收到客户端连接请求后,启动一个goroutine单独处理该请求。
首选进行登录验证,验证过程完全兼容MySQL认证协议,由于用户名和密码在配置文件中已经设置好,所以可以利用该信息验证连接请求是否合法。
当用户名和密码都正确时,转入下面的步骤,否则返回出错信息给客户端。
认证通过后,客户端发送SQL语句。
kingshard对客户端发送过来的SQL语句,进行词法和语义分析,识别出SQL的类型和生成SQL的路由计划。如果有必要还会改写SQL,然后转发到相应的DB。也有可能不做词法和语义分析直接转发到相应的后端DB。如果转发SQL是分表且跨多个DB,则每个DB对应启动一个goroutine发送SQL和接收该DB返回的结果。
接收并合并结果,然后转发给客户端。
go-mysql-server是一个SQL引擎,能解析标准SQL(基于MySQL语法)并优化查询。它提供了简单的接口,允许自定义表格数据源实现。提供与MySQL协议兼容的服务器实现。这意味着它与MySQLODBC,JDBC或默认的MySQL客户端shell接口兼容。如果写压力进一步扩大,并且数据量急剧快速增长,DB写节点即主库就会成为整个系统的瓶颈。在MySQL的日常运营中,如果DB中表和表之间的数据很多是没有关系的,或者根本不需要表关联Join *** 作,我们可以考虑按照业务把不同的数据放到不同的服务器中,即垂直分库或叫垂直切分。
不过需要注意的是,垂直分库无法解决单表数据量过大的问题,由于单一业务的数据信息仍然落盘在单表中,如果单表数据量太大,就会极大地影响SQL执行的性能。由此,在MySQL应用领域,水平分表也是互联网场景应对高并发、单表数据量过大的解决方案之一。分表在本质上可以概括为业务表在逻辑上公用一个路由结构,物理上分散存储。这就是常说的Sharding分片或者分区。
之前写过了Go语言gorm框架MySQL实践,其中对gorm框架在 *** 作MySQL的各种基础实践,下面分享一下如何使用gorm框架对MySQL直接进行性能测试的简单实践。
这里我使用了一个原始的Go语言版本的 FunTester 测试框架,现在只有一个基本的方法,实在是因为Go语言特性太强了。框架设计的主要思路之一就是利用Go语言的闭包和方法参数特性,将一个 func() 当做性能测试的主题,通过不断运行这个 func() 来实现性能测试。当然还有另外一个思路就是运行一个多线程任务类,类似 Java 版本的 com.funtester.base.constaint.ThreadBase 抽象类,这样可以设置一些类的属性,绑定一些测试资源,适配更多的测试场景。
下面演示select的性能测试,这里我用了随机ID查询的场景。
这里我使用从35开始递增的ID进行删除。
这里使用了select的用例部分,随机ID,然后更新name字段,随机10个长度的字符串。
这里用到了 FunTester 字段都是随机生成。
到这里可以看出,性能测试框架用到的都是gorm框架的基础API使用,这里MySQL连接池的管理工作完全交给了gorm框架完成,看资料说非常牛逼,我们只需要设置几个参数。这个使用体现很像 HttpClient 设置 HTTP 连接池类似,这里我们也可以看出这些优秀的框架使用起来都是非常简单的。
PS:关于gorm的基础使用的请参考上一期的文章Go语言gorm框架MySQL实践。
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