面试官：如何实现一个读写分离的中间件？

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来源：jianshu.com/p/549d88222528

公司 DBA 一直埋怨 Atlas 的难用，希望从客户端层出一个读写分离的方案。开源市场上在客户端做读写分离的开源软件基本上没有。业务方利用 Spring 自带的路由数据源能实现部分读写分离的功能，但是功能不够完善。部分参考 Sharing-JDBC 源码思想，利用部分业余时间，写了这个 Robustdb，总共只使用了十多个类，两千多行代码左右。

一、背景

随着业务量的增长，所有公司都不是直接选择分库分表设计方案的。很长一段时间内，会采用 库垂直拆分和分区表 来解决库表数据量比较大的问题，采用读写分离来解决访问压力比较大的问题。我们公司也是一样。目前绝大部分业务还是使用读写分离的方案。我相信很多公司和我们公司的架构一样，采用中间代理层做读写分离。结构如下：

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第一层是 VIP 曾。通过 VIP 做中间映射层，避免了应用绑定数据库的真实 IP，这样在数据库故障时，可以通过 VIP 飘移来将流量打到另一个库。但是 VIP 无法跨机房，为未来的异地多活设计埋下绕不过去的坎。

VIP 下面一层是读写分离代理，我们公司使用的是 360 的 Atlas。Atlas 通过将 SQL 解析为 DML（Data Modify Language）和 DQL（Data Query Language），DML 的请求全部发到主库，DQL 根据配置比例分发到读库（读库包括主库和从库）。

使用 Atlas 有以下不足：

• Altas 不再维护更新，现存一些 bug，bug 网上很多描述；

• Altas 中没有具体应用请求 IP 与具体数据库 IP 之间的映射数据，所以无法准确查到访问DB的请求是来自哪个应用；

• Altas 控制的粒度是 SQL 语句，只能指定某条查询 SQL 语句走主库，不能根据场景指定；

• DB 在自动关闭某个与 Altas 之间的连接时，Altas 不会刷新，它仍有可能把这个失效的连接给下次请求的应用使用；

• 使用 Altas，对后期增加其他功能模会比较麻烦。

基于 Atlas 以上问题，以及我们需要将数据库账号和连接配置集中管控。我们设计了下面这套方案：

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通过在客户端做读写分离可以解决 Atlas 上面存在的不足。整个流程如下图所示：

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二、Robustdb 原理

1、读写分离设计核心点——路由

支持每条 SQL 按照 DML、DQL 类型的默认路由。

需求描述

目前公司采用读写分离的方案来增强数据库的性能，所有的 DML（insert、updata、delete）操作在主库，通过 MySQL 的 binlog 同步，将数据同步到多个读库。所有的 DQL（select） 操作主库或从库，从而增强数据的读能力。

支持方法级别的指定路由

需求描述

在 Service 中指定方法中所有 DB 操作方法操作同一个数据库（主要是主库），保证方法中的 DB 读写都操作主库，避免数据同步延迟导致读从库数据异常。从而保证整个方法的事务属性。

解决思路

我们将获取真实数据库（主库还是哪个从库）放到需要建立连接时的地方，为此我们创建了 BackendConnection（传统是先连接数据库，然后再创建连接）。

在获取数据库连接时，通过对请求的 SQL 进行解析和类型判别，识别为 DML 和 DQL。如果是 DML，则在线程的单 SQL 线程本地变量上设置为 master，DQL 则设置为 slave，为后续选择数据库提供选择参考。

如果要支持方法级别的事务（也就是整个方法的 SQL 请求都发送到主库），需要借助拦截器，我们采用的是 AspectJ 方式的拦截器。会拦截所有带有类型为 dataSourceType 的 annotation 的方法。在执行方法前，在线程的多 SQL 线程本地变量上设置 dataSourceType 的 name 值（name 值为 master 代表走主库，name 值为 slave 代表走从库）。线程的多 SQL 线程本地变量为后续选择数据库提供选择参考。在方法执行完后，清理本地线程变量。

