High Available DataSource（下文简称HA DataSource）即高可用数据源，基于Druid数据源之上进行了二次封装，在无需LVS或HA Proxy的前提下，实现了数据源层面的负载均衡。

例如，如下场景中均可通过HA DataSource配置数据源的连接：

1. 读写分离场景中，有多个数据库的从库提供读服务；
2. 使用了分库分表中间件（例如MyCat）进行分库分表，部署了多台中间件服务；

HA DataSource提供了如下特性：

1. 节点路由 - 根据节点名称指定路由，随机路由，粘性随机路由
2. 节点配置 - 纯手工配置节点，根据配置文件生成节点，根据ZooKeeper信息生成节点
3. 节点健康检查 - 基于ValidConnectionChecker的节点检查机制，检查间隔时间可根据运行情况动态调整

在Spring配置文件中加入如下DataSource配置：

<bean id="dataSource" class="com.alibaba.druid.pool.ha.HighAvailableDataSource" 
    init-method="init" destroy-method="destroy">
    <property name="dataSourceMap">
        <map>
            <entry key="default" value-ref="fooDataSource" /> <!-- 必须要配置default -->
            <entry key="foo" value-ref="fooDataSource" />
            <entry key="bar" value-ref="barDataSource" />
        </map>
    </property>
    <property name="selector" value="byName" /> <!-- selector默认是random，此处必须要设为byName  -->
</bean>

其中，fooDataSource和barDataSource分别是两个事先配置好的DataSource。

在没有手工进行选择前，默认会使用default，如要指定数据源，可使用如下方法：

((HighAvailableDataSource) dataSource).setTargetDataSource("bar");

注意：指定目标数据源的标志是保存在线程上下文中的，因此在使用完毕后，需要及时将targetDataSource设回default。

假设有两台MySQL，将JDBC URL、用户名和密码按如下格式写入datasource.properties中：

ha.db1.url=jdbc:mysql://192.168.0.10:3306/foo?useUnicode=true
ha.db1.username=foo
ha.db1.password=password

ha.db1.url=jdbc:mysql://192.168.0.11:3306/foo?useUnicode=true
ha.db1.username=foo
ha.db1.password=password

# 下面这个由于前缀不同，不会被ha前缀加载
hb.db1.url=jdbc:mysql://192.168.0.12:3306/bar?useUnicode=true
hb.db1.username=bar
hb.db1.password=password

此处的ha是用于过滤配置项的，在一个配置文件中如存在多个不同前缀，可以通过前缀进行区分。

在Spring配置文件中加入如下DataSource配置：

<bean id="dataSource" class="com.alibaba.druid.pool.ha.HighAvailableDataSource" 
    init-method="init" destroy-method="destroy">
    <property name="dataSourceFile" value="datasource.properties" /> <!-- 默认值是ha-datasource.properties -->
    <property name="propertyPrefix" value="ha" /> <!-- 需要与配置文件中的前缀对应 -->
    <property name="selector" value="random" /> <!-- 还有一种随机是stickyRandom  -->
    <property name="poolPurgeIntervalSeconds" value="60" /> <!-- 删除节点操作的间隔时间 -->
    <property name="allowEmptyPoolWhenUpdate" value="false" /> <!-- 配置文件更新时，是否允许完全清空HA DataSource的节点列表 -->

    <!-- 其他DruidDataSource的常见配置可自行添加 -->
    <!-- ... -->
</bean>

stickyRandom，粘性随机选择，5秒内，同一个线程中多次通过HighAvailableDataSource获取连接时始终会返回同一个DataSource的连接。

每隔60秒，FileNodeListener会扫描一次配置文件，如果文件内容发生变化，则会动态调整节点。如果是删除节点，会将待删除节点先放入一个黑名单，待定PoolUpdater的60秒定时任务执行时一起清理。

配置后，可像使用普通DataSource那样来使用dataSource Bean。

HA DataSource默认基于文件创建随机节点列表，只需提供其他NodeListener的实现类，就可以监听不同的配置源，例如ZookeeperNodeListener就是基于ZooKeeper的。

