MySQL使用ReplicationConnection导致的连接失效分析与解决

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：

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。

涉及的主要配置如下：

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

 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：

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<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的重要组成

关于数据库连接代理，ReplicationConnectionProxy中的主要组成如下图：

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：

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。

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