多 SQL 线程本地变量的优先级高于单 SQL 线程本地变量的优先级。

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注意点

本地线程变量要使用阿里包装的 Ttl，防止用户在方法内部启动线程池，导致普通的线程本地变量丢失，从而导致选库异常。

使用 Ttl 之后，需要在公司的 JVM 启动参数中增加

-javaagent:/{Path}/transmittable-thread-local-2.6.0-SNAPSHOT.jar

原理就是在 JVM 启动时，加载 transmittable-thread-local 中的类替换逻辑，将以后的 Runnable、Callable、ExecuteService 等线程池相关类替换成增强后的 TtlRunnable、TtlCallable、TtlExecuteService 等。

下面展示一下时序图中类的核心代码，仅供参考：

DataSoueceAspect

@Aspect
@Component
public class DataSourceAspect{
@Around( "execution(* *(..)) && @annotation(dataSourceType)")
public Object aroundMethod(ProceedingJoinPoint pjd, DataSourceType dataSourceType) throws Throwable { DataSourceContextHolder.setMultiSqlDataSourceType(dataSourceType.name());
Object result = pjd.proceed();
DataSourceContextHolder.clearMultiSqlDataSourceType();
return result;
}
}

BackendConnection

public final class BackendConnection extends AbstractConnectionAdapter {

private AbstractRoutingDataSource abstractRoutingDataSource;

//用于缓存一条sql（可能对应多个statement）或者一次事务中的连接
private final Map connectionMap = new HashMap();

//构造函数
public BackendConnection(AbstractRoutingDataSource abstractRoutingDataSource) {
this.abstractRoutingDataSource = abstractRoutingDataSource;
}

@Override
public PreparedStatement prepareStatement(String sql) throws SQLException {
return getConnectionInternal(sql).prepareStatement(sql);
}

@Override
public DatabaseMetaData getMetaData() throws SQLException {
if(connectionMap == null || connectionMap.isEmpty()){
return abstractRoutingDataSource.getResolvedDefaultDataSource().getConnection().getMetaData();
}
return fetchCachedConnection(connectionMap.keySet().iterator().next().toString()).get().getMetaData();
}

@Override
public PreparedStatement prepareStatement(String sql, int resultSetType, int resultSetConcurrency)
throws SQLException {
return getConnectionInternal(sql).prepareStatement(sql,resultSetType,resultSetConcurrency);
}

@Override
public PreparedStatement prepareStatement(String sql, int resultSetType, int resultSetConcurrency,
int resultSetHoldability) throws SQLException {
return getConnectionInternal(sql).prepareStatement(sql, resultSetType, resultSetConcurrency, resultSetHoldability);
}

@Override
public PreparedStatement prepareStatement(String sql, int autoGeneratedKeys) throws SQLException {
return getConnectionInternal(sql).prepareStatement(sql, autoGeneratedKeys);
}

@Override
public PreparedStatement prepareStatement(String sql, int[] columnIndexes) throws SQLException {
return getConnectionInternal(sql).prepareStatement(sql, columnIndexes);
}

@Override
public PreparedStatement prepareStatement(String sql, String[] columnNames) throws SQLException {
return getConnectionInternal(sql).prepareStatement(sql, columnNames);
}

@Override
protected Collection getConnections() {
return connectionMap.values();
}

/**
* 根据sql获取连接，对连接进行缓存
* @param sql
* @ return
* @throws SQLException
*/
private Connection getConnectionInternal(final String sql) throws SQLException {
//设置线程环境遍历
if (ExecutionEventUtil.isDML(sql)) {
DataSourceContextHolder.setSingleSqlDataSourceType(DataSourceType.MASTER);
} else if (ExecutionEventUtil.isDQL(sql)) {
DataSourceContextHolder.setSingleSqlDataSourceType(DataSourceType.SLAVE);
}
//根据上面设置的环境变量，选择相应的数据源
Object dataSourceKey = abstractRoutingDataSource.determineCurrentLookupKey();
String dataSourceName = dataSourceKey.toString();

