小 T 导读：经常有用户在 TDengine 的 GitHub 上递交标签为「help wanted」的 Issue。这些 Issue 大都不是 Bug，只是因为不熟悉或者不了解 TDengine 的机制而让用户感到困惑的使用问题。我们会定期分享一些具备共性的 Issue，希望大家能从中有所收获。本期分享「实现 TDengine 客户端高可用的解决方法」。
原文首发于「GitHub问题精选」TDengine 如何做到客户端高可用？
最近，在 TDengine 的 GitHub 上我们遇到了两位集群用户，他们都提到了TDengine客户端高可用的问题：
用户共同的疑问说明了这个问题是很有代表性的，所以我们精选出来，希望可以从用户的角度对产品的优化形成更多的思考。
我们将这个问题细化一下就是「在 TDengine 客户端使用 taos -h FQDN -P port 连接集群的过程中，如果客户端所在节点出现了宕机，本次连接是不是就会以失败而告终呢？」
答案显然是「是的」。
一位用户和我们表示：TDengine服务端的高可用都做好了，客户端的高可用却没有跟上，实在是太可惜了。
事实上，连接失败不假。但其实 TDengine 并不鼓励用户使用如上的方式连接集群。为什么这么说呢，我们来给大家仔细梳理一下。
假设一个用户在连接 TDengine 集群时，他所连接的节点挂掉了。在这一刻，我们会需要两种高可用：一是来自服务端，二是来自客户端。
服务端的高可用，指的是当 TDengine 的节点发生故障且超出规定时间无响应时，集群立刻产生系统报警信息并踢掉损坏节点，同时触发自动的负载均衡，系统自动把该数据节点上的数据转移到其他数据节点。
而客户端的高可用，指的是 TDengine 在连接失败时立即指定其他可用的数据库服务端供客户端继续连接。
重点来了，TDengine 能实现这样的功能吗？当然可以。
下面就是我们并不建议大家在 url 或者 taos 等连接方式中指定 FQDN，而是使用客户端配置文件 taos.cfg 去连接集群的真正原因。后者，客户端会自动连接我们配置好的参数 firstEP 节点，如果在连接瞬间这个节点挂掉了，则会继续连接参数 secondEP 所代表的节点。
值得注意的是，只要这两个节点有一个连接成功，客户端的使用就已经没有问题了。因为 firstEP 和 secondEP 只在连接的瞬间会被使用，它提供的并不是完整服务列表，而是连接目标。只要在这短暂的零点几秒内集群连接成功，该节点就会自动获取管理节点的地址信息。而只在连接的这一瞬间，两个节点同时宕机掉的可能性是极低的。后续，即使 firstEP 和 secondEP 两个节点全都坏掉，只要集群可以对外服务的基本规则没有被打破，就仍然可以正常使用。这就是 TDengine 维护客户端高可用的方法。
当然，维护客户端高可用的方法不只这一个。这两位用户均使用了 load balance 在外层包裹一层负载均衡。在这个过程中，两个人又各自遇到了同样的问题。原来他们在做四层网络负载的时候，都只使用了 TCP 端口，连接都失败了。于是，GitHub 上才有了他们共同的疑问——TDengine 到底是如何实现客户端的高可用的。
下面我们分析一下，他们为什么在做网络负载均衡时还是会出现连接失败的问题。
TDengine 的官方文档上有一段内容可以解释上面的情况：考虑到物联网场景下，数据写入的包一般不大，因此除支持 TCP 连接之外，RPC 还支持 UDP 连接。当数据包小于 15KB 时，RPC 将采用 UDP 方式进行连接，否则将采用 TCP 连接。超过 15KB 的，或者是查询类的操作，采取 TCP 的方式进行传输。
这就是答案了，建立连接的数据包小于 15KB，走的是 UDP 的连接。
所以，当他们都加上 UDP 的转发规则之后都成功完成了集群外围的网络负载均衡。这样搭建的好处，除了可以同样完成客户端的高可用以外，还会使“开发”与“运维”的场景更加清晰，更加便于管理。
有趣的是，第一位解决问题的 yakir-Yang 在发现了另外一个问题后还对第二位提问者 stringhuang 做了热心的解答。因为他刚刚经历过一模一样的问题，一眼就看到了另一位提问者的痛点。
于是互不认知的三方，便在这个开源社区里进行了一次和谐的技术互动。最终的结果是：提问者们在了解了 TDengine 的机制后，也成功地在这个新产品上搭建起了自己熟悉的高可用策略。
这也是我们最乐于看到的场景。
TDengine 客户端高可用的方法你学会了吗？如果大家在使用 TDengine 的过程中遇到任何问题，都可以到 GitHub 上递交你的 Issue，除了能得到官方的技术支持外，还能和不少志同道合的用户小伙伴交流哦～
https://github.com/taosdata/TDengine
作者简介：陈玉，曾在IBM任职数据库管理人员，有其他行业的自媒体创业经历。目前在涛思数据负责社区技术支持以及相关的运营工作。