在Spring配置文件中加入如下DataSource配置：

<bean id="dataSource" class="com.alibaba.druid.pool.ha.HighAvailableDataSource" 
    init-method="init" destroy-method="destroy">
    <property name="nodeListener" value-ref="zkNodeListener" />
    <property name="propertyPrefix" value="ha" />
    <property name="selector" value="random" />
    <property name="poolPurgeIntervalSeconds" value="60" /> <!-- 删除节点操作的间隔时间 -->
    <property name="allowEmptyPoolWhenUpdate" value="false" /> <!-- 配置文件更新时，是否允许完全清空HA DataSource的节点列表 -->
    
    <!-- 其他DruidDataSource的常见配置可自行添加 -->
    <!-- ... -->
</bean>

<bean id="zkNodeListener" class="com.alibaba.druid.pool.ha.node.ZookeeperNodeListener">
    <property name="zkConnectString" value="192.168.0.2:2181" />
    <property name="path" value="/ha-druid-datasources" />
    <property name="urlTemplate" value="jdbc:mysql://${host}:${port}/${database}?useUnicode=true" />
</bean>

假设ZooKeeper的/ha-druid-datasources目录下有NodeFoo和NodeBar两个节点，NodeFoo内容如下：

ha.host=192.168.0.10
ha.port=3306
ha.database=foo
ha.username=foo
ha.password=password

urlTemplate用于根据ZooKeeper数据创建JDBC URL，其中的占位符会替换为具体的值。

jdbc:mysql://192.168.0.10:3306/foo?useUnicode=true

可以手动在ZooKeeper上添加节点配置，也可以通过代码进行注册，假设对MyCAT服务端代码进行了调整，在服务启动后进行ZooKeeper注册，可以添加如下代码：

// 注册节点
ZookeeperNodeRegister register = new ZookeeperNodeRegister();
register.setZkConnectString("192.168.0.2:2181");
register.setPath("/ha-druid-datasources");
register.init();

List<ZookeeperNodeInfo> payload = new ArrayList<ZookeeperNodeInfo>();
ZookeeperNodeInfo node = new ZookeeperNodeInfo();
node.setPrefix("ha");
node.setHost("192.168.0.10");
node.setPort(3306);
node.setDatabase("foo");
node.setUsername("foo");
node.setPassword("password");
payload.add(node);
register.register("NodeFoo", payload);

// 此处创建的是临时节点，Java进程停止后该节点就会消失，以此实现节点发现和下线。
// 也可以通过register.destroy()从ZooKeeper上删除该节点。

ZookeeperNodeListener会监听ZooKeeper的节点内容变更，PoolUpdater每隔60秒会清理已下线节点。

在使用随机节点选择（random）或粘性随机节点选择（stickyRandom）时，HA DataSource会去检查后端节点的健康状态。

• 根据 druid.ha.random.checkingIntervalSeconds 设定的间隔时间异步进行检测
• 针对每个节点，使用数据源的配置信息新建后端节点的数据库连接，调用dataSource.validateConnection() 方法检查连接状态
• 完成检查后关闭新建的连接
• 某个节点连续druid.ha.random.blacklistThreshold次检查失败后，会被加入黑名单
• 黑名单会有另外一个线程进行探活检查，每隔druid.ha.random.recoveryIntervalSeconds秒进行一次探活，如果探活成功，则会将其从黑名单中移除

为了快速发现有问题的节点，HA DataSource做了一系列的优化：

• 节点正常时，druid.ha.random.checkingIntervalSeconds进行一次节点检查
• 有节点出现异常后，间隔时间会快速缩短，在短时间内进行第二次检查

为了保证节点出问题时能快速发现，势必需要频繁进行检查，这样就加重了后端数据库或中间件节点的负担。RandomDataSourceValidateThread中记录了每个节点的上次检查成功时间，可以将正常执行的SQL操作也视为检查的一部分，只要SQL正常执行，也算检查成功。

为此，HA DataSource提供了一个RandomDataSourceValidateFilter，在SQL执行成功后修改对应DataSource的上次检查成功时间。在为DruidDataSource配置filters时，只需简单增加一个haRandomValidator即可实现上述功能。

关于健康检查，HA DataSource提供了4个参数可供配置：

这些参数配置在Druid的ConnectProperties中即可。