全部产品
Search
文档中心

云原生数据库 PolarDB:如何选择应用端连接池

更新时间:Jul 24, 2023

本文介绍了设置应用端连接数的方法。

概述

当应用程序连接PolarDB-X实例执行操作时,从PolarDB-X实例的角度看,会有如下两种类型的连接:

  • 前端连接:由应用程序建立的,到PolarDB-X计算节点(CN)中逻辑库的连接。

  • 后端连接:由PolarDB-X计算节点建立的,到后端数据节点(DN)中物理库的连接。

其中后端连接由CN管理,通过私有协议实现TCP连接与后端连接解绑,对用户透明。前端连接由用户创建和管理,本文主要讨论前端连接管理的最佳实践。

说明

为了简化描述,下文中的连接均代指前端连接

根据QPS和RT计算所需连接数

每秒查询请求数 (Query Per Second,QPS) 和响应时间 (Response Time,RT) 是衡量应用对数据库性能需求的基本指标,QPS代表应用并发访问数据库的需求,RT代表单条语句的处理性能。RT的高低与执行的SQL是否复杂和扫描的数据量紧密相关,OLTP系统中查询RT较低,通常以毫秒为单位。

PolarDB-X兼容MySQL协议,请求在单个连接上串行执行,不同连接上的请求可以并行执行,由此得到以下公式:

  • 单个连接的QPS上限=1000/RT

    说明

    QPS为每秒查询请求数,RT的单位是毫秒,1000是1秒换算成毫秒的数。

  • 连接数=应用访问单个CN的QPS上限/单个连接的QPS上限

按照平均RT为5ms计算,单个连接的QPS上限为200,假设应用预估需要的QPS为5000,则至少需要建立25个连接。

连接数限制

PolarDB-X中前端连接仅与网络模块绑定,理论上连接数仅受限于CN可用的内存大小和网络连接数。但在实际的场景中,应用创建连接是为了执行查询请求,连接数需要与执行线程的数量相匹配才能达到最佳性能。

如上图所示,应用发起连接请求后,首先由网络模块进行权限认证,认证通过则创建连接对象。与 MariaDB相似,PolarDB-X计算节点收到查询请求后,会尝试从线程池中分配一个执行线程,用于处理查询请求。单个CN节点默认维护一个1024大小的线程池,如果并发查询数量超过线程池大小,后续请求会排队等待。由此可以得到以下公式:

  • 应用访问单个CN节点的QPS上限=单个连接的QPS上限×MIN(连接数,线程池大小)

  • 应用访问数据库的QPS上限=单个连接的QPS上限×MIN(连接数,线程池大小)×CN节点的个数

以下两个示例介绍了公式的实际应用:

  • 示例1

    问:查询的平均RT为10ms,理想情况下2个CN节点能提供多少QPS?

    答:平均RT为10ms,则单个连接的QPS上限为1000/10=100。理想情况下(CPU不成为瓶颈),包含2个CN节点的PolarDB-X实例默认能够提供的QPS上限为100×1024×2=204800。这里需要注意,CN节点能够同时处理的查询数量与CN规格和查询复杂度有关,实际场景下通常不能做到1024个线程完全并行,QPS上限会低于204800。

  • 示例2

    问:在CN规格为16C的PolarDB-X实例上压测,CPU刚好跑满时,某查询的平均RT为5ms。 仅考虑CN节点,支撑40w的QPS应当如何选择实例规格和设置应用端连接数量?

