背景说明

公司的整个电商系统搭建在华为云上,根据老总的估计,上线3个月之后日订单量会达到百万级别,保守估计3个月之后总订单个数预计会有5千万。MySQL单表达到千万级别,就会出现明显的性能问题。

根据如此规模的数据,当时考虑了2套解决方案:

在业务上根据用户ID做拆分,将数据打散放在5台32U128G的华为云RDS上边

直接使用华为云的分布式数据库中间件DDM

方案一的好处是,分片算法全部在业务上实现,整个方案都在自己的控制下。后续问题定位,方案修改都会好很多;坏处是,整个方案需要业务代码支撑,访问到做了拆分的数据都需要做特殊处理,代价还是比较大的,而且对开发人员的能力要求很高。后续运维的工作也比较大。

方案二的好处是,直接使用云服务后续不需要担心运维的事情,另外DDM从中间件层屏蔽了分库分表的具体实现,业务可以当做单库来操作,易用性以及对代码的要求、对开发人员的要求都会低了很多。缺点就是,使用了DDM之后,对华为云的粘性会大很多。

综合考虑了两个方案的优缺点,最终选择了方案二,主要是基于对华为云技术能力和后续蓬勃发展的信心。

对DDM做了一定的调研,的确是一个非常不错的分库分表服务。支持超大规模数据,10备于单机数据库的超强性能,百万并发,读写分离,支持平滑扩容等等。。。优点数不胜数~

搭建到华为云之后,一直平稳运行,但是前阵子出了个奇怪的问题,在DDM技术专家的协助下,很快定位了出来,结果是MySQL-JDBC的一个bug导致。作为一个具有打破砂锅问到底、不破楼兰誓不还的程序员,决定对MySQL的相关参数做个详细的分析,免得从一个坑里边爬出来又进了另外一个。

Loadbalance模式说明

为了提供高性能,百万并发,DDM自身是以无状态的集群形式对外提供的。内部怎么做的我们不清楚,能看到的是,每个DDM提供了多个访问地址,每个库的访问url类似于:jdbc:mysql:loadbalance://192.168.0.35:5066,192.168.0.192:5066,192.168.0.175:5066,192.168.0.139:5066/orderdb?loadBalanceAutoCommitStatementThreshold=5

从访问的url看,内部应该是多台DDM节点的,实际上从我们测试的情况看,访问任何一台的效果都是一样的。猜测,内部的交互应该是类似如下图的:

跟DDM的技术专家求证,的确是如此的,心里有点小得意~~

我们的代码全部是java的代码,连接池用的是druid,根据DDM的指导,将url配置好就能正常访问了。感觉关健的就在loadbalance这个,应该是告诉了驱动,通过负载均衡方式访问DDM。在网上查了下,这种方式是直接在驱动层面做的负载均衡,相比通过负载均衡器的方式,少了一次网络转发,怪不得效率会这么高。不过,APP到底是访问哪个DDM,内部机制是什么样子的?这些在网上查了下,都是语焉不详,没办法只好从MySQL JDBC的源码入手了。

驱动的源码是托管在github上,我们当前用的是DDM推荐的5.1.44版本的:-connector-j/tree/5.1.44

核心的就是几个Loadbalance开头的类:

代码比较多,其他的就不多说了,最关键的就是下边这块代码:

LoadBalancedConnectionProxy.java类的pickNewConnection()函数:

这个函数在创建连接对象、一个事务提交或者回滚都会调用,作用就是轮换下一个DDM节点。这块代码的逻辑就是,根据一定的负载均衡策略挑选一个节点的连接,做个基本的连接有效性探测,然后将当前连接的状态同步到新连接(见 Table 2 MultiHostConnectionProxy.syncSessionState())。同步完毕,就把当前使用的连接设置为新挑选的连接。如果所有的连接都不可用,就把当前状态设置为了Closed状态。看着快代码,感觉MySQL的有些代码也不严谨,比如如果在获取新连接的时候,如果抛了SQLException出来,这个异常就直接被吃掉了,不会抛出去,也不会有任何信息记录下来,这个对后续的问题定位还是很不方便的,不知道是出于什么考虑的。

