数据库中间件 MyCAT源码分析——跨库两表Join

芋道源码芋道源码 mycat 2018年8月17日
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>>强大，10k+点赞的 SpringBoot 后台管理系统竟然出了详细教程！

1. 概述

  • 2. 主流程
  • 3. ShareJoin
    • 3.1 JoinParser
    • 3.2 ShareJoin.processSQL(...)
    • 3.3 BatchSQLJob
    • 3.4 ShareDBJoinHandler
    • 3.5 ShareRowOutPutDataHandler
  • 4. 彩蛋

1. 概述

MyCAT 支持跨库表 Join，目前版本仅支持跨库两表 Join。虽然如此，已经能够满足我们大部分的业务场景。况且，Join 过多的表可能带来的性能问题也是很麻烦的。

本文主要分享：

  1. 整体流程、调用顺序图
  2. 核心代码的分析

前置阅读：《MyCAT 源码分析 —— 【单库单表】查询》。

OK，Let's Go。

2. 主流程

当执行跨库两表 Join SQL 时，经历的大体流程如下：

数据库中间件 MyCAT源码分析——跨库两表Join

SQL 上，需要添加注解 /*!mycat:catlet=io.mycat.catlets.ShareJoin */${SQL} 。 RouteService#route(...) 解析注解 mycat:catlet 后，路由给 HintCatletHandler 作进一步处理。

HintCatletHandler 获取注解对应的 Catlet 实现类， io.mycat.catlets.ShareJoin 就是其中一种实现（目前也只有这一种实现），提供了跨库两表 Join 的功能。从类命名上看， ShareJoin 很大可能性后续会提供完整的跨库多表的 Join 功能。

核心代码如下：

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    // HintCatletHandler.java
public RouteResultset route(SystemConfig sysConfig, SchemaConfig schema,
 
int sqlType, String realSQL, String charset, ServerConnection sc,
 
LayerCachePool cachePool, String hintSQLValue, int hintSqlType, Map hintMap)
 
throws SQLNonTransientException {
 
  String cateletClass = hintSQLValue;
 
  if (LOGGER.isDebugEnabled()) {
 
       LOGGER.debug("load catelet class:" + hintSQLValue + " to run sql " + realSQL);
 
  }
 
  try {
 
    Catlet catlet = (Catlet) MycatServer.getInstance().getCatletClassLoader().getInstanceofClass(cateletClass);
 
       catlet.route(sysConfig, schema, sqlType, realSQL, charset, sc, cachePool);
 
       catlet.processSQL(realSQL, new EngineCtx(sc.getSession2()));
 
  } catch(Exception e) {
 
       LOGGER.warn("catlet error " + e);
 
    throw new SQLNonTransientException(e);
 
  }
 
  return null;
 
}

     

3. ShareJoin

目前支持跨库两表 Join。 ShareJoin 将 SQL 拆分成左表 SQL 和 右表 SQL，发送给各数据节点执行，汇总数据结果进行合后返回。

伪代码如下：

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    // SELECT u.id, o.id FROM t_order o 
// INNER JOIN t_user u ON o.uid = u.id
// 【顺序】查询左表
String leftSQL = "SELECT o.id, u.id FROM t_order o";
 
List leftList = dn[0].select(leftSQL) + dn[1].select(leftSQL) + ... + dn[n].select(leftsql);
 
// 【并行】查询右表
String rightSQL = "SELECT u.id FROM t_user u WHERE u.id IN (${leftList.uid})";
 
for (dn: dns) {
  // 此处是并行执行，使用回调逻辑
  for (rightRecord: dn.select(rightSQL)) {
    // 查询右表
    // 合并结果
    for (leftRecord: leftList) {
 
      if (leftRecord.uid == rightRecord.id) {
 
                write(leftRecord + leftRecord.uid拼接结果);
 
      }
 
    }
 
  }
 
}

     

实际情况会更加复杂，我们接下来一点点往下看。

3.1 JoinParser

JoinParser 负责对 SQL 进行解析。整体流程如下：

数据库中间件 MyCAT源码分析——跨库两表Join

举个例子， /*!mycat:catlet=io.mycat.catlets.ShareJoin */SELECT o.id,u.usernamefromt_order o join t_user u on o.uid=u.id; 解析后， TableFilter 结果如下：

