标签：服务端 定义 传输 参考 ant timeout multiple 2.3 fir
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当ProxySQL收到前端app发送的SQL语句后，它需要将这个SQL语句(或者重写后的SQL语句)发送给后端的MySQL Server，然后收到SQL语句的MySQL Server执行查询，并将查询结果返回给ProxySQL，再由ProxySQL将结果返回给客户端(如果设置了查询缓存，则先缓存查询结果)。
ProxySQL可以实现多种方式的路由：基于ip/port、username、schema、SQL语句。其中基于SQL语句的路由是按照规则进行匹配的，匹配方式有hash高效匹配、正则匹配，还支持更复杂的链式规则匹配。
本文将简单演示基于端口、用户和schema的路由，然后再详细介绍基于SQL语句的路由规则。不过需要说明的是，本文只是入门，为后面ProxySQL的高级路由方法做铺垫。
在阅读本文之前，请确保：
如果想速成，可参考；ProxySQL初试读写分离
本文涉及到的实验环境如下：
| 角色 | 主机IP | server_id | 数据状态 |
|---|---|---|---|
| Proxysql | 192.168.100.21 | null | 无 |
| Master | 192.168.100.22 | 110 | 刚安装的全新MySQL实例 |
| Slave1 | 192.168.100.23 | 120 | 刚安装的全新MySQL实例 |
| Slave2 | 192.168.100.24 | 130 | 刚安装的全新MySQL实例 |
该实验环境已经在前面的文章中搭建好，本文不再赘述一大堆的内容。环境的搭建请参考前面给出的1、2、3。
我前面写了一篇通过MySQL Router实现MySQL读写分离的文章，MySQL Router实现读写分离的方式就是通过监听不同端口实现的：一个端口负责读操作，一个端口负责写操作。这样的路由逻辑非常简单，配置起来也很方便。
虽然基于端口实现读写分离配置起来非常简单，但是缺点也很明显：必须在前端app的代码中指定端口号码。这意味着MySQL的一部分流量权限被开发人员掌控了，换句话说，DBA无法全局控制MySQL的流量。此外，修改端口号时，app的代码也必须做出相应的修改。
虽说有缺点，但为了我这个ProxySQL系列文章的完整性，本文还是要简单演示ProxySQL如何基于端口实现读写分离。
首先修改ProxySQL监听SQL流量的端口号，让其监听在不同端口上。
admin> set mysql-interfaces='0.0.0.0:6033;0.0.0.0:6034';
admin> save mysql variables to disk;然后重启ProxySQL。
[root@xuexi ~]# service proxysql stop
[root@xuexi ~]# service proxysql start
[root@xuexi ~]# netstat -tnlp | grep proxysql
tcp 0 0 0.0.0.0:6032 0.0.0.0:* LISTEN 27572/proxysql
tcp 0 0 0.0.0.0:6033 0.0.0.0:* LISTEN 27572/proxysql
tcp 0 0 0.0.0.0:6034 0.0.0.0:* LISTEN 27572/proxysql监听到不同端口，再去修改mysql_query_rules表。这个表是ProxySQL的路由规则定制表，后文会非常详细地解释该表。
例如，插入两条规则，分别监听在6033端口和6034端口，6033端口对应的hostgroup_id=10是负责写的组，6034对应的hostgroup_id=20是负责读的组。
insert into mysql_query_rules(rule_id,active,proxy_port,destination_hostgroup,apply)
values(1,1,6033,10,1), (2,1,6034,20,1);
load mysql query rules to runtime;
save msyql query rules to disk;这样就配置结束了，是否很简单？
其实除了基于端口进行分离，还可以基于监听地址(修改字段proxy_addr即可)，甚至可以基于客户端地址(修改字段client_addr字段即可，该用法可用于采集数据、数据分析等)。
无论哪种路由方式，其实都是在修改mysql_query_rules表，所以下面先解释下这个表。
可以通过show create table mysql_query_rules语句查看定义该表的语句。
下面是我整理出来的字段属性。
| COLUMN | TYPE | NULL? | DEFAULT |
|-----------------------|---------|----------|------------|
| rule_id (pk) | INTEGER | NOT NULL | |
| active | INT | NOT NULL | 0 |
| username | VARCHAR | | |
| schemaname | VARCHAR | | |
| flagIN | INT | NOT NULL | 0 |
| client_addr | VARCHAR | | |
| proxy_addr | VARCHAR | | |
| proxy_port | INT | | |
| digest | VARCHAR | | |
| match_digest | VARCHAR | | |
| match_pattern | VARCHAR | | |
| negate_match_pattern | INT | NOT NULL | 0 |
| re_modifiers | VARCHAR | | 'CASELESS' |
| flagOUT | INT | | |
