摘要：MySQL JDBC抽取到底應該采用什么樣的方式，且聽小編給你娓娓道來。

小編最近在云上的一個遷移項目中被MySQL抽取模式折磨的很慘。一開始爆內存被客戶懟，再后來遷移效率低下再被懟。MySQL JDBC抽取到底應該采用什么樣的方式，且聽小編給你娓娓道來。

1.1 Java-JDBC通信原理

JDBC與數據庫之間的通信是通過socket完，大致流程如下圖所示。Mysql Server ->內核Socket Buffer -> 客戶端Socket Buffer ->JDBC所在的JVM

1.2 JDBC讀取數據的三種模式

1.2.1 方式1：使用JDBC默認參數讀取數據

主要分為以下幾步：

1）Mysql Server通過OuputStream 向 Socket Server 本地Kennel Buffer 寫入數據，這里是一次內存拷貝。

2）當Socket Server 本地Kennel Buffer 有數據，就會通過TCP鏈路把數據傳輸到Socket Client 所在機器的Kennel Buffer。

3）JDBC 所在JVM利用InputSream讀取本地Kennel Buffer 數據到JVM內存，沒有數據時，則讀取被阻塞。

接下來就是不斷重復1，2，3的過程。 問題 是，Socket Client 端的JVM在默認模式下讀取Kennel Buffer是沒有考慮本機內存大小的，有多少讀多少。如果數據太大，就會造成FULL GC，緊接著內存溢出。

參考 JDBC API docs，默認模式 Java demo 代碼如下

1.2.2 方式2：游標查詢

為了解決方式1爆內存的問題，JDBC提供了一個游標參數，在建立jdbc連接時加上useCursorFetch=true。設置游標后，JDBC 每次會告訴Server端每次抽取的數據量，避免爆內存。通信過程如下圖所示。

​ 方式2游標查詢雖然解決了內存溢出的問題，方式2極大的依賴網絡質量。當網絡時延增大，假設每次通信增加10ms，10萬次通信就會多出1000s。這里僅僅是每次發請求的RT，TCP每次發送報文，都要求反饋ACK保證數據可靠性。client每取100行（請求行數可配置），就會有多次通信，進一步放大時延增加導致的效率問題。此外，游標查詢下，Mysql無法預知查詢的結束時延，為了應對自身的DML操作會在本地建立一個臨時空間存放要抽取的數據。因此，游標查詢時會有以下幾個現象發生

a. IOPS飆升，Mysql將數據寫入到臨時空間，數據傳輸時從臨時空間讀取數據，這都會引發大量IO操作。

b. 磁盤空間飆升，臨時空間生命周期存在于整個JDBC讀取階段，直到客戶端發起Result.close()時才會被Mysql回收。

c. CPU和內存有一定比例上升。

有關游標查詢的原理可參考博客MySQL JDBC StreamResult通信原理淺析以及JDBC源碼，本文不在贅述。

參考 JDBC API docs，游標模式 Java demo 代碼如下

1.2.3 方式3： Stream讀取數據

方式1會導致JVM內存溢出，方式2雖然不會FULL GC但是通信效率較低，而且也會導致Mysql服務端IOPS飆升，消耗磁盤空間等問題。因此，我們介紹Stream讀取數據 ，流式需要在讀取Result前設置

方式3在通信前不會做任何Server-Cient的交互操作，避免通信效率低下。服務端準備好數據寫入Server的Kennel Buffer中，這些數據通過TCP鏈路傳輸到Client的Kennel Buffer中，緊接著client端inputStream.read()方法被喚醒去讀取數據，與方式1不同，client每次只會讀取一個package大小的數據，如果一個package不滿一行則會再讀取一個package。當client消費數據的速度不及數據傳輸速率時，client端kennel區的數據就會被堆滿，緊接著Server端的kennel數據也會堆滿進而阻塞了OuputStream。這樣，JDBC在Stream模式下就像一個水管連接兩個蓄水池，Client和Server達到一個平衡。

​對于JDBC客戶端，由于每次都是從kennel讀取數據，效率會比方式2高很多，每次讀取一小部分數據也不會導致JVM內存溢出。對于服務端，Mysql每次都是往kennel寫數據，無需建立臨時空間，不涉及IO讀取，服務端壓力也變小了。當然，方式3也有自己的問題，例如Stream流式時無法cancel，cancel不阻塞等等。

參考 JDBC API docs，網上很多教程需要設置useCursorFetch=trueResultSet.FETCH_REVERSE等，其實小編研究完JDBC驅動源碼后發現，只需要設fetchSize=Integer. MIN_VALUE，其他配置均和默認配置保持一致即可。游標模式 Java demo 代碼如下

1.3 云數據遷移服務在三種模式下的調優

云數據遷移服務（Cloud Data Migration, CDM）是華為云上一個遷移工具，詳見 CDM官網 ,小編則通過CDM介紹如何切換三種模式抽取數據。CDM默認使用的是方式3，流式抽取數據，如果需要切換方式1，方式2需額外配置。

1.3.1 配置方式1：默認讀取

新建Mysql連接器，建立方法詳見官網，在高級屬性中增加useCursorFetch=false和adopt.stream=false

1.3.2 配置方式2：游標查詢

編輯Mysql連接器，在高級屬性中增加useCursorFetch=true和adopt.stream=false。游標查詢的大小可通過界面上的Fetch Size調整，默認1000。

1.3.3 配置方式3：流式

CDM默認走的流式，無需額外配置。注意Stream模式下，界面上的 Fetch Size 是不起作用的，原因參考上一節。

1.3.4 性能對比

新建Mysql2Hive的CDM遷移作業，源表101個字段，100萬行數據，配置如下

方式1：寫入100萬行數據耗時1m22s

方式2：同樣寫入100萬行，調整fetchSzie分別為1，10，100，100，最低耗時2m1s

方式3：同樣寫入100萬行，耗時1m5s

小編還測試了100萬的小表，明顯方式1和方式3的速率要遠遠高于方式2，另外小編還測試了1000萬的大表，方式1爆內存，方式2正常遷移但耗時20分鐘以上，而方式3仍然可以在15分鐘內跑完。

到此這篇關于從云數據遷移服務看MySQL大表抽取模式的原理解析的文章就介紹到這了,更多相關MySQL大表抽取內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！