数据库中间件 MyCAT源码分析——跨库两表Join

  • tName ：表名
  • tAlia ：表自定义命名
  • where ：过滤条件
  • order ：排序条件
  • parenTable ：左连接的 Join 的表名。 t_user表 在 join属性 的 parenTable 为 "o"，即 t_order。
  • joinParentkey ：左连接的 Join 字段
  • joinKey ：join 字段。 t_user表 在 join属性 为 id。
  • join ：子 tableFilter。即，该表连接的右边的表。
  • parent ：和 join属性 相对。

看到此处，大家可能有疑问，为什么要把 SQL 解析成 TableFilter。 JoinParser 根据 TableFilter 生成数据节点执行 SQL。代码如下：

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    // TableFilter.java
public String getSQL() {
 
  String sql = "";
 
  // fields
  for (Entry < String, String > entry: fieldAliasMap.entrySet()) {
 
    String key = entry.getKey();
 
    String val = entry.getValue();
 
    if (val == null) {
 
           sql = unionsql(sql, getFieldfrom(key), ",");
 
    } else {
 
           sql = unionsql(sql, getFieldfrom(key) + " as " + val, ",");
 
    }
 
  }
 
  // where
  if (parent == null) {
    // on/where 等于号左边的表
    String parentJoinKey = getJoinKey(true);
 
    // fix sharejoin bug：
    // (AbstractConnection.java:458) -close connection,reason:program err:java.lang.IndexOutOfBoundsException:
    // 原因是左表的select列没有包含 join 列，在获取结果时报上面的错误
    if (sql != null && parentJoinKey != null &&
 
    !sql.toUpperCase().contains(parentJoinKey.trim().toUpperCase())) {
 
           sql += ", " + parentJoinKey;
 
    }
 
       sql = "select " + sql + " from " + tName;
 
    if (! (where.trim().equals(""))) {
 
           sql += " where " + where.trim();
 
    }
 
  } else {
    // on/where 等于号右边边的表
    if (allField) {
 
           sql = "select " + sql + " from " + tName;
 
    } else {
 
           sql = unionField("select " + joinKey, sql, ",");
 
           sql = sql + " from " + tName;
 
      //sql="select "+joinKey+","+sql+" from "+tName;
    }
 
    if (! (where.trim().equals(""))) {
 
           sql += " where " + where.trim() + " and (" + joinKey + " in %s )";
 
    } else {
 
           sql += " where " + joinKey + " in %s ";
 
    }
 
  }
 
  // order
  if (! (order.trim().equals(""))) {
 
       sql += " order by " + order.trim();
 
  }
 
  // limit
  if (parent == null) {
 
    if ((rowCount > 0) && (offset > 0)) {
 
           sql += " limit" + offset + "," + rowCount;
 
    } else {
 
      if (rowCount > 0) {
 
               sql += " limit " + rowCount;
 
      }
 
    }
 
  }
 
  return sql;
 
}

     

  • 当 parent 为空时，即on/where 等于号左边的表。例如： selectid,uidfromt_order。
  • 当 parent 不为空时，即on/where 等于号右边的表。例如： selectid,usernamefromt_userwhereidin(1,2,3)。

3.2 ShareJoin.processSQL(...)

当 SQL 解析完后，生成左边的表执行的 SQL，发送给对应的数据节点查询数据。大体流程如下：

数据库中间件 MyCAT源码分析——跨库两表Join

当 SQL 为 /*!mycat:catlet=io.mycat.catlets.ShareJoin */SELECT o.id,u.usernamefromt_order o join t_user u on o.uid=u.id; 时， sql=getSql() 的返回结果为 selectid,uidfromt_order。

生成左边的表执行的 SQL 后，顺序顺序顺序发送给对应的数据节点查询数据。具体顺序查询是怎么实现的，我们来看下章 BatchSQLJob。

3.3 BatchSQLJob

数据库中间件 MyCAT源码分析——跨库两表Join

EngineCtx 对 BatchSQLJob 封装，提供上层两个方法：

  1. executeNativeSQLSequnceJob ：顺序（非并发）在每个数据节点执行SQL任务
  2. executeNativeSQLParallJob ：并发在每个数据节点执行SQL任务

