作者

张永伦，京东数科高级软件工程师，Apache ShardingSphere(Incubating) PPMC。长期从事分布式系统的高可用、高并发相关工作。热衷于网络IO、性能优化方面的技术挑战。目前专注于Sharding-Proxy的持续优化和PostgreSQL协议的开发工作。

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2018年11月10日，ShardingSphere进入Apache孵化器，团队在经历了短暂的庆祝和喜悦后，立即投入到了3.1.0的开发工作中。3.1.0版本首次支持了DISTINCT子句，并且在全新解析引擎的支持下，能够100%兼容路由至单一数据节点的全部SQL（目前仅MySQL）。正是在这两个重要特性的支持下，Apache ShardingSphere迎来了2018年度的最后一个挑战：对接京东金融的杀手级应用——京东白条！

京东白条由于业务体量巨大，数据库不可避免地进行了水平拆分。拆分之后的数据节点规模达到了十万级别，是极度少见的金融级、高并发、海量数据并存的应用系统。为了追求性能极致以及代码的可控性，京东白条之前是在业务框架中，根据分片键替换数据库和表名称进行分片的。

随着业务的发展，通过业务框架进行分片的方式，使得代码的维护成本不断攀升。ShardingSphere在经过了大量系统的验证之后，理所当然的成为了京东白条的数据分片中间件的首选方案，ShardingSphere团队也非常愿意帮助京东白条团队解耦业务和底层技术代码，缓解开发工程师肩上的重担。

虽然开源三年有余，ShardingSphere经历了大量系统的检验，项目已经相对成熟，但面对国内乃至世界上屈指可数的京东金融王牌级产品，仍将是一次严峻的考验。而事实上，对接工作也确实不是一帆风顺，遇到了很多在以往系统上遇不到的深层次问题。本文将这些问题的解决过程记录下来，供大家参考。

首先介绍一下本次对接的两个重要概念：

分布式链路追踪系统

值得一提的是，本次对接大量运用了分布式链路追踪技术，对问题定位起到了事半功倍的作用。京东数科平台开发部的SGM(Service Governance And Monitoring)，是一套致力于分布式服务监控、跟踪、预警的综合服务治理解决方案，是实现全链路监控的基础。它的特点：

• 亚秒级延迟（被监控方法从调用产生到图形展示、预警的总延时在10秒左右）
• 代码零侵入（启动脚本指定探针即可实现全链路的监控与预警）
• 全链路分析，快速故障定位（调用链整体分析，每个节点数据库耗时、缓存耗时、日志耗时、网络耗时一目了然，快速根源问题定位）
• 高吞吐，弹性伸缩（数据结构及算法极度优化，单核心支持5000QPS的计算量，支持横向扩容）
• 性能影响小（服务平均响应时间在5ms时，性能影响小于3%）
• 多维度业务监控（灵活可配置的多维度业务监控，如分类监控、比值监控、累加监控、状态转移监控、业务流程监控等）

更多详情请点击官网： http://imsgm.io

连接池配置

很多人根据经验或公式设置数据库连接池的大小，从几十到几百都有。但对于大规模分布式系统，每个实例可能只允许分配2~3个连接。比如，500个实例的系统，每个实例分配3个连接，那么对于一个MySQL实例来说就产生了1500个连接。这种配置下，数据库连接的问题会被无限放大，任何风吹草动都会导致getConnection()超时等问题。这次对接暴露出的问题，多少都与这种配置有关，所以有必要在前面单独说明一下。京东白条为了更高的性能以及无中心化架构，采用了Sharding-JDBC作为数据分片的接入端，但同时也不得不面对应用实例过多会占用数据库大量连接的问题，因此需要将每个应用的连接数降至最低。

下面来逐一分析下遇到的问题以及解决方案。

问题1 请求响应时间变长

现象

集成ShardingSphere后，请求响应较白条原系统慢，且GC比原系统多。

分析

经过一段时间的观察，这个问题在几分钟后逐步恢复。查看线程使用情况，发现系统启动后，线程数量飙升。

而原系统的线程数量稳定。同时，还发现新系统的负载也比较高。

看到这个现象后，问题就很容易定位了。熟悉ShardingSphere的小伙伴都知道，程序启动后会对所有分表的Metadata进行校验。对于几十，几百张表的校验，用户几乎感知不到，但面向十万级别的数据库表，再加上业务的压力，导致校验需要几分钟才能完成，严重降低系统性能。

处理

Metadata的校验是非常有必要的，之前是强制必须校验。经过讨论决定，将校验调整为可配置，用户可以通过check.table.metadata.enabled属性设置是否校验，默认不校验。

问题2 获取数据库连接超时

现象

随着业务量的增加，系统频繁抛出异常: java.sql.SQLTransientConnectionException: HikariPool-25 - Connection is not available, request timed out after 3000ms.

