这篇文章主要介绍了MySQL使用ReplicationConnection导致连接失效怎么解决的相关知识,内容详细易懂,操作简单快捷,具有一定借鉴价值,相信大家阅读完这篇MySQL使用ReplicationConnection导致连接失效怎么解决文章都会有所收获,下面我们一起来看看吧。
引言
MySQL数据库读写分离,是提高服务质量的常用手段之一,而对于技术方案,有很多成熟开源框架或方案,例如:sharding-jdbc、spring中的AbstractRoutingDatasource、MySQL-Router等,而mysql-jdbc中的ReplicationConnection亦可支持。
本文暂不对读写分离的技术选型做过多的分析,只是探索在使用druid作为数据源、结合ReplicationConnection做读写分离时,连接失效的原因,并找到一个简单有效的解决方案。
问题背景
由于历史原因,某几个服务出现连接失效异常,关键报错如下:
从日志不难看出,这是由于该连接长时间未和MySQL服务端交互,服务端已将连接关闭,典型的连接失效场景。
涉及的主要配置
jdbc配置
jdbc:mysql:replication://master_host:port,slave_host:port/database_name
druid配置
testWhileIdle=true(即,开启了空闲连接检查);
timeBetweenEvictionRunsMillis=6000L(即,对于获取连接的场景,如果某连接空闲时间超过1分钟,将会进行检查,如果连接无效,将抛弃后重新获取)。
附:DruidDataSource.getConnectionDirect中
处理逻辑如下:
if (testWhileIdle) { final DruidConnectionHolder holder = poolableConnection.holder; long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis(); long lastActiveTimeMillis = holder.lastActiveTimeMillis; long lastExecTimeMillis = holder.lastExecTimeMillis; long lastKeepTimeMillis = holder.lastKeepTimeMillis; if (checkExecuteTime && lastExecTimeMillis != lastActiveTimeMillis) { lastActiveTimeMillis = lastExecTimeMillis; } if (lastKeepTimeMillis > lastActiveTimeMillis) { lastActiveTimeMillis = lastKeepTimeMillis; } long idleMillis = currentTimeMillis - lastActiveTimeMillis; long timeBetweenEvictionRunsMillis = this.timeBetweenEvictionRunsMillis; if (timeBetweenEvictionRunsMillis <= 0) { timeBetweenEvictionRunsMillis = DEFAULT_TIME_BETWEEN_EVICTION_RUNS_MILLIS; } if (idleMillis >= timeBetweenEvictionRunsMillis || idleMillis < 0 // unexcepted branch ) { boolean validate = testConnectionInternal(poolableConnection.holder, poolableConnection.conn); if (!validate) { if (LOG.isDebugEnabled()) { LOG.debug("skip not validate connection."); } discardConnection(poolableConnection.holder); continue; } } }
mysql超时参数配置wait_timeout=3600(3600秒,即:如果某连接超过一个小时和服务端没有交互,该连接将会被服务端kill)。 显而易见,基于如上配置,按照常规理解,不应该出现“The last packet successfully received from server was xxx,xxx,xxx milliseconds ago”的问题。(当然,当时也排除了人工介入kill掉数据库连接的可能)。
当“理所应当”的经验解释不了问题所在,往往需要跳出可能浮于表面经验束缚,来一次追根究底。那么,该问题的真正原因是什么呢?