| replace_pattern | VARCHAR | | |
| destination_hostgroup | INT | | NULL |
| cache_ttl | INT | | |
| reconnect | INT | | NULL |
| timeout | INT | | |
| retries | INT | | |
| delay | INT | | |
| mirror_flagOU | INT | | |
| mirror_hostgroup | INT | | |
| error_msg | VARCHAR | | |
| sticky_conn | INT | | |
| multiplex | INT | | |
| log | INT | | |
| apply | INT | NOT NULL | 0 |
| comment | VARCHAR | | |各个字段的意义如下：有些字段不理解也无所谓，后面会分析一部分比较重要的。
schemaname作为默认schema时，该连接发出的查询才会被匹配。(在MariaDB/MySQL中，schemaname等价于databasename)。stats_mysql_query_digest.digest中。match_digest或match_pattern匹配的才算被成功匹配。也就是说，相当于在这两个匹配动作前加了NOT操作符进行取反。CASELESS后，将忽略大小写。指定了GLOBAL后，将替换全局(而不是第一个被匹配到的内容)。为了向后兼容，默认只启用了CASELESS修饰符。transaction_persistent=1(见mysql_users表)，且该用户建立的连接开启了一个事务，则这个事务内的所有语句都将路由到同一主机组，无视匹配规则。mysql-default_query_timeout的值。mysql-query_retries_on_failure的值。mysql-default_query_delay全局变量中，所以它会应用于所有的查询。将来的版本中将会提供一个更高级的限流机制。error_msg指定的信息。NULL，表示不会修改multiplexing的策略。mysql_query_rules_fast_routing中的规则)。基于mysql user的配置方式和基于端口的配置是类似的。
需要注意，在插入mysql user到mysql_users表中时，就已经指定了默认的路由目标组，这已经算是一个路由规则了(只不过是默认路由目标)。当成功匹配到mysql_query_rules中的规则时，这个默认目标就不再生效。所以，通过默认路由目标，也能简单地实现读写分离。
例如，在后端MySQL Server上先创建好用于读、写分离的用户。例如，root用户用于写操作，reader用户用于读操作。
# 在master节点上执行：
grant all on *.* to root@'192.168.100.%' identified by 'P@ssword1!';
grant select,show databases,show view on *.* to reader@'192.168.100.%' identified by 'P@ssword1!';然后将这两个用户添加到ProxySQL的mysql_users表中，并创建两条规则分别就有这两个用户进行匹配。
insert into mysql_users(username,password,default_hostgroup)
values('root','P@ssword1!',10),('reader','P@ssword1!',20);
load mysql users to runtime;
save mysql users to disk;
delete from mysql_query_rules; # 为了测试，先清空已有规则
insert into mysql_query_rules(rule_id,active,username,destination_hostgroup,apply)
values(1,1,'root',10,1),(2,1,'reader',20,1);
load mysql query rules to runtime;
save mysql query rules to disk;当然，在上面演示的示例中，mysql_query_rules中基于username的规则和mysql_users中这两个用户的默认规则是重复了的。
ProxySQL支持基于schemaname进行路由。这在一定程度上实现了简单的sharding功能。例如，将后端MySQL集群中的节点A和节点B定义在不同主机组中，ProxySQL将所有对于DB1库的查询路由到节点A所在的主机组，将所有对DB2库的查询路由到节点B所在的主机组。
只需配置一个schemaname字段就够了，好简单，是不是感觉很爽。但想太多了，ProxySQL的schemaname字段只是个鸡肋，要实现分库sharding，只能通过正则匹配、查询重写的方式来实现。
例如，原语句如下，用于找出浙江省的211大学。
select * from zhongguo.university where prov='Zhejiang' and high=211;按省份分库后，通过ProxySQL的正则替换，将语句改写为如下SQL语句：
select * from Zhejiang.university where 1=1 high=211;然后还可以将改写后的SQL语句路由到指定的主机组中，实现真正的分库。
这些内容比较复杂、也比较高级，在后面的文章中我会详细解释。
从这里开始，开始介绍ProxySQL路由规则的核心：基于SQL语句的路由。
ProxySQL接收到前端发送的SQL语句后，首先分析语句，然后从mysql_query_rules表中寻找是否有匹配该语句的规则。如果先被username或ip/port类的规则匹配并应用，则按这些规则路由给后端，如果是被基于SQL语句的规则匹配，则启动正则引擎进行正则匹配，然后路由给对应的后端组，如果规则中指定了正则替换字段，则还会重写SQL语句，然后再发送给后端。
