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:
方案一
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
方案二
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:https://github.com/mysql/mysql-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。
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:
其他还有几个参数,一般用不到,也就不罗列出来了。
本文转载自公众号中间件小哥(ID:huawei_kevin)。
原文链接:
https://mp.weixin.qq.com/s/baxyONDEHTlPrSwszjo3Jw
评论