多级缓存
- 多级缓存
-
- a.JVM进程缓存
-
- 1) Caffeine Caffeine)
- 2) 案例 案例)
- b.Lua语法
-
- 1) 变量和循环 变量和循环)
- 2) 条件控制、函数 条件控制、函数)
- c.多级缓存
-
- 1) 安装OpenResty 安装OpenResty)
- 2) 请求参数处理 请求参数处理)
- 3) 查询Tomcat 查询Tomcat)
- 4) Redis缓存预热 Redis缓存预热)
- 5) 查询Redis缓存 查询Redis缓存)
- 6) Nginx本地缓存 Nginx本地缓存)
- d.缓存同步
-
- 1) 数据同步策略 数据同步策略)
- 2) 安装Canal 安装Canal)
-
- 2.a) 开启MySQL主从 开启MySQL主从)
- 2.b) 安装Canal 安装Canal)
- 3) 监听Canal 监听Canal)
多级缓存
传统缓存的问题
传统的缓存策略一般是请求到达Tomcat后,先查询Redis,如果未命中则查询数据库,存在下面的问题:
- 请求要经过Tomcat处理,Tomcat的性能成为整个系统的瓶颈
- Redis缓存失效时,会对数据库产生冲击
多级缓存方案
多级缓存就是充分利用请求处理的每个环节,分别添加缓存,减轻Tomcat压力,提升服务性能:
a.JVM进程缓存
本地进程缓存
缓存在日常开发中启动至关重要的作用,由于是存储在内存中,数据的读取速度是非常快的,能大量减少对数据库的访问,减少数据库的压力。我们把缓存分为两类:
- 分布式缓存,例如Redis:
- 优点:存储容量更大、可靠性更好、可以在集群间共享
- 缺点:访问缓存有网络开销
- 场景:缓存数据量较大、可靠性要求较高、需要在集群间共享
- 进程本地缓存,例如HashMap、GuavaCache:
- 优点:读取本地内存,没有网络开销,速度更快
- 缺点:存储容量有限、可靠性较低、无法共享
- 场景:性能要求较高,缓存数据量较小
1) Caffeine
导入相关依赖
xml
<dependency>
<groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
<artifactId>caffeine</artifactId>
</dependency>
简单学习Caffeine的使用:
java
/*
基本用法测试
*/
@Test
void testBasicOps() {
// 构建cache对象
Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder().build();
// 存数据
cache.put("gf", "迪丽热巴");
// 取数据 getIfPresent
String gf = cache.getIfPresent("gf");
System.out.println("gf = " + gf);
// 取数据,如果未命中,则查询数据库 get
String defaultGF = cache.get("defaultGF", key -> {
// 根据key去数据库查询数据
return "柳岩";
});
System.out.println("defaultGF = " + defaultGF);
}
Caffeine提供了三种缓存驱逐策略:
- 基于容量:设置缓存的数量上限
- 基于时间:设置缓存的有效时间
- 基于引用:设置缓存为软引用或弱引用,利用GC来回收缓存数据。性能较差,不建议使用。
在默认情况下,当一个缓存元素过期的时候,Caffeine不会自动立即将其清理和驱逐。而是在一次读或写操作后,或者在空闲时间完成对失效数据的驱逐。
2) 案例
案例:实现商品的查询的本地进程缓存
利用Caffeine实现下列需求:
- 给根据id查询商品的业务添加缓存,缓存未命中时查询数据库
- 给根据id查询商品库存的业务添加缓存,缓存未命中时查询数据库
- 缓存初始大小为100
- 缓存上限为10000
在config包下创建Caffeine配置类
java
@Configuration
public class CaffeineConfig {
@Bean
public Cache<Long, Item> itemCache() {
return Caffeine.newBuilder()
.initialCapacity(100)
.maximumSize(10000)
.build();
}
@Bean
public Cache<Long, ItemStock> stockCache() {
return Caffeine.newBuilder()
.initialCapacity(100)
.maximumSize(10000)
.build();
}
}
在controller下,添加缓存的业务代码,使用get (优先查询缓存 ,若无则查询数据库)
java
@Autowired
