限的环境中。
内存消耗急剧增加
每个数据库连接都会占用一定内存（如连接缓冲区、线程栈、会话变量等）。连接数上限设得过高（例如 MySQL 的 max_connections 设为 10000），即使实际只有几百个活跃连接，系统仍需为潜在连接预留资源。当大量连接同时建立时，内存可能迅速耗尽，触发 OOM Killer（Linux）或导致数据库进程被强制终止。
- MySQL 默认每个连接约占用 2–3MB 内存（取决于配置），10000 连接理论需 20–30GB 内存
- PostgreSQL 中每个连接对应一个独立进程，内存开销更大，且进程创建本身有系统调用负担
CPU 和上下文切换压力升高
数据库需要为每个连接维护状态、处理网络 I/O、执行查询调度。连接数远超 CPU 核心数时，操作系统频繁进行线程/进程切换，CPU 时间大量消耗在调度而非实际查询执行上，整体吞吐反而下降，响应延迟明显升高。
技术上面应用了三层结构，AJAX框架，URL重写等基础的开发。并用了动软的代码生成器及数据访问类，加进了一些自己用到的小功能，算是整理了一些自己的操作类。系统设计上面说不出用什么模式，大体设计是后台分两级分类，设置好一级之后，再设置二级并选择栏目类型，如内容，列表，上传文件，新窗口等。这样就可以生成无限多个二级分类，也就是网站栏目。对于扩展性来说，如果有新的需求可以直接加一个栏目类型并新加功能操作
- 例如：32 核服务器配置 max_connections=5000，但平均并发仅 200，却因连接管理开销使 CPU us% 长期高于 80%
- 连接空闲时仍占用调度队列位置，影响活跃请求的及时响应
连接池与应用层失控风险上升
应用若使用连接池（如 HikariCP、Druid），且数据库端允许的连接数远高于应用预期，容易掩盖配置错误。比如多个服务实例各自配置了过大的连接池，叠加后总连接数突破数据库承载能力，引发连接拒绝、超时、事务堆积甚至死锁。
- 常见误操作：微服务集群中 10 个实例，每个配 100 连接池，数据库 max_connections=1000 —— 看似匹配，但突发流量下全部打满，无冗余空间
- 连接泄漏未被及时发现，因“上限够大”而延迟暴露，最终缓慢拖垮数据库
系统级限制可能被突破
数据库进程受操作系统限制（如 ulimit -n 文件描述符数、最大线程数）。max_connections 设置超过这些值，会导致启动失败或运行中连接无法建立，报错类似 “Too many open files” 或 “Resource temporarily unavailable”。
- Linux 默认单进程文件描述符上限常为 1024，若 max_connections > 1024 且未调大 ulimit，MySQL 启动即报错
- 某些云数据库（如阿里云 RDS、AWS RDS）对 max_connections 有硬性规格限制，强行修改可能被自动重置或触发告警