ProxySQL支持两种类型的SQL语句匹配方式：match_digest和match_pattern。在解释这两种匹配方式之前，有必要先解释下SQL语句的参数化。
什么是参数化？
select * from tbl where id=?这里将where条件语句中字段id的值进行了参数化，也就是上面的问号?。
我们在客户端发起的SQL语句都是完整格式的语句，但是SQL优化引擎出于优化的目的需要考虑很多事情。例如，如何缓存查询结果、如何匹配查询缓存中的数据并取出，等等。将SQL语句参数化是优化引擎其中的一个行为，对于那些参数相同但参数值不同的查询语句，SQL语句认为这些是同类查询，同类查询的SQL语句不会重复去编译而增加额外的开销。
例如，下面的两个语句，就是同类SQL语句：
select * from tbl where id=10;
select * from tbl where id=20;将它们参数化后，结果如下：
select * from tbl where id=?;通俗地讲，这里的"?"就是一个变量，任何满足这个语句类型的值都可以传递到这个变量中。
所以，对参数化进行一个通俗的定义：对于那些参数相同、参数值不同的SQL语句，使用问号"?"去替换参数值，替换后返回的语句就是参数化的结果。
无论是MySQL、SQL Server还是Oracle(这个不确定)，优化引擎内部都会将语句进行参数化。例如，下面是SQL Server的执行计划，其中"@1"就是所谓的问号"?"。
ProxySQL也支持参数化。当前端发送SQL语句到达ProxySQL后，ProxySQL会将其参数化并分类。例如，下面是sysbench测试过程中，ProxySQL统计的参数化语句。
+----+----------+------------+-------------------------------------------------------------+
| hg | sum_time | count_star | digest_text |
+----+----------+------------+-------------------------------------------------------------+
| 2 | 14520738 | 50041 | SELECT c FROM sbtest1 WHERE id=? |
| 1 | 3142041 | 5001 | COMMIT |
| 1 | 2270931 | 5001 | SELECT c FROM sbtest1 WHERE id BETWEEN ? AND ?+? ORDER BY c |
| 1 | 2021320 | 5003 | SELECT c FROM sbtest1 WHERE id BETWEEN ? AND ?+? |
| 1 | 1768748 | 5001 | UPDATE sbtest1 SET k=k+? WHERE id=? |
| 1 | 1697175 | 5003 | SELECT SUM(K) FROM sbtest1 WHERE id BETWEEN ? AND ?+? |
| 1 | 1346791 | 5001 | UPDATE sbtest1 SET c=? WHERE id=? |
| 1 | 1263259 | 5001 | DELETE FROM sbtest1 WHERE id=? |
| 1 | 1191760 | 5001 | INSERT INTO sbtest1 (id, k, c, pad) VALUES (?, ?, ?, ?) |
| 1 | 875343 | 5005 | BEGIN |
+----+----------+------------+-------------------------------------------------------------+ProxySQL的mysql_query_rules表中有三个字段，能基于参数化后的SQL语句进行三种不同方式的匹配：
如果要进行SQL语句的重写(即正则替换)，或者对参数值匹配，则必须采用match_pattern。如果可以，尽量采用digest匹配方式，因为它的效率更高。
在ProxySQL的stats库中，包含了几个统计表。
admin> show tables from stats;
+--------------------------------------+
| tables |
+--------------------------------------+
| global_variables |
| stats_memory_metrics |
| stats_mysql_commands_counters | <--已执行查询语句的统计信息
| stats_mysql_connection_pool | <--连接池信息
| stats_mysql_connection_pool_reset | <--重置连接池统计数据
| stats_mysql_global | <--全局统计数据
| stats_mysql_prepared_statements_info |
| stats_mysql_processlist | <--模拟show processlist的结果
| stats_mysql_query_digest | <--本文解释
| stats_mysql_query_digest_reset | <--本文解释
| stats_mysql_query_rules | <--本文解释
| stats_mysql_users | <--各mysql user前端和ProxySQL的连接数
| stats_proxysql_servers_checksums | <--ProxySQL集群相关
| stats_proxysql_servers_metrics | <--ProxySQL集群相关
