Beschreibung der durch den MySQL-JDBC-Treiber verursachten Fehler
Problemhintergrund
Das Unternehmen beschäftigt sich mit E-Commerce-Systemen und das gesamte System basiert auf der Huawei Cloud. Da beim Entwurf des Systems die Anzahl der nachfolgenden Benutzer und Bestellungen relativ groß ist, müssen einige große Datenbankkomponenten verwendet werden. Für die relationale Datenbank wurde angesichts des schnellen Wachstums des nachfolgenden Datenvolumens, anstatt direkt in MySQL zu schreiben, die verteilte Datenbank-Middleware DDM von Huawei Cloud verwendet. Nach der Verwendung von DDM können Sie die Anzahl der MySQL-Leseinstanzen direkt erhöhen, ohne dass das Unternehmen sich dessen bewusst ist, wodurch sich die Leseleistung linear verbessert. Es unterstützt auch Unterdatenbanken und Tabellen auf Middleware-Ebene und stellt Operationen für umfangreiche relationale Datenbanken bereit. Es ist einfach für E-Commerce-Systeme angepasst.
DDM selbst stellt Dienste in Form eines Clusters bereit, und dem Unternehmen stehen mehrere Verbindungs-IP-Adressen offen. Es ist eine Ebene des Lastausgleichs erforderlich. Wenn Sie die herkömmliche Methode zum Hinzufügen von LB zum Lastausgleich verwenden, entsteht eine zusätzliche Transitschicht, die zu Leistungseinbußen führt. Daher wird die von MySQL-JDBC bereitgestellte Client-Lastausgleichsfunktion direkt genutzt.
Die logische Struktur ist in der folgenden Abbildung dargestellt:
▲Business kann über den Loadbalance von MySQL-JDBC Zugriff auf mehrere DDM-Knoten bereitstellen. MySQL-JDBC bietet Lastausgleichsfunktionen.
Problembeschreibung
Die Client-Lastausgleichsfunktion des MySQL-JDBC-Treibers funktioniert gut und die Leistung ist erstaunlich. Doch vor einiger Zeit scheiterte die Geschäftsanfrage ohne Grund. Ich bin für das E-Commerce-Bestellmodul verantwortlich, bei dem es um echtes Geld geht. Dieses Problem hat mich ins Schwitzen gebracht...
Also habe ich schnell das Hintergrundprotokoll überprüft und festgestellt, dass es beim Zugriff auf DDM eine Ausnahme gab Ohne etwas zu sagen, habe ich direkt einen Arbeitsauftrag an den Huawei Cloud DDM-Dienst übermittelt.
Ich muss sagen, dass der Service von Huawei Cloud immer noch sehr gut ist. Innerhalb einer halben Stunde kontaktierte mich ein engagierter Mitarbeiter und arbeitete mit mir zusammen, um das Problem zu beheben.
Ich habe die Protokolle unseres Unternehmens heruntergenommen und sie zusammen mit dem DDM-Supportpersonal analysiert und festgestellt, dass der Fehler wie folgt gemeldet wurde: Die Hauptursache war ein Fehler im MySQL-Treiber, der hat den lokalen Stapelüberlauf von StackOverflow verursacht ...Es stellte sich heraus, dass es sich um einen Fehler handelte, der den DDM-Dienst falsch verstanden hat
Aus dem Stapel geht hervor, dass eine Ausnahme einen Fehler in MySQL-JDBC ausgelöst hat, der Schleifenaufrufe verursacht hat, bis der Stapel übergelaufen ist. Auf Vorschlag des Huawei DDM-Supports wurde der Treibercode dekompiliert. Anhand der Dekompilierung können wir erkennen, dass tatsächlich die Möglichkeit einer Schleifenverschachtelung besteht.
Loadbalance-Abfrageverbindung -> Status neuer und alter Verbindungen synchronisieren -> SQL an den Server senden ->
Der relevante Code lautet wie folgt:
So ein offensichtlicher Fehler , nicht allzu offensichtlich, ich glaube, MySQL wird es nicht finden. Wir verwenden derzeit die Version 5.1.44 des Treibers. Nachdem wir den neuesten Code 5.1.66 überprüft haben, haben wir festgestellt, dass dieses Problem tatsächlich wie folgt lautet:
Durch das Herausfiltern von SET- und SHOW-Anweisungen wird eine Schleifenverschachtelung vermieden.
Aber 5.1.66 hat einen neuen Fehler eingeführt, da nicht an jeder Stelle, an der postProcess aufgerufen wird, SQL vorhanden ist, löst der Code hier eine Nullzeigerausnahme aus. Führen die Entwickler von MySQL JDBC keine Tests durch? . Unsere Umgebung wurde auf 5 umgestellt. Nach der Änderung lief es eine Woche lang reibungslos und ohne Probleme.
ÄnderungsplanloadBalanceAutoCommitStatementThreshold wird auf 5 geändert, aber das eingeführte Problem besteht darin, dass, wenn das Unternehmen zeitaufwändiges SQL enthält, dies zu einer Auslastung von DDM führen kann unausgeglichen sein. Gemessen an der aktuellen Situation ist die Leistung von DDM jedoch immer noch relativ stark~
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Die Volltext-Suchfunktionen von InnoDB sind sehr leistungsfähig, was die Effizienz der Datenbankabfrage und die Fähigkeit, große Mengen von Textdaten zu verarbeiten, erheblich verbessern kann. 1) InnoDB implementiert die Volltext-Suche durch invertierte Indexierung und unterstützt grundlegende und erweiterte Suchabfragen. 2) Verwenden Sie die Übereinstimmung und gegen Schlüsselwörter, um den Booleschen Modus und die Phrasesuche zu unterstützen. 3) Die Optimierungsmethoden umfassen die Verwendung der Word -Segmentierungstechnologie, die regelmäßige Wiederaufbauung von Indizes und die Anpassung der Cache -Größe, um die Leistung und Genauigkeit zu verbessern.

In dem Artikel werden mithilfe der Änderungstabelle von MySQL Tabellen, einschließlich Hinzufügen/Löschen von Spalten, Umbenennung von Tabellen/Spalten und Ändern der Spaltendatentypen, erläutert.

Die volle Tabellenscannung kann in MySQL schneller sein als die Verwendung von Indizes. Zu den spezifischen Fällen gehören: 1) das Datenvolumen ist gering; 2) Wenn die Abfrage eine große Datenmenge zurückgibt; 3) wenn die Indexspalte nicht sehr selektiv ist; 4) Wenn die komplexe Abfrage. Durch Analyse von Abfrageplänen, Optimierung von Indizes, Vermeidung von Überindex und regelmäßiger Wartung von Tabellen können Sie in praktischen Anwendungen die besten Auswahlmöglichkeiten treffen.

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