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Druid连接池源码解析(5)HighAvailableData

Druid连接池源码解析(5)HighAvailableData

作者: 错乱的三元运算 | 来源:发表于2022-05-14 11:09 被阅读0次

1 HighAvailableDataSource

HighAvailableDataSource 是通过对多个DataSource的管理,来实现高可用的一个数据源


类图.png

内部用ConcurrentHashMap来存储DataSource,由于只有一个无参构造函数,只能自己管理ConcurrentHashMap然后set进去

2初始化

初始化同样是init(),简短了很多,在DataSource上封装了HA必要的逻辑

public void init() {
        if (inited) {
            return;
        }
        synchronized (this) {
            if (inited) {
                return;
            }
            if (dataSourceMap == null || dataSourceMap.isEmpty()) {
                poolUpdater.setIntervalSeconds(poolPurgeIntervalSeconds);
                poolUpdater.setAllowEmptyPool(allowEmptyPoolWhenUpdate);
                poolUpdater.init();
                createNodeMap();
            }
            if (selector == null) {
                setSelector(DataSourceSelectorEnum.RANDOM.getName());
            }
            if (dataSourceMap == null || dataSourceMap.isEmpty()) {
                LOG.warn("There is NO DataSource available!!! Please check your configuration.");
            }
            inited = true;
        }
    }

看到用双检锁保证执行一次,假如 dataSourceMap 为空,启动 Updater ,动态更新 dataSourceMap
然后主要是定义了selector,控制datasource的路由,默认是RANDOM,此处对标负载均衡。
从工厂类中根据name生成Selector,然后初始化

public void setSelector(String name) {
        DataSourceSelector selector = DataSourceSelectorFactory.getSelector(name, this);
        if (selector != null) {
            selector.init();
            setDataSourceSelector(selector);
        }
    }

2 DataSourceSelector

DataSourceSelector有三个实现,一个是RandomDataSourceSelector,NamedDataSourceSelector和StickyRandomDataSourceSelector,默认是随机的RandomDataSourceSelector,StickyRandomDataSourceSelector就是增加了线程绑定。

  • init()中主要调用了 loadProperties()和 initThreads()俩方法。
    loadProperties 该方法会从传入的 HighAvailableDataSource 中查找相关的配置信息,包括checkingIntervalSeconds 检查间隔时间,recoveryIntervalSeconds 苏醒间隔时间,validationSleepSeconds 验证睡眠时间,blacklistThreshold 黑名单阈值。

    • initThreads 根据配置初始化线程,这里主要涉及到两条线程 validateThread & recoverThread 。
    • validateThread 的实现类是RandomDataSourceValidateThread,就是一个继承Runnable的线程,主要是检查 dataSourceMap 中的 datasource 是否可用
 public void run() {
        while (true) {
            if (selector != null) {
                checkAllDataSources();
                maintainBlacklist();
                cleanup();
            } else {
                break;
            }
            sleepForNextValidation();
        }
    }

checkAllDataSources 检查 datasource 是否正常,这里会根据检查时间看是否需要跳过,主要是根据 checkingIntervalSeconds 来判断,接着到了真正检查的逻辑,他会先从 datasource 中获取链接的信息,并新建一条链接,而非重 datasource 中获取,然后使用这个链接执行一条指令,在 MySQL 中是执行 pingInternal 方法。
检查上面的执行检查结果是否成功,假如成功,就从 blacklist 中移除,并重置 errorcounter ,假如不成功且失败次数大于 blacklistThreshold 黑名单阈值,将其放入 blacklist 中,等待后续操作。
cleanup 根据 successTimes , errorCounts 和 lastCheckTimes 来清理 datasource,将其移入 blacklist 中

  • recoverThread同样是实现了Runnable的RandomDataSourceRecoverThread,主要主要是 tryOneDataSource 尝试将 datasource 将其移出 blacklist 。检查的逻辑和 validateThread 的 checkAllDataSources 基本一致,即尝试启动一个新的链接检查该数据源是否正常。

  • get()方法是调用方获取连接时,真正获取到目标Datasource的方法,主要先将黑名单的和 busy 的DataSource 移除,这里校验是否 busy ,只检查改 DataSource 的 poolcount 是否 <= 0; 假如是就代表空闲连接为 0 。最后在 getRandomDataSource() 通过 radom 函数求余获取到真正的 DataSource

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