| stats_proxysql_servers_status | <--ProxySQL集群相关
+--------------------------------------+这些表的内容、解释我已经翻译，参见：ProxySQL的stats库。本文介绍其中3个和路由、规则相关的表。
这个表对于分析SQL语句至关重要，是分析语句性能、定制路由规则指标的最主要来源。
刚才已经解释过什么是SQL语句的参数化，还说明了ProxySQL会将参数化后的语句进行hash计算得到它的digest，这个统计表中记录的就是每个参数化分类后的语句对应的统计数据，包括该类语句的执行次数、所花总时间、所花最短、最长时间，还包括语句的文本以及它的digest。
如下图：
以下是各个字段的意义：
注意，该表中的查询所花时长是指ProxySQL从接收到客户端查询开始，到ProxySQL准备向客户端发送查询结果的时长。因此，这些时间更像是客户端看到的发起、接收的时间间隔(尽管客户端到服务端数据传输也需要时间)。更精确一点，在执行查询之前，ProxySQL可能需要更改字符集或模式，可能当前后端不可用(当前后端执行语句失败)而找一个新的后端，可能因为所有连接都繁忙而需要等待空闲连接，这些都不应该计算到查询执行所花时间内。
其中hostgroup、digest、digest_text、count_start、{sum,min,max}_time这几列最常用。
例如：
admin> select hostgroup hg,count_star,sum_time,digest,digest_text from stats_mysql_query_digest;
+----+------------+----------+--------------------+------------------------+
| hg | count_star | sum_time | digest | digest_text |
+----+------------+----------+--------------------+------------------------+
| 10 | 4 | 2412 | 0xADB885E1F3A7A5C2 | select * from test2.t1 |
| 10 | 6 | 4715 | 0x57497F236587B138 | select * from test1.t1 |
+----+------------+----------+--------------------+------------------------+从中分析，两个语句都路由到了hostgroup=10的组中，第一个语句执行了4次，这4次总共花费了2412微秒(即2.4毫秒)，第二个语句执行了6次，总花费4.7毫秒。还给出了这两个语句参数化后的digest值，以及参数化后的SQL文本。
这个表的表结构和stats_mysql_query_digest是完全一样的，只不过每次从这个表中检索数据(随便检索什么，哪怕where 1=0)，都会重置stats_mysql_query_digest表中已统计的数据。
这个表只有两个字段：
rule_id：对应的是规则号码。hits，对应的是每个规则被命中了多少次。digest匹配规则是对digest进行精确匹配。
例如，从stats_mysql_query_digest中获取两个对应的digest值。注意，现在它们的hostgroup_id=10。
admin> select hostgroup hg,count_star,sum_time,digest,digest_text from stats_mysql_query_digest;
+----+------------+----------+--------------------+------------------------+
| hg | count_star | sum_time | digest | digest_text |
+----+------------+----------+--------------------+------------------------+
| 10 | 4 | 2412 | 0xADB885E1F3A7A5C2 | select * from test2.t1 |
| 10 | 6 | 4715 | 0x57497F236587B138 | select * from test1.t1 |
+----+------------+----------+--------------------+------------------------+插入两条匹配这两个digest的规则：
insert into mysql_query_rules(rule_id,active,digest,destination_hostgroup,apply)
values(1,1,"0xADB885E1F3A7A5C2",20,1),(2,1,"0x57497F236587B138",10,1);然后测试
mysql -uroot -pP@ssword1! -h127.0.0.1 -P6033 -e "select * from test1.t1;"
mysql -uroot -pP@ssword1! -h127.0.0.1 -P6033 -e "select * from test2.t1;"再去查看规则的路由命中情况：
admin> select * from stats_mysql_query_rules;
+---------+------+
| rule_id | hits |
+---------+------+
| 1 | 1 |
| 2 | 1 |
+---------+------+查看路由的目标：
admin> select hostgroup hg,count_star cs,digest,digest_text from stats_mysql_query_digest;
+----+----+--------------------+------------------------+