private Cache<Long, Item> itemCache;
@Autowired
private Cache<Long, ItemStock> stockCache;
@GetMapping("/{id}")
public Item findById(@PathVariable("id") Long id){
return itemCache.get(id, key -> itemService.query()
.ne("status", 3).eq("id", key)
.one());
}
@GetMapping("/stock/{id}")
public ItemStock findStockById(@PathVariable("id") Long id){
return stockCache.get(id, key -> stockService.getById(key));
}
b.Lua语法
Lua 是一种轻量小巧的脚本语言,用标准C语言编写并以源代码形式开放, 其设计目的是为了嵌入应用程序中,从而为应用程序提供灵活的扩展和定制功能。官网:https://www.lua.org/
1) 变量和循环
数据类型
数据类型 | 描述 |
---|---|
nil | 这个最简单,只有值nil属于该类,表示一个无效值(在条件表达式中相当于false)。 |
boolean | 包含两个值:false和true |
number | 表示双精度类型的实浮点数 |
string | 字符串由一对双引号或单引号来表示 |
function | 由 C 或 Lua 编写的函数 |
table | Lua 中的表(table)其实是一个"关联数组"(associative arrays),数组的索引可以是数字、字符串或表类型。在 Lua 里,table 的创建是通过"构造表达式"来完成,最简单构造表达式是{},用来创建一个空表。 |
变量
Lua声明变量的时候,并不需要指定数据类型:
lua
-- 声明字符串
local str = 'hello'
-- 声明数字
local num = 21
-- 声明布尔类型
local flag = true
-- 声明数组 key为索引的 table
local arr = {'java', 'python', 'lua'}
-- 声明table,类似java的map
local map = {name='Jack', age=21}
访问table:
lua
-- 访问数组,lua数组的角标从1开始
print(arr[1])
-- 访问table
print(map['name'])
print(map.name)
循环
数组、table都可以利用for循环来遍历:
遍历数组:
lua
-- 声明数组 key为索引的 table
local arr = {'java', 'python', 'lua'}
-- 遍历数组
for index,value in ipairs(arr) do
print(index, value)
end
遍历table:
lua
-- 声明map,也就是table
local map = {name='Jack', age=21}
-- 遍历table
for key,value in pairs(map) do
print(key, value)
end
2) 条件控制、函数
函数
定义函数的语法:
lua
function 函数名( argument1, argument2..., argumentn)
-- 函数体
return 返回值
end
例如,定义一个函数,用来打印数组:
lua
function printArr(arr)
for index, value in ipairs(arr) do
print(value)
end
end
条件控制
类似Java的条件控制,例如if、else语法:
lua
if(布尔表达式)
then
--[ 布尔表达式为 true 时执行该语句块 --]
else
--[ 布尔表达式为 false 时执行该语句块 --]
end
与java不同,布尔表达式中的逻辑运算是基于英文单词:
操作符 | 描述 | 实例 |
---|---|---|
and | 逻辑与操作符。 若 A 为 false,则返回 A,否则返回 B。 | (A and B) 为 false。 |
or | 逻辑或操作符。 若 A 为 true,则返回 A,否则返回 B。 | (A or B) 为 true。 |
not | 逻辑非操作符。与逻辑运算结果相反,如果条件为 true,逻辑非为 false。 | not(A and B) 为 true。 |
案例:自定义函数,打印table
需求:自定义一个函数,可以打印table,当参数为nil时,打印错误信息
lua
local function printArr(arr)
if (not arr) then
print('数组不能为空!')
