引言

传统企业级应用一般采取单台数据库，吞吐所有应用的读写，随着互联网的高速发展，以及微服务架构越来越普及，往往采用分库分表来支撑高速增长的大量业务数据吞吐。分库分表主要有两种方式：水平分表和垂直分库。

• 垂直分库即基于业务层面，将不同业务数据存储到不同的数据库中。
• 水平分表即把一个表的数据按照一定路由规则，路由到不同的数据库，通常采用按照某个字段如ID作为路由因子，路由到不同库。

架构演变

历史架构

我们改造之前，数据库层，基于业务做了垂直分库，某些数据量大的业务比如用户账户、账务、订单和优惠券等数据，都放到了同一个数据库实例并水平将数据拆分为十几个表，通过客户端自定义路由来做读写分离和数据命中。数据库架构如下图。

历史架构

这种架构会有以下问题：

• 自定义路由策略单一，只能通过某个单一分库因子路由到实际表
• 自定义路由在当前数据库配置不足以支撑业务需要水平扩展时，需要在重新实现路由规则，并经过严格的业务和性能测试
• 自定义路由在客户端水平扩展时，数据库连接数量是无法控制的，比如，一个客户端的数据库连接pool设置为100，如果我由两台扩展到4台，那么数据库服务器接入的连接数最大就可能由原来的200增加到400，可能会导致数据库服务器TCP连接数过多而内存不足或则宕机。

演变架构

目前系统采用单台HaProxy负载多台mycat服务器，通过mycat分库分表，读写分离来管理和路由真实的多台mysql数据库RDS。其配置部署图如下：

当前架构部署图

下面就讲讲为什么选用当前这种架构部署方案。

Why MyCat

MyCat是一款优秀的开源分布式数据库中间件，架构设计图如下。

mycat架构设计图

具体实现原理这里就不多做赘述，它解决了哪些问题呢？

• 连接过多问题，可以通过MyCat统一管理所有的数据源，更灵活的支持客户端水平扩展，通过mycat统一管理连接池连接数量
• 独创的ER关系分片，解决E-R分片难处理问题，存在关联关系的父子表在数据插入的过程中，子表会被MyCat路由到其相关父表记录的节点上，从而父子表的Join查询可以下推到各个数据库节点上完成，这是最高效的跨节点Join处理技术，也是MyCat首创。
• 采用全局分片技术，每个节点同时并发插入和更新数据，每个节点都可以读取数据，提升读性能的同时，也解决跨节点Join的效率。
• 通过人工智能的catlet支持跨分片复杂SQL实现以及存储过程支持等。

MyCat技术原理中最重要的一个动词是“拦截”，它拦截了用户发送过来的SQL语句，首先对SQL语句做了一些特定的分析：如分片分析、路由分析、读写分离分析、缓存分析等，然后将此SQL发往后端的真实数据库，并将返回的结果做适当的处理，最终再返回给用户。

Why HaProxy

HAProxy是一个使用C语言编写的自由及开放源代码软件[1]，其提供高可用性、负载均衡，以及基于TCP和HTTP的应用程序代理。

HaProxy提供了高可用、负载均衡以及基于TCP和HTTP应用的代理，支持虚拟主机的高效可靠的解决方案，单纯从效率上讲比Nginx的负载均衡速度更优秀，关键是能兑Mysql数据库进行负载均衡。
MyCat官方推荐的高可用架构部署方案就是基于HaProxy做的负载均衡。

MyCat官方推荐高可用架构

阿里云SLB碰到的坑

我们在当前架构的实际应用中，踩过了不少的坑，可以说是一路泥泞。

• 第一个要说的就是我们为什么没采取阿里云的SLB直接代理MyCat集群，刚开始设计架构的时候用的就是基于SLB做负载均衡，在项目运行一段时间后，发现MySql数据库服务器的TCP连接源源不断的增加，并且不会自我释放连接。经过研究发现，MyCat在接收到SLB发送的健康检查心跳的指令时，会把非mysql协议的指令直接发送给真实的mysql服务器，会建立大量MsqlIO连接，而mysql数据库无法识别这些指令就导致数据库连接泄露，这也算是Mycat的一个Bug，目前Mycat还没有解决该问题。

如果谁有好的解决方案，请跟笔者联系。

• 我们用了MyCat官方推荐的基于多台HaProxy+KeepAlived+MyCat的集群架构，但是阿里云的上ECS服务器跟我们自己的虚拟机不一样，它不支持浮动IP的，所以我们无法使用keepalived方案，虽然现在可以利用阿里云VIP解决这个问题，但是阿里云服务器上keepalived只能设置单播，且要做当主库宕机恢复后，容易出现IP漂移的问题，所以我们也放弃了这个方案。

当前问题和解决方案

基于上述现有数据库部署架构，我们肯定不难发现，如果单点HaProxy宕机，对我们整个生产环境系统来说，就是灾难性的雪崩，我们就做了一下解决方案：

• 方案一：基于Spring技术，自己开发了一套数据库客户端软负载的中间件，可以在数据库连接池中获取连接时，通过负载均衡器从动态数据源集合对象中后去一个数据源，并在初始化时启动一个线程监控所有mycat连接，定时进行健康检查，并根据结果更新负载均衡数据源集合对象中的数据源，其原理图如下：

