剧本杀 ：《若不是SkyWalking，MySQL的这个锅都没人背了》-首章

剧本杀 ：《若不是SkyWalking，MySQL的这个锅都没人背了》-首章

​剧本

因剧情所需，剧本显示你在技术部门负责链路追踪系统和数据库中间件等，剧情为你日常工作中的一次排障经历...

刚看这么多，导演大喊：男主请就位... 预备 ! Action!

你：哇喔，我这就开始演了？

一、问题首现

记得那是一个风和日丽的下午...突然你被拉到一个临时工作群里，只见窗口中快速弹出一条消息：@老张 binlog 中的字段更新，读 db 时却读不到。记住作为男主的你在剧本的这个章节里叫老张，看到这个消息后，你的大脑便开始拆解这些关键字：

应用 A 将 MySQL 中 x 记录中的 y 字段更新了canal（canal 是啥，下边有介绍）监听 DB 中订单记录变更事件，发到 MQ应用 B 消费这个 MQ, 收到这个消息后，从 MySQL 中查询这个 x 记录但是！！！没读到 y 字段更新后的值

同时，在你大脑的另一个区域也勾勒出如下数据流转的画面：

对此问题有了初步画像后，你的大脑中条件反应式的冒出了一连串问题，赶紧在群里发出：

有严重的业务影响嘛？最近系统有变更嘛？这是个别记录现象嘛？以前发生过嘛？traceId 是什么？

得到的回复是：

问题不严重。最近没变更。这是个别记录现象。以前好像没遇到过。还没有接入 SkyWalking（SkyWalking 是啥，下边会介绍），现有的日志里也都看不出什么猫腻。

看完前 4 个回答后得知没有严重影响，你松了一口气，紧张的情绪缓和了下来；但同时也意识到没有直观的链路追踪数据，要理清楚这个问题就有点麻烦了。

1.1 canal 知识补充：

官方这么介绍：canal [kə'næl] ，译意为水道/管道/沟渠，主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费。

早期阿里巴巴因为杭州和美国双机房部署，存在跨机房同步的业务需求，实现方式主要是基于业务 trigger 获取增量变更。从 2010 年开始，业务逐步尝试数据库日志解析获取增量变更进行同步，由此衍生出了大量的数据库增量订阅和消费业务。

canal官网图示.png

1.2 SkyWalking 知识补充：

SkyWalking 是一个可观测性平台（Observability Analysis Platform 简称 OAP）和应用性能管理系统（Application Performance Management 简称 APM）。提供分布式链路追踪、服务网格（Service Mesh）遥测分析、度量（Metric）聚合和可视化一体化解决方案。

下图即其链路追踪的展示效果，通过它能够直观看出一次请求完整的执行轨迹，经过了哪些应用、访问了哪些中间件、请求的关键信息是什么、各环节的执行耗时是多少、是否异常等。

二、询问排查

2.1 梳理数据流转

因为应用没有接入 SkyWalking，缺少直观完整 trace 信息的帮助，你只能通过低效的、人工询问的方式梳理有哪些应用、DB 什么类型、数据流转情况，经过一番沟通后才了解到情况如下：

应用 A 将 MySQL 中 x 订单记录中 y 字段从 ccc 变成了 ddd

canal 监听 DB 中订单表，从 binlog 中感知到 x 记录变更信息后，发到 MQ

应用 B 消费这个 MQ，收到这条消息后，处理流程中会再请求应用 A 的 Dubbo 接口，查询一些信息

应用 A 收到 Dubbo 请求后，处理逻辑中还会从 MySQL 中查询这个 x 订单记录，但是！！！读出的状态字段居然还是 ccc

DB 是读写分离，MySQL 主从同步采用的异步同步模式

2.2 锁定可疑环节

基于前边掌握的情况，你在大脑中快速勾勒出如下这个数据流传图：

通过这个数据流传图可以看出读数据有如下 3 种途径：

6.1 读缓存6.2 读从库6.3 读主库

你反复思索之后推测 6.1 或 6.2 这两种途径很可能会读取到旧值，于是开始排查。

2.3 排查 Mybatis 缓存

你依据经验推测， 6.1 最有可能读不到新数据，缓存通常有进程内缓存、Redis 缓存，Mybatis 缓存这几种。进一步沟通后，你确认了应用 A 并没有使用内存缓存和 Redis 缓存，同事甚至有怀疑数据库中间件中是否有缓存，这个怀疑被你直接排除了（数据库中间件中没有缓存），那就剩下 Mybatis 缓存这一处嫌疑了，于是你快速从大脑的知识库中翻出 Mybatis 两级缓存的机制原理。

2.3.1 排除一级缓存的嫌疑

一级缓存默认是开启的，是否一级缓存的问题呢？你继续分析：

按照现有 mapper 的用法，一个请求中所有的 CRUD 操作都是在同一个 sqlSession 里面一个 sqlSession 内的所有查询操作都会保存到这个 sqlSession 内缓存中，即每个请求都有一个专属于自己的一级缓存每个请求的一级缓存隔离，彼此互不干扰应用 A 在 x 记录更新前，查询请求中的一级缓存数据，不会被应用 A 在 x 记录更新后的查询请求访问到。

