引言mysql数据库读写分离，是提高服务质量的常用手段之一，而对于技术方案，有很多成熟开源框架或方案，例如：sharding-jdbc、spring中的abstractroutingdatasource、mysql-router等，而mysql-jdbc中的replicationconnection亦可支持。
本文暂不对读写分离的技术选型做过多的分析，只是探索在使用druid作为数据源、结合replicationconnection做读写分离时，连接失效的原因，并找到一个简单有效的解决方案。
问题背景由于历史原因，某几个服务出现连接失效异常，关键报错如下：
根据日志可以推断出，这是因为该连接长时间未与mysql服务端进行交互，导致服务端关闭了连接，典型的连接失效情况。
涉及的主要配置jdbc配置
jdbc:mysql:replication://master_host:port,slave_host:port/database_name
druid配置
testwhileidle=true(即，开启了空闲连接检查)；
timebetweenevictionrunsmillis=6000l(即，对于获取连接的场景，如果某连接空闲时间超过1分钟，将会进行检查，如果连接无效，将抛弃后重新获取)。
附：druiddatasource.getconnectiondirect中
处理逻辑如下：
if (testwhileidle) { final druidconnectionholder holder = poolableconnection.holder; long currenttimemillis = system.currenttimemillis(); long lastactivetimemillis = holder.lastactivetimemillis; long lastexectimemillis = holder.lastexectimemillis; long lastkeeptimemillis = holder.lastkeeptimemillis; if (checkexecutetime && lastexectimemillis != lastactivetimemillis) { lastactivetimemillis = lastexectimemillis; } if (lastkeeptimemillis > lastactivetimemillis) { lastactivetimemillis = lastkeeptimemillis; } long idlemillis = currenttimemillis - lastactivetimemillis; long timebetweenevictionrunsmillis = this.timebetweenevictionrunsmillis; if (timebetweenevictionrunsmillis <= 0) { timebetweenevictionrunsmillis = default_time_between_eviction_runs_millis; } if (idlemillis >= timebetweenevictionrunsmillis || idlemillis < 0 // unexcepted branch ) { boolean validate = testconnectioninternal(poolableconnection.holder, poolableconnection.conn); if (!validate) { if (log.isdebugenabled()) { log.debug("skip not validate connection."); } discardconnection(poolableconnection.holder); continue; } }}
mysql超时参数配置wait_timeout=3600(3600秒，即：如果某连接超过一个小时和服务端没有交互，该连接将会被服务端kill)。 显而易见，基于如上配置，按照常规理解，不应该出现“the last packet successfully received from server was xxx,xxx,xxx milliseconds ago”的问题。（当然，当时也排除了人工介入kill掉数据库连接的可能）。
当“理所应当”的经验解释不了问题所在，往往需要跳出可能浮于表面经验束缚，来一次追根究底。那么，该问题的真正原因是什么呢？
本质原因当使用druid管理数据源，结合mysql-jdbc中原生的replicationconnection做读写分离时，replicationconnection代理对象中实际存在master和slaves两套连接，druid在做连接检测时候，只能检测到其中的master连接，如果某个slave连接长时间未使用，会导致连接失效问题。
原因分析mysql-jdbc中，数据库驱动对连接的处理过程结合com.mysql.jdbc.driver源码，不难看出mysql-jdbc中获取连接的主体流程如下：
对于以“jdbc:mysql:replication://”开头配置的jdbc-url，通过mysql-jdbc获取到的连接，其实是一个replicationconnection的代理对象，默认情况下，“jdbc:mysql:replication://”后的第一个host和port对应master连接，其后的host和port对应slaves连接，而对于存在多个slave配置的场景，默认使用随机策略进行负载均衡。
replicationconnection代理对象，使用jdk动态代理生成的，其中invocationhandler的具体实现，是replicationconnectionproxy，关键代码如下：
public static replicationconnection createproxyinstance(list<string> masterhostlist, properties masterproperties, list<string> slavehostlist, properties slaveproperties) throws sqlexception { replicationconnectionproxy connproxy = new replicationconnectionproxy(masterhostlist, masterproperties, slavehostlist, slaveproperties); return (replicationconnection) java.lang.reflect.proxy.newproxyinstance(replicationconnection.class.getclassloader(), interfaces_to_proxy, connproxy); }
replicationconnectionproxy的重要组成关于数据库连接代理，replicationconnectionproxy中的主要组成如下图：
replicationconnectionproxy存在masterconnection和slavesconnection两个实际连接对象，currentconnetion（当前连接）可以切换成mastetconnection或者slavesconnection，切换方式可以通过设置readonly实现。
业务逻辑中，实现读写分离的核心也在于此，简单来说：使用replicationconnection做读写分离时，只要做一个“设置connection的readonly属性的”aop即可。
基于replicationconnectionproxy，业务逻辑中获取到的connection代理对象，数据库访问时的主要逻辑是什么样的呢？
replicationconnection代理对象处理过程对于业务逻辑而言，获取到的connection实例，是replicationconnection代理对象，该代理对象通过replicationconnectionproxy和replicationmysqlconnection相互协同完成对数据库访问的处理，其中replicationconnectionproxy在实现 invocationhandler的同时，还充当对连接管理的角色，核心逻辑如下图：
对于preparestatement等常规逻辑，connectionmysqconnection获取到当前连接进行处理（普通的读写分离的处理的重点正是在此）；此时，重点提及pinginternal方法，其处理方式也是获取当前连接，然后执行pinginternal逻辑。
对于ping()这个特殊逻辑，图中描述相对简单，但主体含义不变，即：对master连接和sleves连接都要进行ping()的处理。
图中，pinginternal流程和druid的mysq连接检查有关，而ping的特殊处理，也正是解决问题的关键。
druid数据源对mysq连接的检查druid中对mysql连接检查的默认实现类是mysqlvalidconnectionchecker，其中核心逻辑如下：