  

  自定义数据库软负载原理图

• 方案二：基于MySql Connector/J java连接器的LoadBalancing协议，进行负载均衡。
  下面我们着重介绍Mysql Connector的loadbalancing协议。

Load Balancing协议与Failover协议

介绍loadbalancing协议之前我们先了解下Failover协议，loadbalancing协议就是基于Failover协议。

Failover协议

Failover协议是mysql的失效重连协议，即当客户端链接失效时，会尝试与其他host建立链接。其URL格式如下：

jdbc:mysql://[master-host]:[port],[slaves-host]:[port],.../[database]?[property=<value>]&[property=<value>]

master服务器需要位于hosts列表第一个，当创建一个connection时，mysql connector/J驱动会首先尝试和master host连接，如果出现异常，则依次和slaves中的host建立连接，直到成功为止；；即使与master的连接失效，但是mysql connector/J驱动并不会丢失master的特殊状态：比如它的访问模式、优先级等。当所有host都不可用，那么mysql connector/J驱动会继续轮询，直到次数达到阈值，通过属性retriesAllDown控制，默认120次，达到阈值仍然无法获取连接则跑出SQLException。
当master恢复后，mysql connector/J驱动又能自动的FallBack到master主机，基于这个特性，我们就能做一些故障容灾和自动恢复。

参见源码：(FailoverConnectionProxy)

Load Balancing（LB）协议

由于Failover协议没有load balance的特性，它读/写操作总是只发生在同一个host上，然而我们实际应用中，可能会出现‘replication’，‘多Master’的情况，比如我们mycat部署多台，需要负载均衡保证高可用，load balancing协议就应运而生了。LB协议可以将读/写负载到多个Mysql实例上，这些实例通常是‘replication’架构和集群架构。LB协议基于Failover协议，其URL格式为：

jdbc:mysql:loadbalance://[host]:[port],[host]:[port],...[/database]?[property=<value>]&[property=<value>]

mysql connector/J驱动创建的LoadBalancedConnection是一个逻辑链接，其内部持有一个物理链接列表，即与每个host建立一个Connection。url中的每个host都是平等的主host，当客户端获取连接时会有两种random(默认随机)和bestResponseTime(最小响应时间)两种均衡策略，可以在参数** loadBalanceStrategy**中指定。

（参见源码：LoadBalancedConnectionProxy，BalanceStrategy，LoadBalancedConnection）

• 当autocommit为false时，在事务的边界方法执行后，比如commit、rollback，将会触发BalanceStrategy从host列表中重新选择新的链接。
• 当链接上发生Exception时，比如socket异常，将会导致重新选择链接。
• 当autocommit为true时，当链接上执行“loadBalanceAutoCommitStatementThreshold”个statements后（Queries或者updates等），将会导致重新选择链接，默认为0表示“粘性链接，不重新选择链接”。（这是负载均衡的一种补偿措施）

方案选择

两种方案我们都在开发、测试环境甚至生成环境做过很多对数据库读写的测试操作，对比后做了以下总结：

• 方案一自定义软负载是自己实现的，功能单一，负载策略只有轮询，而且健康检查在很长一段时间出现连接泄露的问题，稳定性不够好，还需要做一些优化和测试进行打磨；
• 方案二是基于mysql的java连接驱动做的负载均衡，是官方提供的方案，稳定性和可用性更高，而且我们在经过很长一段时间的压测和容错性测试，发现其性能很优越，负载均衡策略也更丰富，使用过程更简单。

值得注意的是其中的autoReconnect、** autoReconnectForPools**这两个参数参数用于控制“重连”特性，即当一个session或者事务操作过程中，如果链接出现异常，driver不会跑出Exception而是尝试重新连接并继续执行，如果是非事务操作如查询，则该参数不会带来问题；如果是事务操作，在事务多个操作过程中发生重连，就有可能对session状态造成破坏，而导致数据不一致问题，即便开启autocommit=false仍然不能完全避免这个问题，事实上重连之后并不会rollback原来中断的事务，而是继续进行，参见【autoReconnect】。此参数选项将会在未来的版本中被移除，官方也建议禁用此特性。

总结

我们选择了基于msyql connector/J驱动的LB协议的数据库客户端高可用方案，其部署架构图如下：

基于数据库LB协议部署架构图

我建议数据库URL配置为一下格式：

jdbc:mysql:loadbalance://[host]:[port],[host]:[port],...[/database]?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&zerodatetimebehavior=converttonull&allowMultiQueries=true

• useUnicode=true&characterEncoding=utf-8：指定字符的编码、解码格式。
• zerodatetimebehavior=converttonull：JAVA连接MySQL数据库，在操作各项值均为为0（或者有0不正确的数据）的timestamp等（日期为0000-00-00。。。。）类型时不能正确处理，而是默认抛出一个异常，比如所见的：java.sql.SQLException: Cannot convert value '0000-00-00 00:00:00' from column XX to TIMESTAMP
• allowMultiQueries=true：可以允许一次执行多条sql(通过分号分割)