核心代码如下：

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    // EngineCtx.java
public void executeNativeSQLSequnceJob(String[] dataNodes, String sql,
 
SQLJobHandler jobHandler) {
 
  for (String dataNode: dataNodes) {
 
    SQLJob job = new SQLJob(jobId.incrementAndGet(), sql, dataNode,
 
            jobHandler, this);
 
        bachJob.addJob(job, false);
 
  }
 
}
 
public void executeNativeSQLParallJob(String[] dataNodes, String sql,
 
SQLJobHandler jobHandler) {
 
  for (String dataNode: dataNodes) {
 
    SQLJob job = new SQLJob(jobId.incrementAndGet(), sql, dataNode,
 
            jobHandler, this);
 
        bachJob.addJob(job, true);
 
  }
 
}

     

BatchSQLJob 通过执行中任务列表、待执行任务列表来实现顺序/并发执行任务。核心代码如下：

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    // BatchSQLJob.java
/**
 
* 执行中任务列表
 
*/
 
private ConcurrentHashMap < Integer,
SQLJob > runningJobs = new ConcurrentHashMap < Integer,
SQLJob > ();
 
/**
 
* 待执行任务列表
 
*/
 
private ConcurrentLinkedQueue < SQLJob > waitingJobs = new ConcurrentLinkedQueue < SQLJob > ();
 
public void addJob(SQLJob newJob, boolean parallExecute) {
 
  if (parallExecute) {
 
       runJob(newJob);
 
  } else {
 
       waitingJobs.offer(newJob);
 
    if (runningJobs.isEmpty()) {
      // 若无正在执行中的任务，则从等待队列里获取任务进行执行。
      SQLJob job = waitingJobs.poll();
 
      if (job != null) {
 
               runJob(job);
 
      }
 
    }
 
  }
 
}
 
public boolean jobFinished(SQLJob sqlJob) {
 
    runningJobs.remove(sqlJob.getId());
 
  SQLJob job = waitingJobs.poll();
 
  if (job != null) {
 
        runJob(job);
 
    return false;
 
  } else {
 
    if (noMoreJobInput) {
 
      return runningJobs.isEmpty() && waitingJobs.isEmpty();
 
    } else {
 
      return false;
 
    }
 
  }
 
}

     

  • 顺序执行时，当 runningJobs 存在执行中的任务时， #addJob(...) 时，不立即执行，添加到 waitingJobs。当 SQLJob 完成时，顺序调用下一个任务。
  • 并发执行时， #addJob(...) 时，立即执行。

SQLJob SQL 异步执行任务。其 jobHandler(SQLJobHandler) 属性，在 SQL 执行有返回结果时，会进行回调，从而实现异步执行。

在 ShareJoin 里， SQLJobHandler 有两个实现： ShareDBJoinHandler、 ShareRowOutPutDataHandler。前者，左边的表执行的 SQL 回调；后者，右边的表执行的 SQL 回调。

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3.4 ShareDBJoinHandler

ShareDBJoinHandler，左边的表执行的 SQL 回调。流程如下：

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  • #fieldEofResponse(...) ：接收数据节点返回的 fields，放入内存。
  • #rowResponse(...) ：接收数据节点返回的 row，放入内存。
  • #rowEofResponse(...) ：接收完一个数据节点返回所有的 row。当所有数据节点都完成 SQL 执行时，提交右边的表执行的 SQL 任务，并行执行，即图中#createQryJob(...)。

当 SQL 为 /*!mycat:catlet=io.mycat.catlets.ShareJoin */SELECT o.id,u.usernamefromt_order o join t_user u on o.uid=u.id; 时， sql=getChildSQL() 的返回结果为 selectid,usernamefromt_userwhereidin(1,2,3)。

核心代码如下：

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    // ShareJoin.java
private void createQryJob(int batchSize) {
 
    int count = 0;
 
    Map < String,
    byte[] > batchRows = new ConcurrentHashMap < String,
    byte[] > ();
 
    String theId = null;
 
    StringBuilder sb = new StringBuilder().append('(');
 
    String svalue = "";
 
    for (Map.Entry < String, String > e: ids.entrySet()) {
 
           theId = e.getKey();
 
        byte[] rowbyte = rows.remove(theId);
 
        if (rowbyte != null) {
 
                 batchRows.put(theId, rowbyte);
 
