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。

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：

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

创作场景

MySQL-JDBC Loadbalance 深入解析