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千亿级数据平滑扩容之应用服务动态扩容实现

标签：
Java 架构

1. ShardingJDBC的集成配置

  1. POM依赖配置

    org.projectlomboklombokprovidedorg.springframework.bootspring-boot-starter-weborg.apache.shardingspheresharding-jdbc-core${sharding.jdbc.version}org.apache.shardingspheresharding-jdbc-orchestration${sharding.jdbc.version}mysqlmysql-connector-java${mysql.version}com.alibabadruid-spring-boot-starter${druid.version}org.springframework.bootspring-boot-starter-data-jpa

  2. 数据源配置

    server:
  port: 10692
spring:
  application:
    name: dynamic-database
  # 第一个数据源配置， 采用Druid
  datasource:
    tradesystem:
      type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
      driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
      username: root
      password: 654321
      url: jdbc:mysql://10.10.20.130:3306/smooth?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false&serverTimezone=UTC
      druid:
        # 连接池的配置信息
        # 初始化大小，最小，最大
        initial-size: 5
        min-idle: 5
        maxActive: 20
        # 配置获取连接等待超时的时间
        maxWait: 60000
        # 配置间隔多久才进行一次检测，检测需要关闭的空闲连接，单位是毫秒
        timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000
        # 配置一个连接在池中最小生存的时间，单位是毫秒
        minEvictableIdleTimeMillis: 300000
        validationQuery: SELECT 1
        testWhileIdle: true
        testOnBorrow: false
        testOnReturn: false
        # 打开PSCache，并且指定每个连接上PSCache的大小
        poolPreparedStatements: true
        maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize: 20
        # 配置监控统计拦截的filters，去掉后监控界面sql无法统计，'wall'用于防火墙
        filters: stat,wall,log4j
        # 通过connectProperties属性来打开mergeSql功能；慢SQL记录
        #connectionProperties: druid.stat.mergeSql\=true;druid.stat.slowSqlMillis\=5000

  3. ShardingJDBC代码配置

    分库配置规则：

    /**
 * 分库配置规则
 */
public class ShardingDataSourceRule implements PreciseShardingAlgorithm {

    /**
     * 分片规则， 取模运算
     */
    public static int MOD = 1;

    /**
     * 根据账户ID做分库处理
     * @param names
     * @param value
     * @return
     */
    @Override
    public String doSharding(Collection names, PreciseShardingValue preciseShardingValue) {
        Long accountNo = preciseShardingValue.getValue();
        String dataSource = DatasourceEnum.DATASOURCE_PREFIX.getValue() + accountNo % MOD;
        return dataSource;
    }
}

    这里假设根据账户ID来做分库处理， 根据账户ID取模计算分库信息。
    分表配置规则：

      /**
 	* 表分片规则
 	*/
  public class ShardingTableRule implements PreciseShardingAlgorithm {
 		 @Override
 		 public String doSharding(Collection collection, PreciseShardingValue preciseShardingValue) {
 				 // 不做分表处理， 直接返回表名
 				 return preciseShardingValue.getLogicTableName();
 		 }
  }

    如有需要， 可以在这里设置分表配置规则，因为是做数据库的平滑扩容， 只要实现分库即可， 这里就不做分表的配置， 采用默认表名即可。

    分片规则的集成配置：

    /**
 * 分片规则的集成配置
 */
private TableRuleConfiguration orderRuleConfig(){
    //订单表， 多个分片示例： "DB_${1..3}.t_order_${1..3}"  ds_0.t_trade_order
    DynamicShardingService.SHARDING_RULE_DATASOURCE =  DatasourceEnum.DATASOURCE_1.getValue();
    String actualDataNodes =  DatasourceEnum.DATASOURCE_1.getValue() + "." + DatasourceEnum.TABLE_ORDER.getValue() ;
    TableRuleConfiguration tableRuleConfig = new TableRuleConfiguration(DatasourceEnum.TABLE_ORDER.getValue(), actualDataNodes);
    //设置分表策略
    tableRuleConfig.setDatabaseShardingStrategyConfig(new StandardShardingStrategyConfiguration("accountNo", new ShardingDataSourceRule()));
    tableRuleConfig.setTableShardingStrategyConfig(new StandardShardingStrategyConfiguration("accountNo",new ShardingTableRule()));
    // 记录订单表的分片规则， 便于后续编排管理
    DynamicShardingService.SHARDING_RULE_TABLE_ORDER = actualDataNodes;
    return tableRuleConfig;
}

/**
 * 数据源Sharding JDBC配置
 * @return
 */
@Bean(name = "tradeSystemDataSource")
@Primary
@DependsOn("tradeDruidDataSource")
public DataSource tradeSystemDataSource(@Autowired DruidDataSource tradeDruidDataSource) throws Exception{

    ShardingRuleConfiguration shardJdbcConfig = new ShardingRuleConfiguration();
    shardJdbcConfig.getTableRuleConfigs().add(orderRuleConfig());
    ...
}

