数据库的中间件有啥用？

数据库的中间件有啥用？

Part1 数据库中间件有啥用

有一天，你去三亚玩耍，就想玩个冲浪，即时你不差钱，难道还要自己采买快艇、滑板等等装备来满足这为数不多的心血来潮么。租一个就行了嘛。这其实就是连接池的作用。

越复杂的系统，数据库中间件的作用越大。就拿zdal来说，它提供分库分表，结果集合并，sql解析，数据库failover动态切换等数据访问层统一解决方案。下面就一起来看下，其内部实现是怎么样的。

Part2 架构剖析之高屋建瓴

2.1 整体概述

如上图所示，zdal有四个重要的组成部分：

价值体现--客户端Client包。对外暴露基本操作接口，用于业务层简单黑盒的操作数据源；业务只和client交互，动态切换/路由等逻辑只需要进行规则配置，相关逻辑由zdal实现。

核心功能--连接管理datasource包。最核心的能力，提供多种类型数据库的连接管理；不管功能多花哨，最终目的还是为了解决数据库连接的问题。

扩展能力--库表路由rule包。根据parser解析出的字段确定逻辑库表和物理库表。

2.2 组件图看架构

组件图对整体架构和各组件及相互联系的理解可以起到很好的帮助。一个简版的组件图画了好久，还有不少错，不过大概是这么个意思，哎，基本功要丢~

对照上图可以比较清晰的看到：

Client包对应用层暴露的数据源、负责监听配置动态变更的监听组件、负责加载组织各部分的配置组件、负责加载spring bean 和库表规则的配置组件；

Client中加载了规则组件，实现逻辑表和数据库的路由规则。

Client中的库表配置调用datasource中的数据源管理服务并构建连接池的连接池；

Client中的SqlDispatcher服务调用SQL解析组件实现SQL解析。

Part3 细节剖析之一叶知秋

3.1 配置加载和bean初始化

大部分情况下，我们使用如mybatis这样的ORM框架来进行数据库操作，其实不管是ORM还是其他方式，应用层都需要对数据源进行配置。

所以，client对外暴露了一个符合JDBC标准的datasource数据源，用来满足应用层ORM等框架配置数据源的要求--ZdalDataSource

ZdalDataSource#init()方法即为配置加载的核心入口，init中负责加载spring配置，根据配置初始化数据源，并创建连接池，同时，将逻辑表和物理库的对应关系都维护起来供后续路由调用。

从上面的类图和这里的两个入口方法大概了解到zdal配置加载的启动流程。下面我们就来详细看一下，读写分离和分库分表的规则是怎么被加载，怎么起作用的。

3.2 细说读写分离

读写分离配置的加载

首先，我们需要有数据源的相关配置，如下图：

此XML配置会在init方法被调用时，被初始化，解析成ZdalConfig类的属性，ZdalConfig类的主要成员见下面代码：

可以看到，xml中的规则，被解析到xxxRules里。这里以groupRules为例，failover同理。

下一步则是通过解析得到的zdalConfig 来初始化数据源：

initForLoadBalance的方法如下：

private void initForLoadBalance(DBType dbType) { Map dsSelectors = this.buildRwDbSelectors(this.rwDataSourcePoolConfig); this.runtimeConfigHolder.set(new ZdalRuntime(dsSelectors)); this.setDbTypeForDBSelector(dbType);}

可以看到，首先构建出了DB选择器，然后赋值给了runtimeConfigHolder供运行时获取。而构建DB选择器的时候，其实是按读写两个维度，把所有数据源都构建了一遍，即group_r和group_w下都包含5个数据源，只不过各自的权重不一样：

//比如按上面的配置写库只有一个，但是也会包含全数据源group_0_w_0 :< bean:read0DataSource , writeWeight:0>group_0_w_1 :< bean:writeDataSource , writeWeight:10>group_0_w_2 :< bean:read1DataSource , writeWeight:0>group_0_w_3 :< bean:read2DataSource , writeWeight:0>group_0_w_4 :< bean:read3DataSource , writeWeight:0>//上述就是写相关的DBSelecter的内容。

读写分离怎么起作用

以delete为例，更新删除是要操作写库的

public void delete(ZdalDataSource dataSource) { String deleteSql = "delete from test"; Connection conn = null; PreparedStatement pst = null; try { conn = dataSource.getConnection(); pst = conn.prepareStatement(deleteSql); pst.execute(); } catch (Exception e) { //... } finally { //资源关闭 } }

getConnection会从上文中提到的runtimeConfigHolder中获取DBSelecter，然后执行execute方法

public boolean execute() throws SQLException { SqlType sqlType = getSqlType(sql); // SELECT相关的就选择group_r对应的DBSelecter if (sqlType == SqlType.SELECT || sqlType == SqlType.SELECT_FOR_UPDATE|| sqlType == SqlType.SELECT_FROM_DUAL) { //略 return true; //update/delete相关的就选择group_w对应的DBSelecter } else if (sqlType == SqlType.INSERT || sqlType == SqlType.UPDATE|| sqlType == SqlType.DELETE) { if (super.dbConfigType == DataSourceConfigType.GROUP) { executeUpdate0(); } else { executeUpdate(); } return false; } }

如果是读取相关的，那就选_r的DBSelecter，如果是写相关的，那就选_W的DBSelecter。那么executeUpdate0中是怎么执行区分读写数据源的呢，其实就是把这一组的数据源根据权重筛选一遍。

Part4 总结

本篇文章，把阿里数据库中间件相关的组件和加载流程进行了总结，就一个最基本的分组读写分离的流程，对内部实现进行了阐述。说是解析，其实是提供给大家一种阅读的思路，毕竟篇幅有限，如果对中间件感兴趣的同学，可以fork下代码，按上述逻辑自己阅读下。

看源码时，比如dubbo这些中间件其实是比较容易入手的，因为他们都依托于Spring进行JavaBean的装载，所有，对Spring容器暴露的那些init、load方法，就是很好的切入点。个人思路，希望对大家有所帮助。

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