| hg | cs | digest | digest_text |
+----+----+--------------------+------------------------+
| 20 | 1 | 0xADB885E1F3A7A5C2 | select * from test2.t1 |
| 10 | 1 | 0x57497F236587B138 | select * from test1.t1 |
+----+----+--------------------+------------------------+可见，基于digest的精确匹配规则已经生效。
match_digest是对digest做正则匹配，但注意match_pattern字段中给的规则不是hash值，而是SQL语句的文本匹配规则。
ProxySQL支持两种正则引擎：
老版本中默认的正则引擎是RE2，现在默认的正则引擎是PCRE。可从变量mysql-query_processor_regex获知当前的正则引擎是RE2还是PCRE：
Admin> select @@mysql-query_processor_regex;
+-------------------------------+
| @@mysql-query_processor_regex |
+-------------------------------+
| 1 |
+-------------------------------+其中1代表PCRE，2代表RE2。
在mysql_query_rules表中有一个字段re_modifiers，它用于定义正则引擎的修饰符，默认已经设置caseless，表示正则匹配时忽略大小写，所以select和SELECT都能匹配。此外，还可以设置global修饰符，表示匹配全局，而非匹配第一个，这个在重写SQL语句时有用。
(RE2引擎无法同时设置caseless和global，即使它们都设置了也不会生效。所以，将默认的正则引擎改为了PCRE)
在进行下面的实验之前，先把mysql_query_rules表清空，并将规则的统计数据也清空。
delete from mysql_query_rules;
select * from stats_mysql_query_digest_reset;
insert into mysql_query_rules(rule_id,active,match_digest,destination_hostgroup,apply)
values (1,1,"^select .* test2.*",20,1),(2,1,"^select .* test1.*",10,1);
load mysql query rules to runtime;
save mysql query rules to disk;然后分别执行：
mysql -uroot -pP@ssword1! -h127.0.0.1 -P6033 -e "select * from test1.t1;"
mysql -uroot -pP@ssword1! -h127.0.0.1 -P6033 -e "select * from test2.t1;"查看规则匹配结果：
admin> select * from stats_mysql_query_rules;
+---------+------+
| rule_id | hits |
+---------+------+
| 1 | 1 |
| 2 | 1 |
+---------+------+
admin> select hostgroup hg,count_star cs,digest,digest_text dt from stats_mysql_query_digest;
+----+----+--------------------+------------------------+
| hg | cs | digest | dt |
+----+----+--------------------+------------------------+
| 10 | 1 | 0x57497F236587B138 | select * from test1.t1 |
| 20 | 1 | 0xADB885E1F3A7A5C2 | select * from test2.t1 |
+----+----+--------------------+------------------------+显然，命中规则，且按照期望进行路由。
如果想对match_digest取反，即不被正则匹配的SQL语句才命中规则，则设置mysql_query_rules表中的字段negate_match_pattern=1。同样适用于下面的match_pattern匹配方式。
和match_digest的匹配方式类似，但match_pattern是基于原始SQL语句进行匹配的，包括参数值。有两种情况必须使用match_pattern：
如果想对match_pattern取反，即不被正则匹配的SQL语句才命中规则，则设置mysql_query_rules表中的字段negate_match_pattern=1。
例如：
## 清空规则以及规则的统计数据
delete from mysql_query_rules;
select * from stats_mysql_query_digest_reset where 1=0;
insert into mysql_query_rules(rule_id,active,match_pattern,destination_hostgroup,apply)
values(1,1,"^select .* test2.*",20,1),(2,1,"^select .* test1.*",10,1);
load mysql query rules to runtime;
save mysql query rules to disk;执行查询：
