Mycat之前世今生
如果我有一个32核心的服务器，我就可以实现1个亿的数据分片，我有32核心的服务器么？没有，所以我至今无法实现1个亿的数据分片。——MyCAT ‘s Plan
话说“每一个成功的男人背后都有一个女人”，自然MyCAT也逃脱不了这个诅咒，MyCAT背后是阿里曾经开源的知名产品——Cobar，核心功能和优势是MySQL数据库分片，此产品曾经广为流传，据说最早的发起者对Mysql很精通，后来从阿里跳槽了，阿里随后开源的Cobra，并维持到2013年年初，然后，就没有然后了。
Cobra的确做的很不错，基于Java，实现了MySQL二进制协议，因此可以将自己伪装成一个MySQL Server，并且很多MySQL客户端都能访问，这个做法很好，比自己实现一个新的数据库协议要明智的多，因为生态环境在哪里摆着。
由于是Java开发的，下载下来解压，只要配置几个不是很复杂的配置文件，猛击鼠标，就能启动Cobra，因此这个开源产品赢得了很多Java粉丝的追捧，当然，笨人也跟着进入，并且在某个大型云项目中——“苦海无边”的煎熬过。
爱情就像是见鬼，你根本不知道鬼是怎样的，只有撞见鬼以后，你才真正明白，什么是爱情。爱情也会很快褪色，你不会告诉TA你不好的地方，你会拼命将你的优点无限放大，就差把自己当成世界上第二伟大的人了。相信每个用过Cobra的人都经历了这样的过程，围城里的人已经出不来了，但还有更多的人拼命想挤进来。
仅以此文，献给哪些努力在IT界寻求未来的精英们以及小白们，还有更多被无视的，就差要打算转行的同仁人，同在江湖混，不容易啊，面试时候就装装糊涂，放人家一马，说不定，以后又是一个Made in China的乔布斯啊。
关于Cobra的十个秘密
第一个秘密：纳尼，Cobra会假死？
Cobra的确会假死，很多人遇到这个问题，如何简单的来验证这点呢？我们来做个小实验，假如你的分片表中配置有表company,则打开mysql终端，执行下面的SQL：
select sleep(500) from company;此SQL会执行等待500秒，你再努力以最快的速度打开N个mysql终端，都执行相同的SQL，确保N>当前Cobra的执行线程数：show @@threadpool的所有Processor1-E的线程池的线程数量总和，然后你再执行任何简单的SQL，或者试图新建立连接，都会无法响应，此时show @@threadpool里面看到TASK_QUEUE_SIZE已经在积压中。
不可能吧，据说Cobra是NIO的非阻塞的，怎么可能阻塞！别激动，去看看代码，Cobra前端是NIO的，而后端跟Mysql的交互，是阻塞模式，其NIO代码只给出了框架，还未来得及实现。真相永远在代码里，所以，为了发现真相，还是转行去做码农吧，貌似码农也像之前的技术工人，越来越稀罕了。
第二个秘密：高可用的陷阱？
每一个秘密的背后，总是隐藏着更大的秘密。Cobra假死的的秘密背后，还隐藏着一个更为“强大”的秘密，那就是假死以后，Cobra的频繁主从切换问题。我们看看Cobra的一个很好的优点——“高可用性”的实现机制，下图解释了Cobra如何实现高可用性：
分片节点dn2_M1配置了两个dataSource，并且配置了心跳检测(heartbeat)语句，在这种配置下，每个dataNode会定期对当前正在使用的dataSource执行心跳检测，默认是第一个，频率是10秒钟一次，当心跳检测失败以后，会自动切换到第二个dataSource上进行读写，假如Cobra发生了假死，则在假死的1分钟内，Cobra会自动切换到第二个节点上，因为假死的缘故，第二个节点的心跳检测也超时。于是，1分钟内Cobra频繁来回切换，懂得MySQL主从复制机制的人都知道，在两个节点上都执行写操作意味着什么？——可能数据一致性被破坏，谁也不知道那个机器上的数据是最新的。
还有什么情况下，会导致心跳检测失败呢？这是一个不得不说的秘密：当后端数据库达到最大连接后，会对新建连接全部拒绝，此时，Cobar的心跳检测所建立的新连接也会被拒绝，于是，心跳检测失败，于是，一切都悄悄的发生了。
幸好，大多数同学都没有配置高可用性，或者还不了解此特性，因此，这个秘密，一直在安全的沉睡。
第三个秘密：看上去很美的自动切换
Cobar很诱人的一个特性是高可用性，高可用性的原理是数据节点DataNode配置引用两个DataSource，并做心跳检测，当第一个DataSource心跳检测失败后，Cobar自动切换到第二个节点，当第二个节点失败以后，又自动切换回第一个节点，一切看起来很美，无人值守，几乎没有宕机时间。
