MySQL使用ReplicationConnection導致的連接失效分析與解决

MySQL數據庫讀寫分離，是提高服務質量的常用手段之一，而對於技術方案，有很多成熟開源框架或方案，例如：sharding-jdbc、spring中的AbstractRoutingDatasource、MySQL-Router等，而mysql-jdbc中的ReplicationConnection亦可支持。本文暫不對讀寫分離的技術選型做過多的分析，只是探索在使用druid作為數據源、結合ReplicationConnection做讀寫分離時，連接失效的原因，並找到一個簡單有效的解决方案。

問題背景

由於曆史原因，某幾個服務出現連接失效异常，關鍵報錯如下：

從日志不難看出，這是由於該連接長時間未和MySQL服務端交互，服務端已將連接關閉，典型的連接失效場景。

涉及的主要配置如下：

jdbc配置

jdbc:mysql:replication://master_host:port,slave_host:port/database_name

druid配置

testWhileIdle=true(即，開啟了空閑連接檢查)；timeBetweenEvictionRunsMillis=6000L(即，對於獲取連接的場景，如果某連接空閑時間超過1分鐘，將會進行檢查，如果連接無效，將拋弃後重新獲取)。

附：DruidDataSource.getConnectionDirect中，處理邏輯如下：

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(&quot;skip not validate connection.&quot;);
 }

 discardConnection(poolableConnection.holder);
 continue;
 }
 }
}


mysql超時參數配置

wait_timeout=3600(3600秒，即：如果某連接超過一個小時和服務端沒有交互，該連接將會被服務端kill)。顯而易見，基於如上配置，按照常規理解，不應該出現“The last packet successfully received from server was xxx,xxx,xxx milliseconds ago”的問題。（當然，當時也排除了人工介入kill掉數據庫連接的可能）。

當“理所應當”的經驗解釋不了問題所在，往往需要跳出可能浮於錶面經驗束縛，來一次追根究底。那麼，該問題的真正原因是什麼呢？

本質原因

當使用druid管理數據源，結合mysql-jdbc中原生的ReplicationConnection做讀寫分離時，ReplicationConnection代理對象中實際存在master和slaves兩套連接，druid在做連接檢測時候，只能檢測到其中的master連接，如果某個slave連接長時間未使用，會導致連接失效問題。

原因分析

mysql-jdbc中，數據庫驅動對連接的處理過程

結合com.mysql.jdbc.Driver源碼，不難看出mysql-jdbc中獲取連接的主體流程如下：

對於以“jdbc:mysql:replication://”開頭配置的jdbc-url，通過mysql-jdbc獲取到的連接，其實是一個ReplicationConnection的代理對象，默認情况下，“jdbc:mysql:replication://”後的第一個host和port對應master連接，其後的host和port對應slaves連接，而對於存在多個slave配置的場景，默認使用隨機策略進行負載均衡。

ReplicationConnection代理對象，使用JDK動態代理生成的，其中InvocationHandler的具體實現，是ReplicationConnectionProxy，關鍵代碼如下：

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的重要組成

關於數據庫連接代理，ReplicationConnectionProxy中的主要組成如下圖：

ReplicationConnectionProxy存在masterConnection和slavesConnection兩個實際連接對象，currentConnetion（當前連接）可以切換成mastetConnection或者slavesConnection，切換方式可以通過設置readOnly實現。業務邏輯中，實現讀寫分離的核心也在於此，簡單來說：使用ReplicationConnection做讀寫分離時，只要做一個“設置connection的readOnly屬性的”aop即可。基於ReplicationConnectionProxy，業務邏輯中獲取到的Connection代理對象，數據庫訪問時的主要邏輯是什麼樣的呢？

ReplicationConnection代理對象處理過程

對於業務邏輯而言，獲取到的Connection實例，是ReplicationConnection代理對象，該代理對象通過ReplicationConnectionProxy和ReplicationMySQLConnection相互協同完成對數據庫訪問的處理，其中ReplicationConnectionProxy在實現 InvocationHandler的同時，還充當對連接管理的角色，核心邏輯如下圖：

對於prepareStatement等常規邏輯，ConnectionMySQConnection獲取到當前連接進行處理（普通的讀寫分離的處理的重點正是在此）；此時，重點提及pingInternal方法，其處理方式也是獲取當前連接，然後執行pingInternal邏輯。

對於ping()這個特殊邏輯，圖中描述相對簡單，但主體含義不變，即：對master連接和sleves連接都要進行ping()的處理。

圖中，pingInternal流程和druid的MySQ連接檢查有關，而ping的特殊處理，也正是解决問題的關鍵。

druid數據源對MySQ連接的檢查

druid中對MySQL連接檢查的默認實現類是MySqlValidConnectionChecker，其中核心邏輯如下：

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);
 }

}


對應服務中使用的mysql-jdbc(5.1.45版)，在未設置“druid.mysql.usePingMethod”系統屬性的情况下，默認usePingMethod為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);
 }
}


同時，可以看出MySqlValidConnectionChecker中的ping方法使用的是MySQLConnection中的pingInternal方法，而該方法，結合上面對ReplicationConnection的分析，當調用pingInternal時，只是對當前連接進行檢驗。執行檢驗連接的時機是通過DrduiDatasource獲取連接時，此時未設置readOnly屬性，檢查的連接，其實只是ReplicationConnectionProxy中的master連接。

此外，如果通過“druid.mysql.usePingMethod”屬性設置usePingMeghod為false，其實也會導致連接失效的問題，因為：當通過valideQuery(例如“select 1”)進行連接校驗時，會走到ReplicationConnection中的普通查詢邏輯，此時對應的連接依然是master連接。

題外一問

：ping方法為什麼使用“pingInternal”，而不是常規的ping？原因：pingInternal預留了超時時間等控制參數。

解决方式

調整依賴版本

服務中使用的mysql-jdbc版本為5.1.45，druid版本為1.1.20。經過對其他高版本依賴的了解，依然存在該問題。

修改讀寫分離實現

修改的工作量主要在於數據源配置和aop調整，但需要一定的整體回歸驗證成本，鑒於涉及該問題的服務重要性一般，暫不做大調整。

拓展mysql-jdbc驅動

基於原有ReplicationConnection的功能，拓展pingInternal調整為普通的ping，集成原有Driver拓展新的Driver。方案可行，但修改成本不算小。

基於druid，拓展MySQL連接檢查

為簡單高效解决問題，選擇拓展MySqlValidConnectionChecker，並在druid數據源中加上對應配置即可。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()的實現邏輯中，會對所有master和slaves連接進行ping操作，最終每個ping操作都會調用到LoadBalancedConnectionProxy.doPing進行處理，而此處，可在數據庫配置url中設置loadBalancePingTimeout屬性設置超時時間。

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