    在orderRuleConfig方法里面配置分片规则，在tradeSystemDataSource方法里面加入分片规则配置。

2.服务编排功能（自定义注册中心）

2.0.0.M1版本开始，Sharding-JDBC提供了数据库治理编排功能，主要包括：

  1. 配置集中化与动态化，可支持数据源、表与分片及读写分离策略的动态切换
  2. 数据治理。提供熔断数据库访问程序对数据库的访问和禁用从库的访问的能力
  3. 支持Zookeeper和Etcd的注册中心

这里要实现动态数据源的切换， 需要加入编排功能。

本地注册中心的实现类，LocalRegistryCenter关键代码：

public class LocalRegistryCenter implements RegistryCenter {
    /**
     * 注册事件监听缓存记录
     */
	public static Map listeners = new ConcurrentHashMap<>();
	
	private RegistryCenterConfiguration config;
	
	private Properties properties;
	/**
	 * 记录Sharding节点配置信息
	 */
	public static Map values = new ConcurrentHashMap<>();
    ...
        
    @Override
	public void watch(String key, DataChangedEventListener dataChangedEventListener) {
		if (null != dataChangedEventListener) {
			// 将Sharding事件监听器缓存下来
			listeners.put(key, dataChangedEventListener);
		}
	}
    ...
    @Override
	public String getType() {
		// 标识本地注册中心的注入名称
		return "localRegisterCenter";
	}
    ...
    
}

通过SPI机制， 自动注入， 创建配置文件：

file

org.apache.shardingsphere.orchestration.reg.api.RegistryCenter内容指向刚才创建的配置类：

com.itcast.database.smooth.config.LocalRegistryCenter

最后在数据源配置里面加入配置类：

public DataSource tradeSystemDataSource(@Autowired DruidDataSource tradeDruidDataSource) throws Exception{

    ShardingRuleConfiguration shardJdbcConfig = new ShardingRuleConfiguration();
    shardJdbcConfig.getTableRuleConfigs().add(orderRuleConfig());
    shardJdbcConfig.setDefaultDataSourceName(DatasourceEnum.DATASOURCE_1.getValue());

    Properties props = new Properties();
    //打印sql语句，生产环境关闭减少日志量
    props.setProperty("sql.show",Boolean.TRUE.toString());

    Map dataSourceMap = new LinkedHashMap<>() ;
    dataSourceMap.put(DatasourceEnum.DATASOURCE_1.getValue(),tradeDruidDataSource) ;
    // 服务编排配置， 加入本地注册中心配置类
    OrchestrationConfiguration orchestrationConfig = new OrchestrationConfiguration(
            DYNAMIC_SHARDING, new RegistryCenterConfiguration("localRegisterCenter"),
            false);
    return OrchestrationShardingDataSourceFactory.createDataSource(dataSourceMap, shardJdbcConfig, props,
            orchestrationConfig);

}

3. 动态切换实现（预定义方式）

  1. 在配置文件增加第二个数据源：

    ...
	# 增加第二个数据源配置
    tradesystem2:
      type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
      driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
      username: root
      password: 654321
      url: jdbc:mysql://10.10.20.126:3306/smooth?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false&serverTimezone=UTC
      druid:
        # 连接池的配置信息
        # 初始化大小，最小，最大
        initial-size: 5
        min-idle: 5
        maxActive: 20
        # 配置获取连接等待超时的时间
        maxWait: 60000
        # 配置间隔多久才进行一次检测，检测需要关闭的空闲连接，单位是毫秒
        timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000
        # 配置一个连接在池中最小生存的时间，单位是毫秒
        minEvictableIdleTimeMillis: 300000
        validationQuery: SELECT 1
        testWhileIdle: true
        testOnBorrow: false
        testOnReturn: false
        # 打开PSCache，并且指定每个连接上PSCache的大小
        poolPreparedStatements: true
        maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize: 20
        # 配置监控统计拦截的filters，去掉后监控界面sql无法统计，'wall'用于防火墙
        filters: stat,wall,log4j
        # 通过connectProperties属性来打开mergeSql功能；慢SQL记录
        #connectionProperties: druid.stat.mergeSql\=true;druid.stat.slowSqlMillis\=5000

  2. 代码配置：

    增加第二个数据源配置的配置， 加入MAP中：

    file

  3. sharding分片规则配置：

    这里会通过接口来调用， 实现Sharding数据源的动态切换：

    /**
  * 替换sharding里的分片规则
  */
public void replaceActualDataNodes(String newRule){
    // 获取已有的配置
    String rules = LocalRegistryCenter.values
            .get("/" + DruidSystemDataSourceConfiguration.DYNAMIC_SHARDING + "/config/schema/logic_db/rule");
    // 修改为新的分片规则
    String rule = rules.replace(SHARDING_RULE_TABLE_ORDER, newRule);
    LocalRegistryCenter.listeners.get("/" + DruidSystemDataSourceConfiguration.DYNAMIC_SHARDING + "/config/schema")
            .onChange(new DataChangedEvent(
                    "/" + DruidSystemDataSourceConfiguration.DYNAMIC_SHARDING + "/config/schema/logic_db/rule",
                    rule, DataChangedEvent.ChangedType.UPDATED));
    LocalRegistryCenter.values.put("/" + DruidSystemDataSourceConfiguration.DYNAMIC_SHARDING + "/config/schema/logic_db/rule",rule);
    SHARDING_RULE_TABLE_ORDER = newRule;