本质原因
当使用druid管理数据源,结合mysql-jdbc中原生的ReplicationConnection做读写分离时,ReplicationConnection代理对象中实际存在master和slaves两套连接,druid在做连接检测时候,只能检测到其中的master连接,如果某个slave连接长时间未使用,会导致连接失效问题。
原因分析
mysql-jdbc中,数据库驱动对连接的处理过程
结合com.mysql.jdbc.Driver源码,不难看出mysql-jdbc中获取连接的主体流程如下:
对于以“jdbc:mysql:replication://”开头配置的jdbc-url,通过mysql-jdbc获取到的连接,其实是一个ReplicationConnection的代理对象,默认情况下,“jdbc:mysql:replication://”后的第一个host和port对应master连接,其后的host和port对应slaves连接,而对于存在多个slave配置的场景,默认使用随机策略进行负载均衡。
ReplicationConnection代理对象,使用JDK动态代理生成的,其中InvocationHandler的具体实现,是ReplicationConnectionProxy,关键代码如下:
public static ReplicationConnection createProxyInstance(List<String> masterHostList, Properties masterProperties, List<String> slaveHostList, Properties slaveProperties) throws SQLException { ReplicationConnectionProxy connProxy = new ReplicationConnectionProxy(masterHostList, masterProperties, slaveHostList, slaveProperties); return (ReplicationConnection) java.lang.reflect.Proxy.newProxyInstance(ReplicationConnection.class.getClassLoader(), INTERFACES_TO_PROXY, connProxy); }
ReplicationConnectionProxy的重要组成
关于数据库连接代理,ReplicationConnectionProxy中的主要组成如下图:
ReplicationConnectionProxy存在masterConnection和slavesConnection两个实际连接对象,currentConnetion(当前连接)可以切换成mastetConnection或者slavesConnection,切换方式可以通过设置readOnly实现。
业务逻辑中,实现读写分离的核心也在于此,简单来说:使用ReplicationConnection做读写分离时,只要做一个“设置connection的readOnly属性的”aop即可。
基于ReplicationConnectionProxy,业务逻辑中获取到的Connection代理对象,数据库访问时的主要逻辑是什么样的呢?
ReplicationConnection代理对象处理过程
对于业务逻辑而言,获取到的Connection实例,是ReplicationConnection代理对象,该代理对象通过ReplicationConnectionProxy和ReplicationMySQLConnection相互协同完成对数据库访问的处理,其中ReplicationConnectionProxy在实现 InvocationHandler的同时,还充当对连接管理的角色,核心逻辑如下图:
对于prepareStatement等常规逻辑,ConnectionMySQConnection获取到当前连接进行处理(普通的读写分离的处理的重点正是在此);此时,重点提及pingInternal方法,其处理方式也是获取当前连接,然后执行pingInternal逻辑。
对于ping()这个特殊逻辑,图中描述相对简单,但主体含义不变,即:对master连接和sleves连接都要进行ping()的处理。
图中,pingInternal流程和druid的MySQ连接检查有关,而ping的特殊处理,也正是解决问题的关键。
druid数据源对MySQ连接的检查
druid中对MySQL连接检查的默认实现类是MySqlValidConnectionChecker,其中核心逻辑如下:
public boolean isValidConnection(Connection conn, String validateQuery, int validationQueryTimeout) throws Exception { if (conn.isClosed()) { return false; } if (usePingMethod) { if (conn instanceof DruidPooledConnection) { conn = ((DruidPooledConnection) conn).getConnection(); } if (conn instanceof ConnectionProxy) { conn = ((ConnectionProxy) conn).getRawObject(); } if (clazz.isAssignableFrom(conn.getClass())) { if (validationQueryTimeout <= 0) { validationQueryTimeout = DEFAULT_VALIDATION_QUERY_TIMEOUT; } try { ping.invoke(conn, true, validationQueryTimeout * 1000); } catch (InvocationTargetException e) { Throwable cause = e.getCause(); if (cause instanceof SQLException) { throw (SQLException) cause; } throw e; } return true; } } String query = validateQuery; if (validateQuery == null || validateQuery.isEmpty()) { query = DEFAULT_VALIDATION_QUERY; } Statement stmt = null; ResultSet rs = null; try { stmt = conn.createStatement(); if (validationQueryTimeout > 0) { stmt.setQueryTimeout(validationQueryTimeout); } rs = stmt.executeQuery(query); return true; } finally { JdbcUtils.close(rs); JdbcUtils.close(stmt); } }