如此梳理分析后，你排除了 Mybatis 一级缓存造成此问题的可能。

2.3.2 排除二级缓存的嫌疑

然后你继续开始排查是否由二级缓存导致的，你的知识库显示：二级缓存在 sqlSession 之外，被 sqlSession 共享，即多个请求可以共用同一个二级缓存，一、二级缓存的协作机制如下：

sqlSession 缓存的数据是先放在一级缓存中，当 sqlSession 会话提交或者关闭时会将一级缓存数据同步到二级缓存中

用户查询时，会先去二级缓存中查找，若找不到才去一级缓存中查找

读二级缓存.png

这么看来如果时差吻合，二级缓存的嫌疑很大，那是不是二级缓存的问题呢？此时一个知识点在使劲的敲击你的大脑【二级缓存需要手动开启】 ，于是你抓紧咨询应用 A 是否开启了二级缓存，但同事一时间又搞不清楚这个开关的知识，于是你把开启二级缓存的方式描述发出：

单个 mapper 开启在需要开启二级缓存的 XXXmapper.xml 文件中加入以下配置

所有 mapper 都开启

在 mybatis.xml 中加入以下配置

应用 A 对照结论，没有开启 Mybatis 的二级缓存。

如此梳理分析后，你又排除了 Mybatis 二级缓存造成此问题的可能。

2.4 排查 binlog 同步

依据上图你继续排查，此时怀疑到了 6.2 读从库这个环节，跟 DBA 核实得知，这个 MySQL 主从同步采用了异步同步方案；此刻你的知识库表示很尴尬：MySQL 异步同步机制并不熟悉，于是找到隔壁老王（canal、MQ 专家）请教，老王解释到：异步同步的机制中，master-DB 写 binlog 后执行提交，不等待 slave-DB 的同步状态；既然 canal 和 slave-DB 都是读取 binlog 数据之后再做处理，且无顺序管控，那就有可能当应用 A 从 slave-DB 读 x 记录时，slave-DB 还未完成 x 记录的同步，情况如下图：

同步延迟.png

同时老王还补充，刚才已经排查过 canal 和 MQ 的工作状态，DBA 也看过 DB 的监控信息，这几个系统的指标都很平稳没有抖动，如果有抖动的话，那出问题的应该也不只是这一条记录。

当掌握了这些信息后，你基本认定应用 A 是读了 slave-DB，因为你的数据库中间件，在读写分离的场景中，默认情况下读请求是自动路由到 slave-DB 的，除非...，突然你跟应用 A 核实，这个读请求有没有指定强制读master-DB...，应用 A 的回复跟你的预期相差很大，这个请求中他指定了读master-DB。

为什么为什么读 master-DB，还能读到的是老数据，难道是数据库中间件的路由机制有漏洞了？导演让你马上配合表演出了上图中的表情...OH MY GOD ！！！

2.5 新的困境

过了好一会儿，你冷静了下来，凭借你的坚强的灵魂，你认定不是数据库中间件的路由机制有漏洞，而此时 DBA 也不认为 master-DB 有问题，应用 A 也不认为他指定读 master-DB 的代码有问题，老王也不认为他的 canal 读到的 binlog 有问题。

面面相觑好久，大家心照不宣的望向了导演，而你作为主角，自然由你去问导演接下来要怎么演。

三、接入 SkyWalking

导演着急的大吼：“那谁，这都演完了，你剧本还没写出来嘛？”

只见编剧不慌不忙的走来后把剧本递给导演，导演照着剧本认真的读了起来： "缺失有效的可观测trace数据，又没有办法快速复现，可能只有上帝知道是哪个环节有问题，要不问问上帝？” 。

此时突然有人站起来说：”我演的是上帝，应用 A、应用 B 接下来接一下 SkyWalking 吧，等下次复现时，大家就能根据链路信息来快速揭秘问题真相“。

于是你在群里发出接入 SkyWalking 的文档，两个点很简单：

应用配置中心勾选接入 SkyWalking日志配置文件中调整加入 traceId 占位符​

梳理分析至此，众人没了方向，也都保留了各自的怀疑，期待接入 SkyWalking 后再遇到，依据精确的信息来定位。

四、终章剧透

在下一章（终章）的剧本中，你是主角老王；上边这种尴尬的状况把你那股较真儿的劲头给激活了，之后你查阅了许多资料，进一步学习了 MySQL 的同步机制，在问题复现后，给出了 MySQL 同步机制有缺陷的根因...。敬请期待终章，关键剧情如下：

应用 A、应用 B 之后接入了 SkyWalking两周后，这个问题又出现了SkyWalking 中 trace 信息表明应用 A 的确是读了 master-DB老王通过进一步搜集研究发现，这是 MySQL 工作机制中天然存在的缺陷众人商定了后续的改进和规范调整，以应对这个缺陷

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