}

    根据传递的取模参数进行调用修改，如果mod为2代表要分两个库：

    file

  4. 创建两个数据库及对应表结构
    file

  5. 启动服务测试验证

    访问接口地址， 服务启动默认只有一个数据源生效， 所有数据都会落在一台数据库节点。
    file

    动态调整让第二个数据源生效， 扩容为2个数据源：
    file
    从后台日志可以看到Sharding分片规则已生效：
    file

    这样数据， 就会根据取模规则， 落至不同的数据源节点。

4. 动态切换实现（动态添加方式）

在实际应用当中，可能并不能预先知道所要扩容的机器节点信息， 这时候就需要实现动态添加的方式。

  1. 删除原来的预定义数据源配置， 只加载一个数据源即可。

  2. 修改动态分片的实现：
    DynamicShardingService：

    public void dynamicSharding(int mod) {
        ShardingDataSourceRule.MOD = mod;
        String newRule = DatasourceEnum.DATASOURCE_PREFIX.getValue() + "${0.." + (mod - 1) + "}";
        if(mod == 1) {
           ...
        }else {
            // 动态数据源配置实现扩容
            Properties properties = loadPropertiesFile("dynamic_datasource.properties");
            try {
                log.info("load datasource config url: " + properties.get("url"));
                DruidDataSource druidDataSource = (DruidDataSource) DruidDataSourceFactory.createDataSource(properties);
                druidDataSource.setRemoveAbandoned(true);
                druidDataSource.setRemoveAbandonedTimeout(600);
                druidDataSource.setLogAbandoned(true);
                // 设置数据源错误重连时间
                druidDataSource.setTimeBetweenConnectErrorMillis(60000);
                druidDataSource.init();
                OrchestrationShardingDataSource dataSource = SpringContextUtil.getBean("tradeSystemDataSource", OrchestrationShardingDataSource.class);
                Map dataSourceMap = dataSource.getDataSource().getDataSourceMap();
                dataSourceMap.put(DatasourceEnum.DATASOURCE_2.getValue(), druidDataSource);

                Map dataSourceConfigMap = new HashMap();
                for(String key : dataSourceMap.keySet()) {
                    dataSourceConfigMap.put(key, DataSourceConfiguration.getDataSourceConfiguration(dataSourceMap.get(key)));
                }
                String result = SHARDING_RULE_TABLE_ORDER.replace(SHARDING_RULE_DATASOURCE, newRule);
                replaceActualDataNodes(result);
                SHARDING_RULE_DATASOURCE = newRule;
				// 重新数据源配置
                dataSource.renew(new DataSourceChangedEvent(
                        "/" + DruidSystemDataSourceConfiguration.DYNAMIC_SHARDING + "/config/schema/logic_db/datasource",
                        dataSourceConfigMap));
                return;  
            } catch (Exception e) {
                log.error(e.getMessage(), e);
            }   
        }      	
        String result = SHARDING_RULE_TABLE_ORDER.replace(SHARDING_RULE_DATASOURCE, newRule);
        replaceActualDataNodes(result);
        SHARDING_RULE_DATASOURCE = newRule;  
    }

    如果取模分片大于1， 走扩容处理逻辑， 在这里可以将扩容数据源信息写至配置文件内（也可以从配置中心读取），然后动态创建数据源， 重写Sharding的编排配置OrchestrationShardingDataSource。

    扩容的数据源配置文件放至资源目录下：

    dynamic_datasource.properties

    driverClassName=com.mysql.cj.jdbc.Driver
username=root
password=654321
url=jdbc:mysql://10.10.20.131:3306/smooth?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false&serverTimezone=UTC
initialSize=5
minIdle=5
maxActive=20
maxWait=60000
timeBetweenEvictionRunsMillis=60000
minEvictableIdleTimeMillis=300000
validationQuery=SELECT 1
testWhileIdle=true
testOnBorrow=false
testOnReturn=false

  3. 测试验证
    参照上面的方式进行测试验证，这样就可以在不需要重启服务的情况下， 任意添加数据源节点。

5. ShardingJDBC使用注意事项

Sharding JDBC, Mycat, Drds 等产品都是分布式数据库中间件, 相比直接的数据源操作, 会存在一些限制, Sharding JDBC在使用时, 需要注意以下问题， 避免采坑:

  • 有限支持子查询
  • 不支持HAVING
  • 不支持OR，UNION 和 UNION ALL
  • 不支持特殊INSERT
  • 每条INSERT语句只能插入一条数据，不支持VALUES后有多行数据的语句
  • 不支持DISTINCT聚合
  • 不支持dual虚拟表查询
  • 不支持SELECT LAST_INSERT_ID(), 不支持自增序列
  • 不支持CASE WHEN
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发表于 2021.03.31 18:04， 共 1233 人浏览

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