    答:平均RT为5ms,则单个连接的QPS上限为1000/5=200。应用端连接池大小设置为400000/200=2000可以将额外开销降到最低。保持单个CN节点上的并行度不超过1024,需要2个16C节点构成的32C的PolarDB-X实例。

使用Druid配置数据库连接池

数据库连接池是对数据库连接进行统一管理的技术,主要有以下优势:

  • 提高系统响应效率:连接的初始化工作完成后,所有请求可以直接利用现有连接,避免了连接初始化和释放的开销,提高了系统的响应效率。

  • 资源复用:连接可以重复利用,避免了频繁创建、释放连接引入的性能开销。在减少系统消耗的基础上,增强了系统的平稳性。

  • 避免连接泄漏:连接池可根据预设的回收策略,强制回收连接,从而避免了连接资源泄漏。

如果是Java程序,推荐使用 Druid 连接池,版本要求1.1.11及以上。

Druid的Spring标准配置如下:

    <bean id="dataSource" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" init-method="init" destroy-method="close">
        <property name="driverClassName" value="com.mysql.jdbc.Driver" />
        <!-- 基本属性 URL、user、password -->
        <property name="url" value="jdbc:mysql://ip:port/db?autoReconnect=true&rewriteBatchedStatements=true&socketTimeout=30000&connectTimeout=3000" />
        <property name="username" value="root" />
        <property name="password" value="123456" />
        <!-- 配置初始化大小、最小、最大 -->
        <property name="maxActive" value="20" />
        <property name="initialSize" value="3" />
        <property name="minIdle" value="3" />
        <!-- maxWait 获取连接等待超时的时间 -->
        <property name="maxWait" value="60000" />
        <!-- timeBetweenEvictionRunsMillis 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 -->
        <property name="timeBetweenEvictionRunsMillis" value="60000" />
        <!-- minEvictableIdleTimeMillis 一个连接在池中最小空闲的时间,单位是毫秒-->
        <property name="minEvictableIdleTimeMillis" value="300000" />
        <!-- 检测连接是否可用的 SQL -->
        <property name="validationQuery" value="select 'z' from dual" />
        <!-- 是否开启空闲连接检查 -->
        <property name="testWhileIdle" value="true" />
        <!-- 是否在获取连接前检查连接状态 -->
        <property name="testOnBorrow" value="false" />
        <!-- 是否在归还连接时检查连接状态 -->
        <property name="testOnReturn" value="false" />
        <!-- 是否在固定时间关闭连接。增加此参数可以均衡后端服务节点参数 -->
        <property name="phyTimeoutMillis" value="600000" />
        <!-- 是否在固定SQL使用次数之后关闭连接,增加此参数可以均衡后端服务节点参数-->
        <property name="phyMaxUseCount" value="10000" />
    </bean>

连接池与负载均衡

连接池模式(TCP长连接)效率更高,但以下场景中对分布式负载均衡不友好,可能导致CN负载不均匀:

  1. 突发创建连接,导致分布不均;

    如果应用存在突发创建大量连接的情况,负载均衡设备无法及时刷新统计信息,可能出现部分CN上连接较多,结合连接池化,最终导致部分CN压力高于其他CN,影响系统总体性能。

  2. 负载均衡探活异常,导致分布不均

    负载均衡通过主动探活来判断CN节点是否正常,当探活出现偶发异常时,可能导致部分CN上连接较少,结合连接池化,最终导致部分CN压力低于其他CN,影响系统总体性能。

Druid连接池增加了phyTimeoutMillis/phyMaxUseCount参数,定期(例如执行10000次或者10分钟)刷新连接池中的连接,可以在解决上述问题的同时保持性能基本不变,建议默认添加这两个配置。

应用线程数与连接池

应用程序访问数据库的一种常见模式,是在应用程序中创建多个线程,每个线程获取一个到数据库的连接并执行查询。为了减少创建、释放线程的开销,通常会使用线程池来管理线程,线程池的一个重要参数是最大线程数,需要根据实际情况调整。

理想情况下,查询的RT波动不大,可以应用上文介绍的公式,根据RT计算出合理的连接池大小,并按照每个线程一个数据库连接的思路确定最大线程数。实际场景中,查询RT受到热点、锁、数据倾斜等多种因素的影响,可能出现突发RT增长,甚至部分连接失去响应。如果完全按照理想情况计算连接池和线程池,可能由于部分慢查询耗尽连接池或线程池,导致应用失去响应,影响关联系统。因此,建议按照理想情况的1.5到2倍来设置最大连接数和线程数。