在真实的生产环境中，我们通常会用至少两个Cobar实例组成负载均衡，前端用硬件或者HAProxy这样的负载均衡组件，防止单点故障，这样一来，即使某个Cobar实例死了，还有另外一台接手，某个Mysql节点死了，切换到备节点继续，至此，一切看起来依然很美，喝着咖啡，听着音乐，领导视察，你微笑着点头——No problem，Everything is OK!直到有一天，某个Cobar实例果然如你所愿的死了，不管是假死还是真死，你按照早已做好的应急方案，优雅的做了一个不是很艰难的决定——重启那个故障节点，然后继续喝着咖啡，听着音乐，轻松写好故障处理报告发给领导，然后又度过了美好的一天。
你忽然被深夜一个电话给惊醒，你来不及发火，因为你的直觉告诉你，这个问题很严重，大量的订单数据发生错误很可能是昨天重启cobar导致的数据库发生奇怪的问题。你努力排查了几个小时，终于发现，主备两个库都在同时写数据，主备同步失败，你根本不知道那个库是最新数据，紧急情况下，你做了一个很英明的决定，停止昨天故障的那个cobar实例，然后你花了3个通宵，解决了数据问题。
这个陷阱的代价太高，不知道有多少同学中枪过，反正我也是躺着中枪过了。若你还不清楚为何会产生这个陷阱，现在我来告诉你：
- Cobar启动的时候，会用默认第一个Datasource进行数据读写操作
- 当第一个Datasource心跳检测失败，会切换到第二个Datasource
- 若有两个以上的Cobar实例做集群，当发生节点切换以后，你若重启其中任何一台Cobar，就完美调入陷阱
那么，怎么避免这个陷阱？目前只有一个办法，节点切换以后，尽快找个合适的时间，全部集群都同时重启，避免隐患。为何是重启而不是用节点切换的命令去切换？想象一下32个分片的数据库，要多少次切换？
MyCAT怎么解决这个问题的？很简单，节点切换以后，记录一个properties文件（ conf目录下），重启的时候，读取里面的节点index，真正实现了无故障无隐患的高可用性。
第四个秘密：只实现了一半的NIO
NIO技术用作JAVA服务器编程的技术标准，已经是不容置疑的业界常规做法，若一个Java程序员，没听说过NIO，都不好意思说自己是Java人。所以Cobar采用NIO技术并不意外，但意外的是，只用了一半。
Cobar本质上是一个“数据库路由器”，客户端连接到Cobar，发生SQL语句，Cobar再将SQL语句通过后端与MySQL的通讯接口Socket发出去，然后将结果返回给客户端的Socket中。下面给出了SQL执行过程简要逻辑：
SQL->FrontConnection->Cobar->MySQLChanel->MySQL
FrontConnection 实现了NIO通讯，但MySQLChanel则是同步的IO通讯，原因很简单，指令比较复杂，NIO实现有难度，容易有BUG。后来最新版本Cobar尝试了将后端也NIO化，大概实现了80%的样子，但没有完成，也存在缺陷。
由于前端NIO，后端BIO，于是另一个有趣的设计产生了——两个线程池，前端NIO部分一个线程池，后端BIO部分一个线程池。各自相互不干扰，但这个设计的结果，导致了线程的浪费，也对性能调优带来很大的困难。
由于后端是BIO，所以，也是Cobar吞吐量无法太高、另外也是其假死的根源。
MyCAT在Cobar的基础上，完成了彻底的NIO通讯，并且合并了两个线程池，这是很大一个提升。从1.1版本开始，MyCAT则彻底用了JDK7的AIO，有一个重要提升。
第五个秘密：阻塞、又见阻塞
Cobar本质上类似一个交换机，将后端Mysql 的返回结果数据经过加工后再写入前端连接并返回，于是前后端连接都存在一个“写队列”用作缓冲，后端返回的数据发到前端连接FrontConnection的写队列中排队等待被发送，而通常情况下，后端写入的的速度要大于前端消费的速度，在跨分片查询的情况下，这个现象更为明显，于是写线程就在这里又一次被阻塞。
解决办法有两个，增大每个前端连接的“写队列”长度，减少阻塞出现的情况，但此办法只是将问题抛给了使用者，要是使用者能够知道这个写队列的默认值小了，然后根据情况进行手动尝试调整也行，但Cobar的代码中并没有把这个问题暴露出来，比如写一个告警日志，队列满了，建议增大队列数。于是绝大多数情况下，大家就默默的排队阻塞，无人知晓。
MyCAT解决此问题的方式则更加人性化，首先将原先数组模式的固定长度的队列改为链表模式，无限制，并且并发性更好，此外，为了让用户知道是否队列过长了（一般是因为SQL结果集返回太多，比如1万条记录），当超过指定阀值（可配）后，会产生一个告警日志。
1024 第六个秘密：又爱又恨的SQL 批处理模式
正如一枚硬币的正反面无法分离，一块磁石怎样切割都有南北极，爱情中也一样，爱与恨总是纠缠着，无法理顺，而Cobar的 SQL 批处理模式，也恰好是这样一个令人又爱又恨的个性。