同时，大量的请求超时，监控平台不停报警。

分析

通过SGM的秒级监控，可以看到平均响应时间达到3秒，TP99高于15秒。

看到这个异常后，首先怀疑的是有慢SQL，会导致数据库连接被长时间占用，连接池队列阻塞，大量超时，比较容易解释这个现象，但可能性较小。

事实上，确实不是慢SQL的问题，随便找一次请求，显示Hikari耗时3372ms，MySQL耗时0.65ms，一定还存在更深层次的问题。是性能问题吗？可是其他系统从来没有测出过如此差的性能，Sharding-JDBC相对于原始JDBC的损耗是很小的。

经过一番波折，又有了新的发现。在查看某个接口完整调用链的时候，发现了getConnection()被调用了6次，但只执行了3次SQL。多出来一倍的getConnection()干什么？这又与获取连接超时有什么关系呢？

还是在调用链中，发现了业务框架会在每次执行SQL前调用getMetaData()方法进行元数据检查，这个方法返回一个DatabaseMetaData对象，并且需要额外占用一个连接。这就能解释，为什么getConnection()被调用了6次，但只执行了3次SQL了。连接消耗大了一倍，连接池又配置的那么小，所以超时很合理吧？

了解Apache ShardingSphere原理的小伙伴会知道，Sharding-JDBC的Connection对象是先于真正的数据库Connection对象创建的，原因是如果不知道当前要执行SQL，是无法预知最终分片结果的，因此也无法预先创建与数据库的真实连接。业务框架在每次执行SQL前调用getMetaData()方法，ShardingSphere只能在将第一个真实数据源的MetaData取出。这就造成了无论最终执行的SQL路由在那个数据分片，所有的getMetaData()操作都将路由至第一个真实数据源。显然，单一的数据源难以承受来自白条系统的全部压力，因此导致了该数据源的连接获取超时。

处理

解决方法比较简单，缓存DatabaseMetaData对象，每次调用getMetaData()直接返回缓存结果。当时并没有意识到，DatabaseMetaData被缓存的同时，也保持了与每一个物理库的连接。但是，这次更新为另一个大型翻车埋下了伏笔。

问题3 SQL解析耗时高

现象

SQL解析偶尔出现几十毫秒的耗时。这是在SGM中对parse()方法的耗时进行排序时发现的。

分析

ShardingSphere在3.1.0版为了更好的SQL兼容性，采用基于ANTLR的解析引擎，其效率比原有自研解析引擎会低一些。但是由于解析结果的缓存，真实应用时，影响可以忽略不计。上图中的系统已经运行了几个小时，不存在新出现并未加入缓存的SQL情况，因此基本可以断定是缓存出了问题。

处理

直接看缓存的代码，解析结果是通过弱引用保存的。弱引用遇到GC就会被回收，应该改成软引用，软引用只会在OOM之前的那次GC被回收。

问题4 获取数据库连接超时

现象

标题怎么跟问题2重复了？是的，前面一顿操作猛于虎，本以为可以高枕无忧了，然而却被现实啪啪打脸。依然抛异常，获取连接依然失败，而且响应时间居高不下，也就比原系统慢个六七倍吧。

经过一段时间的观察，又发现了响应时间很不稳定，存在较大的抖动。

同时，Young GC频率明显比原系统高。

分析

是时候认真分析一下这个异常了： java.sql.SQLTransientConnectionException: HikariPool-25 - Connection is not available, request timed out after 3000ms.

之所以会抛出这个异常，与HikariCP的两个参数有关：

如果你的应用等待连接池中连接的时间超过connectionTimeout，就会抛出上面那个异常，所以Connection is not available, request timed out after 3000ms，说明这个参数白条配置的是3000。

这个参数控制了连接池的大小，如果maximumPoolSize个连接都不空闲，那么新的getConnection()会在一个队列里阻塞住，然后要么排队拿到连接，要么等待时间到达connectionTimeout后抛出异常。

对于当前系统，要满足什么条件才会出现这个异常呢？我们按一个请求1ms计算，3个连接处理同步请求，每个连接每秒处理1000个，那么吞吐就是3000。就是说，即使你从图上即使看到QPS是3000，连接池的队列里都不用排队的，不会存在积压，不积压就不会超时。如果积压了，就一定会超时，即使1秒只积压1个请求，按照当前的配置，排队3秒，需要队列里有9000个请求，其中的第9000个请求会超时。所以，9000秒之后，就会持续不断的抛异常。

