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【巡检问题分析与最佳实践】PolarDB 流量 & 代理问题

简介: PolarDB集群原生支持读写分离方式接入业务,但是在真实业务中,经常出现节点上负载不均情况,严重的话可能导致单节点承担大量的流量被拖跨,最终整个集群雪崩影响业务。本文主要描述PolarDB代理的配置方法以及流量不均时如何定位。

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概述

PolarDB集群原生支持读写分离方式接入业务,但是在真实业务中,经常出现节点上负载不均情况,严重的话可能导致单节点承担大量的流量被拖跨,最终整个集群雪崩影响业务。

本文主要描述PolarDB代理的配置方法以及流量不均时如何定位。

数据库代理

基本信息

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在RDS MySQL产品中,数据库代理需要单独购买并配置,而在PolarDB M集群中,默认即开启数据库代理功能,同时功能也比 MySQL的数据库代理更为强大。

  • 主地址:读写,直接指向主节点,只能配置连接名,无法配置代理功能
  • 集群地址:读写方式可配置,支持标准代理配置,不可删除
  • 自定义地址:读写方式可配置,支持标准代理配置,可删除

地址配置(ENDPOINT)

只读类型

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在选定读写模式是【只读】类型的情况下,配置项比较少,需要注意的是只读类型的endpoint如果只使用单节点,尽量不要应用在生产环境中。

另外可调整的参数是【并行查询】,此配置只在只读endpoint中可配置,在PolarDB 8.0 中支持了并行查询,如果只读endpoint承接一些AP类业务流量,可以单独提供只读节点给此endpoint,并且尽量和TP业务节点不要重合,同时对并行查询的并行度单独调整,以充分利用CPU资源执行并行查询。


读写类型

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读写类型中需要注意的点主要是

  • 一致性级别
    • 最终一致性:不考虑数据的同步情况,按负载进行节点请求的调度,会出现写入的数据未同步完成,只读节点上读取不到的情况,抽象如图:

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    • 会话一致性:简单理解就是指在同一个连接里的前后请求,一般在写入后立即请求数据时使用,也是PolarDB推荐的一致性配置,抽象如图:

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    • 全局一致性:每一个会话都要判断只读节点是否已经同步到最新数据,对一致性要求最高的场景下启用,抽像如图:

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    • 以上三种一致性级别,需要根据业务需求配置。
  • 主库不接受读:满足一致性需求的前提下,将读请求全部分流到只读节点执行,如果不满足一致性需求(只读同步完成),流量还是会路由到主实例。
  • 事务拆分:将事务头部的读取语句拆分到只读节点上以承担主节点压力,如图:

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  • 连接池

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    • 会话级连接池:用以缓存连接信息,主要是连接风暴的场景下使用,例如PHP大量短连接的场景下,无法控制连接到实例的总连接数
    • 事务级连接池:标准连接池方案,对长连接进行复用,类似Druid等连接池中间件,控制连接实例的总连接数


注意

  • endpoint配置读写模式时,系统表查询会被路由到主节点,即使节点没有配置在当前endpoint,可能对一些业务场景有影响,例如:
select * from information_schema.processlist;
  • 读写模式下,即使没有配置主节点,写请求会自动路由到主节点
  • 如果对一致性有要求,推荐使用会话一致性,可以满足大部分业务场景,如果小部分业务的一致性要求不能在同一会话中完成(dml ->select),可以考虑使用hint方式强制读主节点,例如:
/*FORCE_MASTER*/ select * from information_schema.processlist;

流量定位

有时观察实例性能,会发现实例的流量不均匀,需要定位原因,防止流量倾斜导致的实例性能问题。


常见问题

  • 主节点负载高, 只读节点负载低的情况
    • 场景一:都是业务侧直接连接了主地址导致只读没有分流,特别是在【RDS一键迁移PolarDB】的最终切换过程中,默认原RDS地址会切换到PolarDB的主地址上,这种情况下会导致流量全部流转到rw节点。此类问题需要业务侧调整连接地址为集群或自定义地址。
    • 场景二:使用的是读写分离地址,但业务上有大量的写,在代理层会把所有的写流量路由到主节点。此类场景可以尝试打开【主库不接受读】和【事务拆分】,尽可能让只读节点承担一些读流量
  • 只读节点负载高,主节点负载低
    • 此类场景一般是预期内的只读节点承截流量,例如配置了主不接受读和事务拆分,同时大量的请求都是读请求时,此类场景是比较理想的PolarDB流量分配,即使只读节点资源不够,也可以通过快速添加新的只读节点以分担负载,监控曲线例如:

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以上两种都是预期内的负载分配,但有可能负载情况不在预期,如集群地址中有多个只读节点,但只有某个节点负载非常高,此类情况就需要定位是否有流量异常或者实例性能异常的情况。


异常定位

  • 实例复用
    • 由于PolarDB可以自定义多个endpoint,不同endpoint之前节点也可以复用,就有可能造成流量交叉导致实例负载不平均,例如TP业务和 AP业务不同的地址,但配置了相同的只读节点,如果出现交叉使用的节点负载异常,有很大可能就是不同业务之间的资源争抢,可以尝试将问题节点从某个地址中摘除,再对比负载情况。
    • 另外不建议节点交叉部署。
  • 实例本身性能问题
    • 在某些情况下,实例可能是由于自身问题导致资源负载高,例如在《PolarDB MySQL CPU高问题》 一文提到的AHI问题,不同节点分配的流量会导致AHI的分配也不相同,可能会导致某个节点上出现争抢问题,此时就要定位具体原因以优化节点性能。另外代理层是按负载情况分配的,如果单节点负载高,流量也会自动向负载低的节点倾斜,可能导致集群性能整体出现问题。
  • 来源定位
    • 目前PolarDB还未完全接入DAS历史数据诊断,如果需要定位异常流量来源,只能观察当前连接请求的情况,在一键诊断->会话管理 入口,可以查看用Hosts维度会话的统计,以确认是否有非预期的业务来源访问。同时可将正常节点与异常节点做对比以定位异常流量来源

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