通常的SQL 批处理，是将一批SQL作为一个处理单元，一次性提交给数据库，数据库顺序处理完以后，再返回处理结果，这个特性对于数据批量插入来说，性能提升很大，因此也被普遍应用。JDBC的代码通常如下：
String sql = "insert into travelrecord (id,user_id,traveldate,fee,days) values(?,?,?,?,?)";
ps = con.prepareStatement(sql);
for (Map map : list) {
ps.setLong(1, Long.parseLong(map.get("id")));
ps.setString(2, (String) map.get("user_id"));
ps.setString(3, (String) map.get("traveldate"));
ps.setString(4, (String) map.get("fee"));
ps.setString(5, (String) map.get("days"));
ps.addBatch();
}
ps.executeBatch();
con.commit();
ps.clearBatch(); 但Cobar的批处理模式的实现，则有几个地方是与传统不同的：
- 提交到cobar的批处理中的每一条SQL都是单独的数据库连接来执行的
- 批处理中的SQL并发执行
并发多连接同时执行，则意味着Batch执行速度的提升，这是让人惊喜的一个特性，但单独的数据库连接并发执行，则又带来一个意外的副作用，即事务跨连接了，若一部分事务提交成功，而另一部分失败，则导致脏数据问题。看到这里，你是该“爱”呢还是该“恨”？
先不用急着下结论，我们继续看看Cobar的逻辑，SQL并发执行，其实也是依次获取独立连接并执行，因此还是有稍微的时间差，若某一条失败了，则cobar会在会话中标记”事务失败，需要回滚“，下一个没执行的SQL就抛出异常并跳过执行，客户端就捕获到异常，并执行rollback，回滚事务。绝大多数情况下，数据库正常运行，此刻没有宕机，因此事务还是完整保证了，但万一恰好在某个SQL commit指令的时候宕机，于是杯具了，部分事务没有完成，数据没写入。但这个概率有多大呢？一条insert insert 语句执行commit指令的时间假如是50毫秒，100条同时提交，最长跨越时间是5000毫秒，即5秒中，而这个C指令的时间占据程序整个插入逻辑的时间的最多20%，假如程序批量插入的执行时间占整个时间的20%（已经很大比例了），那就是20%×20%=4%的概率，假如机器的可靠性是99.9%，则遇到失败的概率是0.1%×4%=十万分之四。十万分之四，意味着99.996%的可靠性，亲，可以放心了么？
另外一个问题，即批量执行的SQL，通常都是insert的，插入成功就OK，失败的怎么办？通常会记录日志，重新找机会再插入，因此建议主键是能日志记录的，用于判断数据是否已经插入。
最后，假如真要多个SQL使用同一个后端MYSQL连接并保持事务怎么办？就采用通常的事务模式，单条执行SQL，这个过程中，Cobar会采用Session中上次用过的物理连接执行下一个SQL语句，因此，整个过程是与通常的事务模式完全一致。
线程池：一个连接要在可用之前，做如下同步指令：
12:34:37.044 DEBUG [Processor1-E3] (MySQLConnection.java:325) -org.opencloudb.mysql.nio.MySQLConnection$StatusSync@15aaf0b3
need syn schemaCmd MySQL Command Packet{length=0,id=0}
need syn charCmd MySQL Command Packet{length=0,id=0}
need syn txIsolationCmd MySQL Command Packet{length=0,id=0}
need syn autcommitCmd MySQL Command Packet{length=0,id=0}后端物理连接是有限的，只能一个线程使用，因此，最佳的连接池，是 基于DB Server的，而不是基于DB Server的的某一个database上，另外，为了最有效的获取一个“合适的连接”，需要判断某个空闲连接的上述4个指令是否与想要得到的连接的请求参数“最大匹配”，目前没有研究过开源的其他Java连接池是否有此功效，Mycat中目前已经按照此策略，进行了最大可能的优化