//看缓存中是否已经含有相应数据源的连接
Optional connectionOptional = fetchCachedConnection(dataSourceName);
if (connectionOptional.isPresent()) {
return connectionOptional.get();
}
//缓存中没有相应连接，建立相应连接，并放入缓存
Connection connection = abstractRoutingDataSource.getTargetDataSource(dataSourceKey).getConnection();
connection.setAutoCommit(super.getAutoCommit());
connection.setTransactionIsolation(super.getTransactionIsolation());

connectionMap.put(dataSourceKey.toString(), connection);

return connection;
}

/**
* 从缓存中取数据源
* @param dataSourceName
* @ return
*/
private Optional fetchCachedConnection(final String dataSourceName) {
if (connectionMap.containsKey(dataSourceName)) {
return Optional.of(connectionMap.get(dataSourceName));
}
return Optional.absent();
}

AbstractRoutingDataSource

/**
*
* @Type AbstractRoutingDataSource
* @Desc 数据源路由器（spring的AbstractRoutingDataSource将resolvedDataSources的注入放在bean初始化）
* @Version V1.0
*/
public abstract class AbstractRoutingDataSource extends AbstractDataSource {

private boolean lenientFallback = true;

private Map targetDataSources;

private Object defaultTargetDataSource;

private Map resolvedDataSources = new HashMap();

private DataSource resolvedDefaultDataSource;

private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AbstractRoutingDataSource.class);

public BackendConnection getConnection() throws SQLException {
return new BackendConnection(this);
}

public BackendConnection getConnection(String username, String password)
throws SQLException {
return new BackendConnection(this);

public void afterPropertiesSet() {
if (this.targetDataSources == null) {
throw new IllegalArgumentException( "Property 'targetDataSources' is required");
}
this.resolvedDataSources = new HashMap(this.targetDataSources.size());
for (Map.Entry entry : this.targetDataSources.entrySet()) {
Object lookupKey = resolveSpecifiedLookupKey(entry.getKey());
DataSource dataSource = resolveSpecifiedDataSource(entry.getValue());
this.resolvedDataSources.put(lookupKey, dataSource);
}
if (this.defaultTargetDataSource != null) {
this.resolvedDefaultDataSource = resolveSpecifiedDataSource(this.defaultTargetDataSource);
}
}

public void putNewDataSource(Object key, DataSource dataSource){
if(this.resolvedDataSources == null){
this.resolvedDataSources = new HashMap();
}
if(this.resolvedDataSources.containsKey(key)){
this.resolvedDataSources.remove(key);
logger.info( "remove old key:" + key);
}
logger.info( "add key:" + key + ", value=" + dataSource);
this.resolvedDataSources.put(key, dataSource);
}

/**
* 数据源选择逻辑
*/
public DataSource determineTargetDataSource() {
Assert.notNull(this.resolvedDataSources, "DataSource router not initialized");

Object lookupKey = determineCurrentLookupKey();
DataSourceContextHolder.clearSingleSqlDataSourceType();

int index = 0;
for (Entry element : resolvedDataSources.entrySet()) {
logger.debug( "myAbstractDS, index:" + index + ", key:" + element.getKey() + ", value:" + element.getValue().toString());
index++;
}
DataSource dataSource = this.resolvedDataSources.get(lookupKey);
if (dataSource == null && (this.lenientFallback || lookupKey == null)) {
dataSource = this.resolvedDefaultDataSource;
}
if (dataSource == null) {
throw new IllegalStateException( "Cannot determine target DataSource for lookup key [" + lookupKey + "]");
}
logger.debug( "myAbstractDS, hit DS is " + dataSource.toString());
return dataSource;
}

public DataSource getTargetDataSource(Object lookupKey) {
Assert.notNull(this.resolvedDataSources, "DataSource router not initialized");

if(lookupKey == null){
lookupKey = determineCurrentLookupKey();
}
DataSourceContextHolder.clearSingleSqlDataSourceType();

int index = 0;
for (Entry element : resolvedDataSources.entrySet()) {
logger.debug( "myAbstractDS, index:" + index + ", key:" + element.getKey() + ", value:" + element.getValue().toString());
index++;
}
DataSource dataSource = this.resolvedDataSources.get(lookupKey);
if (dataSource == null && (this.lenientFallback || lookupKey == null)) {
dataSource = this.resolvedDefaultDataSource;
}
if (dataSource == null) {
throw new IllegalStateException( "Cannot determine target DataSource for lookup key [" + lookupKey + "]");
}
logger.debug( "myAbstractDS, hit DS is " + dataSource.toString());
return dataSource;
}

public abstract Object determineCurrentLookupKey();

public abstract Object getCurrentSlaveKey();