public boolean isvalidconnection(connection conn, string validatequery, int validationquerytimeout) throws exception { if (conn.isclosed()) { return false; } if (usepingmethod) { if (conn instanceof druidpooledconnection) { conn = ((druidpooledconnection) conn).getconnection(); } if (conn instanceof connectionproxy) { conn = ((connectionproxy) conn).getrawobject(); } if (clazz.isassignablefrom(conn.getclass())) { if (validationquerytimeout <= 0) { validationquerytimeout = default_validation_query_timeout; } try { ping.invoke(conn, true, validationquerytimeout * 1000); } catch (invocationtargetexception e) { throwable cause = e.getcause(); if (cause instanceof sqlexception) { throw (sqlexception) cause; } throw e; } return true; } } string query = validatequery; if (validatequery == null || validatequery.isempty()) { query = default_validation_query; } statement stmt = null; resultset rs = null; try { stmt = conn.createstatement(); if (validationquerytimeout > 0) { stmt.setquerytimeout(validationquerytimeout); } rs = stmt.executequery(query); return true; } finally { jdbcutils.close(rs); jdbcutils.close(stmt); }}
对应服务中使用的mysql-jdbc(5.1.45版)，在未设置“druid.mysql.usepingmethod”系统属性的情况下，默认usepingmethod为true，如下：
public mysqlvalidconnectionchecker(){try { clazz = utils.loadclass("com.mysql.jdbc.mysqlconnection"); if (clazz == null) { clazz = utils.loadclass("com.mysql.cj.jdbc.connectionimpl"); } if (clazz != null) { ping = clazz.getmethod("pinginternal", boolean.class, int.class); } if (ping != null) { usepingmethod = true; } } catch (exception e) { log.warn("cannot resolve com.mysql.jdbc.connection.ping method. will use 'select 1' instead.", e); } configfromproperties(system.getproperties());}@overridepublic void configfromproperties(properties properties) { string property = properties.getproperty("druid.mysql.usepingmethod"); if ("true".equals(property)) { setusepingmethod(true); } else if ("false".equals(property)) { setusepingmethod(false); }}
同时，可以看出mysqlvalidconnectionchecker中的ping方法使用的是mysqlconnection中的pinginternal方法，而该方法，结合上面对replicationconnection的分析，当调用pinginternal时，只是对当前连接进行检验。执行检验连接的时机是通过drduidatasource获取连接时，此时未设置readonly属性，检查的连接，其实只是replicationconnectionproxy中的master连接。
此外，如果通过“druid.mysql.usepingmethod”属性设置usepingmeghod为false，其实也会导致连接失效的问题，因为：当通过validequery(例如“select 1”)进行连接校验时，会走到replicationconnection中的普通查询逻辑，此时对应的连接依然是master连接。
题外一问：ping方法为什么使用“pinginternal”，而不是常规的ping？
原因：pinginternal预留了超时时间等控制参数。
解决方式调整依赖版本在服务中，使用的mysql jdbc版本是5.1.45，并且使用的druid版本是1.1.20。经过对其他高版本依赖的了解，依然存在该问题。
修改读写分离实现修改的工作量主要在于数据源配置和aop调整，但需要一定的整体回归验证成本，鉴于涉及该问题的服务重要性一般，暂不做大调整。
拓展mysql-jdbc驱动基于原有replicationconnection的功能，拓展pinginternal调整为普通的ping，集成原有driver拓展新的driver。方案可行，但修改成本不算小。
基于druid，拓展mysql连接检查为简单高效解决问题，选择拓展mysqlvalidconnectionchecker，并在druid数据源中加上对应配置即可。拓展如下：
public class mysqlreplicationcompatiblevalidconnectionchecker extends mysqlvalidconnectionchecker { private static final log log = logfactory.getlog(mysqlvalidconnectionchecker.class); /** * */ private static final long serialversionuid = 1l; @override public boolean isvalidconnection(connection conn, string validatequery, int validationquerytimeout) throws exception { if (conn.isclosed()) { return false; } if (conn instanceof druidpooledconnection) { conn = ((druidpooledconnection) conn).getconnection(); } if (conn instanceof connectionproxy) { conn = ((connectionproxy) conn).getrawobject(); } if (conn instanceof replicationconnection) { try { ((replicationconnection) conn).ping(); log.info("validate connection success: connection=" + conn.tostring()); return true; } catch (sqlexception e) { log.error("validate connection error: connection=" + conn.tostring(), e); throw e; } } return super.isvalidconnection(conn, validatequery, validationquerytimeout); }}
replicatoinconnection.ping()的实现逻辑中，会对所有master和slaves连接进行ping操作，最终每个ping操作都会调用到loadbalancedconnectionproxy.doping进行处理，而此处，可在数据库配置url中设置loadbalancepingtimeout属性设置超时时间。
以上就是mysql使用replicationconnection导致连接失效怎么解决的详细内容。