当前位置:

首页 > 编程开发 > MySQL使用ReplicationConnection导致连接失效怎么解决

MySQL使用ReplicationConnection导致连接失效怎么解决

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

本文目录

    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:

    MySQL使用ReplicationConnection导致连接失效怎么解决

    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:

    MySQL使用ReplicationConnection导致连接失效怎么解决

    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 masterHostList, Properties masterProperties, List 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:

    MySQL使用ReplicationConnection导致连接失效怎么解决

    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:

    MySQL使用ReplicationConnection导致连接失效怎么解决

    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。

    本站声明:本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系bd@zhengruan.com
    作者最新文章
    编程开发 MySQL
    相关文章 更多
    navicat导入数据库步骤详解及常见问题处理教程
    navicat导入数据库步骤详解及常见问题处理教程

    详解Navicat导入数据库的标准步骤,涵盖SQL脚本执行与CSV数据导入两种核心场景。针对导入过程中常见的字符集乱码、主键冲突及外键约束错误,提供具体的设置方法与修复建议,确保数据迁移准确无误。

    SQL主键约束和唯一约束有什么区别
    SQL主键约束和唯一约束有什么区别

    深入理解SQL PRIMARY KEY与UNIQUE约束的区别。文章从行标识与重复限制的目标出发,详解主键的非空特性、外键引用角色以及多数据库对NULL值的处理差异。结合users表实战示例,指导开发者如何根据字段稳定性与业务语义合理选择约束类型,避免设计误区。

    SQL约束有哪些类型及作用
    SQL约束有哪些类型及作用

    刚开始设计关系型数据库?了解PRIMARY KEY、FOREIGN KEY、UNIQUE、NOT NULL、CHECK、DEFAULT等约束的作用、语法和排错方法。本文以PostgreSQL语法为主,结合用户订单场景,清晰展示如何防止脏数据并处理常见约束冲突。

    SQL游标常见错误排查:死锁与资源未释放问题
    SQL游标常见错误排查:死锁与资源未释放问题

    深入解析SQL游标导致的死锁与资源未释放问题。通过PostgreSQL与MySQL语法对比,展示如何识别长事务持锁、分析锁等待链,并提供短事务提交、异常清理及批量处理的最佳实践,确保数据库连接与锁资源及时释放。

    SQL中怎么创建和删除约束
    SQL中怎么创建和删除约束

    后端开发者在维护数据库时,常需对现有表添加主键、唯一或外键约束。若直接执行ADD CONSTRAINT,往往因存量数据不合规导致报错。本文详解操作前的数据清洗步骤、标准SQL语法及MySQL等特殊写法,帮助你在生产环境安全完成结构变更。

    SQL分组统计查询:GROUP BY与HAVING子句用法示例
    SQL分组统计查询:GROUP BY与HAVING子句用法示例

    针对 SQL 初学者的分组统计实战指南。深入解析 GROUP BY 分组机制、WHERE 与 HAVING 的执行时机差异,以及 COUNT 函数对 NULL 值的处理逻辑。通过具体代码示例演示如何正确筛选聚合结果,并排查因 JOIN 连接导致的统计数据异常,提升报表准确性。

    SQL Server与MySQL游标基本语法及完整代码示例
    SQL Server与MySQL游标基本语法及完整代码示例

    本文详细对比SQL Server和MySQL中游标的基本用法。从DECLARE声明到FETCH遍历,再到CLOSE关闭与DEALLOCATE/Handler清理,解析两者在语法结构、变量接收及异常处理上的核心差异。通过标准代码示例展示如何安全使用游标,避免资源泄漏,适用于需要进行数据库存储过程开发或跨平台迁移的开发者。

    SQL多表连接区别:INNER JOIN与LEFT JOIN的使用场景
    SQL多表连接区别:INNER JOIN与LEFT JOIN的使用场景

    深入解析SQL中INNER JOIN与LEFT JOIN的核心区别。通过users和orders表实例,展示匹配行保留与NULL补位机制,重点讲解ON与WHERE子句中放置右表过滤条件的不同后果,提供防止LEFT JOIN退化的实战技巧及行数异常排查步骤。

    SQL CHECK约束的用法与取值范围限制
    SQL CHECK约束的用法与取值范围限制

    深入理解 SQL CHECK 约束在 PostgreSQL、MySQL 等数据库中的实现差异。文章通过订单业务场景,讲解如何定义单列范围与多列逻辑约束,分析 NULL 值对布尔条件的影响,并提供修改已有表结构时的安全操作建议,帮助开发者构建更健壮的数据完整性防线。

    SQL外键约束怎么用及级联操作说明
    SQL外键约束怎么用及级联操作说明

    后端开发中,如何正确使用 SQL 外键约束来维护订单与明细表的关系?本文通过 PostgreSQL 示例,深入讲解外键的创建语法、插入顺序要求,以及 ON DELETE CASCADE、RESTRICT、SET NULL 等策略的实际影响与风险控制,助你构建健壮的数据库结构。

    查看更多
    精品专题 更多
    装机必备
    装机必备

    正软商城装机必备专区,精选办公、浏览器、安全防护、影音播放、压缩解压、设计创作和系统工具等电脑常用正版软件,帮助用户快速完成新电脑软件配置。

    Windows
    Windows

    正软商城Windows软件专区,汇集适用于Windows电脑的办公、设计、安全防护、影音播放、开发工具和系统优化软件,提供软件介绍、系统要求、正版授权及购买下载服务。

    PDF教程
    PDF教程

    正软商城PDF教程频道提供PDF编辑、转换、合并、拆分、压缩及格式处理方法,同时介绍常用PDF软件和工具的使用技巧。

    Mac软件 更多
    讯飞智作 网页版
    讯飞智作 网页版
    Windows/ macOS/ Linux

    讯飞智作是一款基于语音合成技术、虚拟人驱动技术与数字人形象声音构建能力的 AI 数字人音视频创作平台。

    火山引擎 网页版
    火山引擎 网页版
    Windows/ macOS/ Linux

    火山引擎是字节跳动旗下企业级云与AI服务平台。聚焦大模型核心能力,依托字节自研豆包多模态大模型,凭借火山方舟一站式平台,提供模型精调、推理部署、智能应用搭建等全链路服务,结合高性能AI算力,助力各行业快速落地大模型数字化与智能化应用。

    Aperty macOS版
    Aperty macOS版
    macOS

    Aperty 是 Skylum 推出的 AI 人像修图软件,支持自然肤质修饰、瑕疵处理、面部与身体调整、预设及批量同步。

    WINDOWS 更多
    讯飞智作 网页版
    讯飞智作 网页版
    Windows/ macOS/ Linux

    讯飞智作是一款基于语音合成技术、虚拟人驱动技术与数字人形象声音构建能力的 AI 数字人音视频创作平台。

    火山引擎 网页版
    火山引擎 网页版
    Windows/ macOS/ Linux

    火山引擎是字节跳动旗下企业级云与AI服务平台。聚焦大模型核心能力,依托字节自研豆包多模态大模型,凭借火山方舟一站式平台,提供模型精调、推理部署、智能应用搭建等全链路服务,结合高性能AI算力,助力各行业快速落地大模型数字化与智能化应用。

    PixTV 网页版
    PixTV 网页版
    Windows

    PixTV 是一款在浏览器中使用的 AI 视觉内容创作平台,提供图片、视频、音频、文字生成、AI 分镜、局部重绘、提示词反推和无限画布等工具,适合短剧、漫剧、广告及社交媒体内容制作。