        }
 
        if (!svalue.equals(e.getValue())) {
 
            if (joinKeyType == Fields.FIELD_TYPE_VAR_STRING
 
            || joinKeyType == Fields.FIELD_TYPE_STRING) {
                // joinkey 为varchar
                       sb.append("'").append(e.getValue()).append("'").append(',');
                // ('digdeep','yuanfang')
            } else {
                // 默认joinkey为int/long
                       sb.append(e.getValue()).append(',');
                // (1,2,3)
            }
 
        }
 
           svalue = e.getValue();
 
        if (count++>batchSize) {
 
            break;
 
        }
 
    }
 
    if (count == 0) {
 
        return;
 
    }
 
     jointTableIsData = true;
 
     sb.deleteCharAt(sb.length() - 1).append(')');
 
    String sql = String.format(joinParser.getChildSQL(), sb);
 
     getRoute(sql);
 
     ctx.executeNativeSQLParallJob(getDataNodes(), sql, new ShareRowOutPutDataHandler(this, fields, joinindex, joinParser.getJoinRkey(), batchRows, ctx.getSession()));
 
}

     

3.5 ShareRowOutPutDataHandler

ShareRowOutPutDataHandler，右边的表执行的 SQL 回调。流程如下：

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  • #fieldEofResponse(...) ：接收数据节点返回的 fields，返回 header 给 MySQL Client。
  • #rowResponse(...) ：接收数据节点返回的 row，匹配左表的记录，返回合并后返回的 row 给 MySQL Client。
  • #rowEofResponse(...) ：当所有 row 都返回完后，返回 eof 给 MySQL Client。

核心代码如下：

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    // ShareRowOutPutDataHandler.java
public boolean onRowData(String dataNode, byte[] rowData) {
 
    RowDataPacket rowDataPkgold = ResultSetUtil.parseRowData(rowData, bfields);
 
    //拷贝一份batchRows
    Map < String,
    byte[] > batchRowsCopy = new ConcurrentHashMap < String,
    byte[] > ();
 
     batchRowsCopy.putAll(arows);
 
    // 获取Id字段，
    String id = ByteUtil.getString(rowDataPkgold.fieldValues.get(joinR));
 
    // 查找ID对应的A表的记录
    byte[] arow = getRow(batchRowsCopy, id, joinL);
 
    while (arow != null) {
 
        RowDataPacket rowDataPkg = ResultSetUtil.parseRowData(arow, afields);
        //ctx.getAllFields());
        for (int i = 1; i < rowDataPkgold.fieldCount; i++) {
 
            // 设置b.name 字段
            byte[] bname = rowDataPkgold.fieldValues.get(i);
 
                 rowDataPkg.add(bname);
 
                 rowDataPkg.addFieldCount(1);
 
        }
 
        // huangyiming add
        MiddlerResultHandler middlerResultHandler = session.getMiddlerResultHandler();
 
        if (null == middlerResultHandler) {
 
                 ctx.writeRow(rowDataPkg);
 
        } else {
 
            if (middlerResultHandler instanceof MiddlerQueryResultHandler) {
 
                byte[] columnData = rowDataPkg.fieldValues.get(0);
 
                if (columnData != null && columnData.length > 0) {
 
                    String rowValue = new String(columnData);
 
                             middlerResultHandler.add(rowValue);
 
                }
 
                //}
            }
 
        }
 
           arow = getRow(batchRowsCopy, id, joinL);
 
    }
 
    return false;
 
}

     

4. 彩蛋

如下是本文涉及到的核心类，有兴趣的同学可以翻一翻。

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ShareJoin 另外不支持的功能：

  1. 只支持 inner join，不支持 left join、right join 等等连接。
  2. 不支持 order by。
  3. 不支持 group by 以及 相关聚合函数。
  4. 即使 join 左表的字段未声明为返回 fields 也会返回。

恩，MyCAT 弱XA 源码继续走起！

 

原文地址：http://www.yunai.me/MyCAT/two-table-share-join/?mp
MyCat-Server 带注释代码地址 ：https://github.com/YunaiV/Mycat-Server
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