mysql -uroot -pP@ssword1! -h127.0.0.1 -P6033 -e "select * from test1.t1;"
mysql -uroot -pP@ssword1! -h127.0.0.1 -P6033 -e "select * from test2.t1;"然后查看匹配结果：
admin> select * from stats_mysql_query_rules;
+---------+------+
| rule_id | hits |
+---------+------+
| 1 | 1 |
| 2 | 1 |
+---------+------+
admin> select hostgroup hg,count_star cs,digest,digest_text dt from stats_mysql_query_digest;
+----+----+--------------------+------------------------+
| hg | cs | digest | dt |
+----+----+--------------------+------------------------+
| 20 | 1 | 0xADB885E1F3A7A5C2 | select * from test2.t1 |
| 10 | 1 | 0x57497F236587B138 | select * from test1.t1 |
+----+----+--------------------+------------------------+再来看看匹配参数值(虽然几乎不会这样做)。这里要测试的语句如下：
mysql -uroot -p123456 -h127.0.0.1 -P6033 -e "select * from test1.t1 where name like 'malong%';"
mysql -uroot -p123456 -h127.0.0.1 -P6033 -e "select * from test2.t1 where name like 'xiaofang%';"现在插入两条规则，对参数"malong%"和"xiaofang"进行匹配。
## 清空规则以及规则的统计数据
delete from mysql_query_rules;
select * from stats_mysql_query_digest_reset where 1=0;
insert into mysql_query_rules(rule_id,active,match_pattern,destination_hostgroup,apply)
values(1,1,"^select .*malong.*",20,1),(2,1,"^select .*xiaofang.*",10,1);
load mysql query rules to runtime;
save mysql query rules to disk;执行上面的两个查询语句，然后查看匹配结果：
admin> select * from stats_mysql_query_rules;
+---------+------+
| rule_id | hits |
+---------+------+
| 1 | 1 |
| 2 | 1 |
+---------+------+
admin> select hostgroup hg,count_star cs,digest,digest_text dt from stats_mysql_query_digest;
+----+----+--------------------+------------------------------------------+
| hg | cs | digest | dt |
+----+----+--------------------+------------------------------------------+
| 20 | 1 | 0x0C624EDC186F0217 | select * from test1.t1 where name like ? |
| 10 | 1 | 0xA38442E236D915A7 | select * from test2.t1 where name like ? |
+----+----+--------------------+------------------------------------------+已按预期进行路由。
一个极简单却大有用处的读、写分离功能：将默认路由组设置为写组，然后再插入下面两个select语句的规则。
# 10为写组，20为读组
insert into mysql_query_rules(rule_id,active,match_digest,destination_hostgroup,apply)
VALUES (1,1,'^SELECT.*FOR UPDATE$',10,1),
(2,1,'^SELECT',20,1);但需要注意的是，这样的规则只适用于小环境下的读写分离，对于稍复杂的环境，需要对不同语句进行开销分析，对于开销大的语句需要制定专门的路由规则。在之后的文章中我会稍作分析。
ProxySQL能通过ip、port、client_ip、username、schemaname、digest、match_digest、match_pattern实现不同方式的路由，方式可谓繁多。特别是基于正则匹配的灵活性，使得ProxySQL能满足一些比较复杂的环境。
总的来说，ProxySQL主要是通过digest、match_digest和match_pattern进行规则匹配的。在本文中，只是介绍了匹配规则的基础以及简单的用法，为进军后面的文章做好铺垫。
MySQL中间件之ProxySQL(7)：详述ProxySQL的路由规则
标签：服务端 定义 传输 参考 ant timeout multiple 2.3 fir
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