@Override
public boolean isWrapperFor(Class iface) throws SQLException {
return (iface.isInstance(this) || determineTargetDataSource().isWrapperFor(iface));
}

@SuppressWarnings( "unchecked")
@Override
public T unwrap(Class iface) throws SQLException {
if (iface.isInstance(this)){
return (T) this;
}
return determineTargetDataSource().unwrap(iface);
}

protected Object resolveSpecifiedLookupKey(Object lookupKey) {
return lookupKey;
}

protected DataSource resolveSpecifiedDataSource(Object dataSource) throws IllegalArgumentException {
if (dataSource instanceof DataSource) {
return (DataSource) dataSource;
}
else {
throw new IllegalArgumentException(
"Illegal data source value - only [javax.sql.DataSource] and String supported: " + dataSource);
}
}
//get set方法省略
}

DataSourceContextHolder

public class DataSourceContextHolder {

private static final TransmittableThreadLocal singleSqlContextHolder = new TransmittableThreadLocal();

private static final TransmittableThreadLocal multiSqlContextHolder = new TransmittableThreadLocal();

/**
* @Description: 设置单条sql数据源类型
* @param dataSourceType 数据库类型
* @ return void
* @throws
*/
public static void setSingleSqlDataSourceType(String dataSourceType) {
singleSqlContextHolder.set(dataSourceType);
}

/**
* @Description: 获取单条sql数据源类型
* @param
* @ return String
* @throws
*/
public static String getSingleSqlDataSourceType() {
return singleSqlContextHolder.get();
}

/**
* @Description: 清除单条sql数据源类型
* @param
* @ return void
* @throws
*/
public static void clearSingleSqlDataSourceType() {
singleSqlContextHolder.remove();
}

/**
* @Description: 设置多条sql数据源类型
* @param dataSourceType 数据库类型
* @ return void
* @throws
*/
public static void setMultiSqlDataSourceType(String dataSourceType) {
multiSqlContextHolder.set(dataSourceType);
}

/**
* @Description: 获取多条sql数据源类型
* @param
* @ return String
* @throws
*/
public static String getMultiSqlDataSourceType() {
return multiSqlContextHolder.get();
}

/**
* @Description: 清除多条sql数据源类型
* @param
* @ return void
* @throws
*/
public static void clearMultiSqlDataSourceType() {
multiSqlContextHolder.remove();
}

/**
* 判断当前线程是否为使用从库为数据源. 最外层service有slave的aop标签 或者 service没有aop标签且单条sql为DQL
*
* @ return
*/
public static boolean isSlave() {
return "slave".equals(multiSqlContextHolder.get()) || (multiSqlContextHolder.get()==null && "slave".equals(singleSqlContextHolder.get())) ;
}

DynamicDataSource

public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource implements InitializingBean{

private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DynamicDataSource.class);

private Integer slaveCount = 0;

// 轮询计数,初始为-1,AtomicInteger是线程安全的
private AtomicInteger counter = new AtomicInteger(-1);

// 记录读库的key
private List slaveDataSources = new ArrayList(0);

// slave库的权重
private Map slaveDataSourcesWeight;

private Object currentSlaveKey;

public DynamicDataSource() {
super();
}

/**
* 构造函数
* @param defaultTargetDataSource
* @param targetDataSources
* @param slaveDataSourcesWeight
*/
public DynamicDataSource(Object defaultTargetDataSource, Map targetDataSources, Map slaveDataSourcesWeight) {
this.setResolvedDataSources(new HashMap(targetDataSources.size()));
for (Map.Entry entry : targetDataSources.entrySet()) {
DataSource dataSource = resolveSpecifiedDataSource(entry.getValue());
this.putNewDataSource(entry.getKey(), dataSource);
}
if (defaultTargetDataSource != null) {
this.setResolvedDefaultDataSource(resolveSpecifiedDataSource(defaultTargetDataSource));
}
this.setSlaveDataSourcesWeight(slaveDataSourcesWeight);
this.afterPropertiesSet();
}