从图上可以看到，这个实例的QPS才100左右，所以即使峰值比现在高10倍，也是抗的住的（不考虑其他资源瓶颈的情况）。心里有了这把尺子，就知道，当前连接池承受的压力，至少是正常情况的几十倍。第一时间就会怀疑存在SQL全路由的情况。这里补充一下，系统正常运行情况下，SQL只会路由到一个真实表。全路由指的是SQL被路由到所有的真实库或真实表。如果是库全路由，会增加几十倍的查询，如果是表全路由，会增加几千倍的查询。

一条逻辑SQL期望路由到一个物理表，对应一次getSQLExecuteGroup调用。在SGM中过滤出慢SQL，查看其完整调用链，发现getSQLExecuteGroup被调用了n次，基本可以确定是全路由的情况。下图就是真实翻车现场：

全路由使系统的压力数十倍的增加，不仅会造成getConnection()超时，还会导致系统响应时间抖动和GC频繁等问题。

处理

根据调用链中的接口，找到逻辑SQL，类似：

这个包含子查询的SQL没有解析正确，导致被路由至全库。

另一个SQL是CASE WHEN语法没有解析正确，同样被路由至全库：

修复这两个Bug后，系统恢复正常，再也没出现类似的异常。

PS：以上两个举例的两个SQL并非京东白条的业务系统真实SQL。

问题5 启动8小时后服务不可用

现象

服务在毫无征兆的的情况下，瞬间变为不可用。

查看日志，发现异常信息：

com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLNonTransientConnectionException:

No operations allowed after connection closed.

分析

为什么是8小时呢？根据异常信息，自然联想到某个定时器超时导致连接被释放，然后这个被释放的连接又被服务拿到了去进行数据库操作。首先想到的就是MySQL的wait_timeout和interactive_timeout两个参数。

interactive_timeout针对交互式连接，wait_timeout针对非交互式连接。所谓的交互式连接，即在mysql_real_connect()函数中使用了CLIENT_INTERACTIVE选项。说得直白一点，通过MySQL客户端连接数据库是交互式连接，通过JDBC连接数据库是非交互式连接。他们的默认值都是28800秒，也就是8小时。再一查日志，从启动到不可用这段时间也差不多8小时，貌似找到了问题的原因。

可是，在MySQL文档里写的很清楚，连接只有在8小时什么也不干的情况才会被关闭。而我们的情况是，挂掉的前一秒还在干活。

在这里纠结了很久，直到检查白条应用配置的时候看到了HikariCP的maxLifetime参数：

这个参数的原理不同于MySQL的timeout，它并不探测连接是否一直在活跃中，它的原理更加类似于缓存中的TTL概念，只要时间一到，做完当前工作后即会优雅关闭。京东白条中这个值是28770，也和日志吻合。好了，终于证明了8小时后连接会关闭，然而并没有什么用，因为连接关闭后会被连接池清理掉，下一次getConnection()不会拿到已经关闭的连接。

还记得之前我们缓存的DatabaseMetaData吗？它在系统启动的时取出DatabaseMetaData并缓存，以供应用在获取到真实的数据库连接之前调用getMetaData()时使用，缓存了DatabaseMetaData的引用之后，就将该连接关闭了。由于应用一直可以正常运行，因此让我们产生了一个错觉，认为缓存的DatabaseMetaData引用实际是无需连接的，因为连接关了仍然可用。但我们忽略了连接池的特性，采用了连接池的连接关闭，其实并不是真正的断开与数据库的连接，而是将其归还给了连接池，以便于其他请求复用。因此，缓存一份引用的DatabaseMetaData仍然在隐式的使用当初创建它的那个连接。直到maxLifetime时间阈值，这个连接才真正被关闭，导致所有对DatabaseMetaData的操作，仍然使用那个被关闭的连接而产生异常。

处理

把DatabaseMetaData常用方法的返回结果也缓存，完成之后关闭连接，也就是把连接还给连接池。最后既解决了问题，也节省了一个连接。顺便吐个槽，DatabaseMetaData这个接口好几百个方法，完全实现了一遍，工作量还是很大的。

当前进展

现在，ShardingSphere已经平稳的在白条生产环境运行了几周，性能与原生JDBC几乎一致，GC次数，资源消耗也未见异常。

小结

与白条的对接还在继续，不知道以后还会遇到什么问题。在经历了这轮血腥洗礼后，我们相信，以后不管再遇到什么问题，都会有底气的说一句：这是常规操作。

经历了京东白条的挑战，使ShardingSphere的稳定性得到了进一步的提升。关注ShardingSphere的小伙伴们，你们有计划使用ShardingSphere了么？

福利

想了解问题定位神器SGM？

服务治理与监控 | 分布式服务跟踪（SGM）实践

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项目地址：

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