Table 1 LoadBalancedConnectionProxy.pickNewConnection()    synchronized void pickNewConnection() throws SQLException {        if (this.isClosed && this.closedExplicitly) {            return;        }        if (this.currentConnection == null) { // startup            this.currentConnection = this.balancer.pickConnection(this, Collections.unmodifiableList(this.hostList),                    Collections.unmodifiableMap(this.liveConnections), this.responseTimes.clone(), this.retriesAllDown);            return;        }        if (this.currentConnection.isClosed()) {            invalidateCurrentConnection();        }        int pingTimeout = this.currentConnection.getLoadBalancePingTimeout();        boolean pingBeforeReturn = this.currentConnection.getLoadBalanceValidateConnectionOnSwapServer();        for (int hostsTried = 0, hostsToTry = this.hostList.size(); hostsTried < hostsToTry; hostsTried++) {            ConnectionImpl newConn = null;            try {                newConn = this.balancer.pickConnection(this, Collections.unmodifiableList(this.hostList), Collections.unmodifiableMap(this.liveConnections), this.responseTimes.clone(), this.retriesAllDown);                if (this.currentConnection != null) {                    if (pingBeforeReturn) {                        if (pingTimeout == 0) {                            newConn.ping();                        } else {                            newConn.pingInternal(true, pingTimeout);                        }                    }                    syncSessionState(this.currentConnection, newConn);                }                this.currentConnection = newConn;                return;            } catch (SQLException e) {                if (shouldExceptionTriggerConnectionSwitch(e) && newConn != null) {                    // connection error, close up shop on current connection                    invalidateConnection(newConn);                }            }        }        // no hosts available to swap connection to, close up.        this.isClosed = true;        this.closedReason = "Connection closed after inability to pick valid new connection during load-balance.";    }

Table 2 MultiHostConnectionProxy.syncSessionState()    static void syncSessionState(Connection source, Connection target, boolean readOnly) throws SQLException {        if (target != null) {            target.setReadOnly(readOnly);        }        if (source == null || target == null) {            return;        }target.setAutoCommit(source.getAutoCommit());        target.setCatalog(source.getCatalog());        target.setTransactionIsolation(source.getTransactionIsolation());        target.setSessionMaxRows(source.getSessionMaxRows());    }

MySQL-JDBC Loadbalance参数说明

明白了MySQL-JDBC的Loadbalance的相关机制,最重要的还是要对相关的参数有个详细的了解,并且设置有效的值,Loadbalance相关一共有十几个参数,几个比较关键的如下表所示:

loadBalanceAutoCommitStatementThreshold

作用: loadbalance连接轮询的阈值

影响: 5.1.44的MySQL JDBC存在问题,需要设置该参数。该值设置的过大,会导致服务端负载不均衡。理论上应该尽可能的小。

loadBalancePingTimeout

作用: MySQL驱动连接负载均衡的时候,新连接探测的超时时间

影响:如果不配置,默认为0,永不超时,当服务端或者网络异常的时候,负载均衡轮询到异常的连接,进行探测会等待比较久的时间。

loadBalanceBlacklistTimeout

作用:服务端异常被加入黑名单之后,多久从黑名单出来

影响:默认配置是0,如果不设置不会加入黑名单,导致Loadbalance

还是会轮训到这个节点,影响业务性能。

loadBalanceHostRemovalGracePeriod

作用:服务端异常之后,等待多久时间该节点会被隔离。

影响:默认15s该节点会被隔离。

ha.loadBalanceStrategy

作用:设置Loadbalance的轮询策略,支持3种策略:

1.random 随机挑选

2.bestResponseTime 挑选响应时间最小的节点

3.serverAffinity 配合serverAffinityOrder使用,可以指定优选的服务端;如果指定的服务端节点都不可用,会降级为随机挑选策略。

loadBalanceValidateConnectionOnSwapServer

作用:Commit/rollback之后,切换连接的时候,是否校验连接是否是有效的。

其他还有几个参数,一般用不到,也就不罗列出来了。大家感兴趣的话可以点击“阅读原文”了解更多哟~

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