@Override
public Object determineCurrentLookupKey() {
// 使用DataSourceContextHolder保证线程安全，并且得到当前线程中的数据源key
if (DataSourceContextHolder.isSlave()) {
currentSlaveKey = getSlaveKey();
return currentSlaveKey;
}
//TODO
Object key = "master";
return key;
}

@Override
public void afterPropertiesSet() {
try {
super.afterPropertiesSet();
Map resolvedDataSources = this.getResolvedDataSources();
//清空从库节点，重新生成
slaveDataSources.clear();
slaveCount = 0;
for (Map.Entry entry : resolvedDataSources.entrySet()) {
if(slaveDataSourcesWeight.get(entry.getKey())==null){
continue;
}
for(int i=0; i slaveDataSources.add(entry.getKey());
slaveCount++;
}
}
} catch (Exception e) {
logger.error( "afterPropertiesSet error! ", e);
}
}

/**
* 轮询算法实现
*
* @ return
*/
public Object getSlaveKey() {
if(slaveCount <= 0 || slaveDataSources == null || slaveDataSources.size() <= 0){
return null;
}
Integer index = counter.incrementAndGet() % slaveCount;
if (counter.get() > 9999) { // 以免超出Integer范围
counter.set(-1); // 还原
}
return slaveDataSources.get(index);
}

public Map getSlaveDataSourcesWeight() {
return slaveDataSourcesWeight;
}

public void setSlaveDataSourcesWeight(Map slaveDataSourcesWeight) {
this.slaveDataSourcesWeight = slaveDataSourcesWeight;
}

public Object getCurrentSlaveKey() {
return currentSlaveKey;
}
}

2、读库流量分配策略设计

我们所有的数据库连接都是管控起来的，包括每个库的流量配置都是支持动态分配的。

支持读库按不同比例承接读请求。通过配置页面动态调整应用的数据库连接以及比例，支持随机或者顺序的方式将流量分配到相应的读库中去。

这里我们使用的配置管理下发中心是我们公司自己开发的 gconfig，当然替换成开源的 diamond 或者 applo 也是可以的。

当接收到配管中心的调整指令，会动态更新应用数据源连接，然后更新 beanFactory 中的 datasource。核心函数如下：

/**
* 更新beanFactory
* @param properties
*/
public void refreshDataSource(String properties) {
YamlDynamicDataSource dataSource;
try {
dataSource = new YamlDynamicDataSource(properties);
} catch (IOException e) {
throw new RuntimeException( "convert datasource config failed!");
}

// 验证必须字段是否存在
if (dataSource == null && dataSource.getResolvedDataSources() == null
|| dataSource.getResolvedDefaultDataSource() == null || dataSource.getSlaveDataSourcesWeight() == null) {
throw new RuntimeException( "datasource config error!");
}
ConcurrentHashMap newDataSource = new ConcurrentHashMap(
dataSource.getResolvedDataSources());

//更新数据源的bean
DynamicDataSource dynamicDataSource = (DynamicDataSource) ((DefaultListableBeanFactory) beanFactory)
.getBean(dataSourceName);
dynamicDataSource.setResolvedDefaultDataSource(dataSource.getResolvedDefaultDataSource());
dynamicDataSource.setResolvedDataSources(new HashMap());//将数据源清空，重新添加
for (Entry element : newDataSource.entrySet()) {
dynamicDataSource.putNewDataSource(element.getKey(), element.getValue());
}
dynamicDataSource.setSlaveDataSourcesWeight(dataSource.getSlaveDataSourcesWeight());
dynamicDataSource.afterPropertiesSet();

三、性能

我们经过性能测试，发现 Robustdb 的性能在一定层度上比 Atlas 性能更好。压测结果如下：