对应服务中使用的mysql-jdbc(5.1.45版),在未设置“druid.mysql.usePingMethod”系统属性的情况下,默认usePingMethod为true,如下:
public MySqlValidConnectionChecker(){ try { clazz = Utils.loadClass("com.mysql.jdbc.MySQLConnection"); if (clazz == null) { clazz = Utils.loadClass("com.mysql.cj.jdbc.ConnectionImpl"); } if (clazz != null) { ping = clazz.getMethod("pingInternal", boolean.class, int.class); } if (ping != null) { usePingMethod = true; } } catch (Exception e) { LOG.warn("Cannot resolve com.mysql.jdbc.Connection.ping method. Will use 'SELECT 1' instead.", e); } configFromProperties(System.getProperties()); } @Override public void configFromProperties(Properties properties) { String property = properties.getProperty("druid.mysql.usePingMethod"); if ("true".equals(property)) { setUsePingMethod(true); } else if ("false".equals(property)) { setUsePingMethod(false); } }
同时,可以看出MySqlValidConnectionChecker中的ping方法使用的是MySQLConnection中的pingInternal方法,而该方法,结合上面对ReplicationConnection的分析,当调用pingInternal时,只是对当前连接进行检验。执行检验连接的时机是通过DrduiDatasource获取连接时,此时未设置readOnly属性,检查的连接,其实只是ReplicationConnectionProxy中的master连接。
此外,如果通过“druid.mysql.usePingMethod”属性设置usePingMeghod为false,其实也会导致连接失效的问题,因为:当通过valideQuery(例如“select 1”)进行连接校验时,会走到ReplicationConnection中的普通查询逻辑,此时对应的连接依然是master连接。
题外一问:ping方法为什么使用“pingInternal”,而不是常规的ping?
原因:pingInternal预留了超时时间等控制参数。
解决方式
调整依赖版本
服务中使用的mysql-jdbc版本为5.1.45,druid版本为1.1.20。经过对其他高版本依赖的了解,依然存在该问题。
修改读写分离实现
修改的工作量主要在于数据源配置和aop调整,但需要一定的整体回归验证成本,鉴于涉及该问题的服务重要性一般,暂不做大调整。
拓展mysql-jdbc驱动
基于原有ReplicationConnection的功能,拓展pingInternal调整为普通的ping,集成原有Driver拓展新的Driver。方案可行,但修改成本不算小。
基于druid,拓展MySQL连接检查
为简单高效解决问题,选择拓展MySqlValidConnectionChecker,并在druid数据源中加上对应配置即可。拓展如下:
public class MySqlReplicationCompatibleValidConnectionChecker extends MySqlValidConnectionChecker { private static final Log LOG = LogFactory.getLog(MySqlValidConnectionChecker.class); /** * */ private static final long serialVersionUID = 1L; @Override public boolean isValidConnection(Connection conn, String validateQuery, int validationQueryTimeout) throws Exception { if (conn.isClosed()) { return false; } if (conn instanceof DruidPooledConnection) { conn = ((DruidPooledConnection) conn).getConnection(); } if (conn instanceof ConnectionProxy) { conn = ((ConnectionProxy) conn).getRawObject(); } if (conn instanceof ReplicationConnection) { try { ((ReplicationConnection) conn).ping(); LOG.info("validate connection success: connection=" + conn.toString()); return true; } catch (SQLException e) { LOG.error("validate connection error: connection=" + conn.toString(), e); throw e; } } return super.isValidConnection(conn, validateQuery, validationQueryTimeout); } }
ReplicatoinConnection.ping()的实现逻辑中,会对所有master和slaves连接进行ping操作,最终每个ping操作都会调用到LoadBalancedConnectionProxy.doPing进行处理,而此处,可在数据库配置url中设置loadBalancePingTimeout属性设置超时时间。
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