return nil
end
for index, value in ipairs(arr) do
print(value)
end
end
c.多级缓存
OpenResty® 是一个基于 Nginx的高性能 Web 平台,用于方便地搭建能够处理超高并发、扩展性极高的动态 Web 应用、Web 服务和动态网关。具备下列特点:
- 具备Nginx的完整功能
- 基于Lua语言进行扩展,集成了大量精良的 Lua 库、第三方模块
- 允许使用Lua自定义业务逻辑、自定义库
1) 安装OpenResty
首先你的Linux虚拟机必须联网
安装开发库
首先要安装OpenResty的依赖开发库,执行命令:
sh
yum install -y pcre-devel openssl-devel gcc --skip-broken
安装OpenResty仓库
你可以在你的 CentOS 系统中添加 openresty
仓库,这样就可以便于未来安装或更新我们的软件包(通过 yum check-update
命令)。运行下面的命令就可以添加我们的仓库:
yum-config-manager --add-repo https://openresty.org/package/centos/openresty.repo
如果提示说命令不存在,则运行:
yum install -y yum-utils
然后再重复上面的命令
安装OpenResty
然后就可以像下面这样安装软件包,比如 openresty
:
bash
yum install -y openresty
安装opm工具
opm是OpenResty的一个管理工具,可以帮助我们安装一个第三方的Lua模块。
如果你想安装命令行工具 opm
,那么可以像下面这样安装 openresty-opm
包:
bash
yum install -y openresty-opm
目录结构
默认情况下,OpenResty安装的目录是:/usr/local/openresty
看到里面的nginx目录了吗,OpenResty就是在Nginx基础上集成了一些Lua模块。
配置nginx的环境变量
打开配置文件:
sh
vi /etc/profile
在最下面加入两行:
sh
export NGINX_HOME=/usr/local/openresty/nginx
export PATH=${NGINX_HOME}/sbin:$PATH
NGINX_HOME:后面是OpenResty安装目录下的nginx的目录
然后让配置生效:
source /etc/profile
启动和运行
OpenResty底层是基于Nginx的,查看OpenResty目录的nginx目录,结构与windows中安装的nginx基本一致:
所以运行方式与nginx基本一致:
sh
# 启动nginx
nginx
# 重新加载配置
nginx -s reload
# 停止
nginx -s stop
nginx的默认配置文件注释太多,影响后续我们的编辑,这里将nginx.conf中的注释部分删除,保留有效部分。
修改/usr/local/openresty/nginx/conf/nginx.conf
文件,内容如下:
nginx
#user nobody;
worker_processes 1;
error_log logs/error.log;
events {
worker_connections 1024;
}
http {
include mime.types;
default_type application/octet-stream;
sendfile on;
keepalive_timeout 65;
server {
listen 8081;
server_name localhost;
location / {
root html;
index index.html index.htm;
}
error_page 500 502 503 504 /50x.html;
location = /50x.html {
root html;
}
}
}
在Linux的控制台输入命令以启动nginx:
sh
nginx
然后访问页面:http://192.168.150.101:8081,注意ip地址替换为你自己的虚拟机IP:
备注
加载OpenResty的lua模块:
nginx
#lua 模块
lua_package_path "/usr/local/openresty/lualib/?.lua;;";
#c模块
lua_package_cpath "/usr/local/openresty/lualib/?.so;;";
common.lua放在lualib中
lua
-- 封装函数,发送http请求,并解析响应
local function read_http(path, params)
local resp = ngx.location.capture(path,{
method = ngx.HTTP_GET,
args = params,
})
if not resp then
-- 记录错误信息,返回404
ngx.log(ngx.ERR, "http not found, path: ", path , ", args: ", args)
ngx.exit(404)
end
return resp.body
end
-- 将方法导出
local _M = {
read_http = read_http
}
return _M
释放Redis连接API:
lua
-- 关闭redis连接的工具方法,其实是放入连接池
local function close_redis(red)
local pool_max_idle_time = 10000 -- 连接的空闲时间,单位是毫秒
local pool_size = 100 --连接池大小
local ok, err = red:set_keepalive(pool_max_idle_time, pool_size)
if not ok then
ngx.log(ngx.ERR, "放入redis连接池失败: ", err)
end
end
读取Redis数据的API:
lua
-- 查询redis的方法 ip和port是redis地址,key是查询的key
local function read_redis(ip, port, key)
-- 获取一个连接
local ok, err = red:connect(ip, port)
if not ok then
ngx.log(ngx.ERR, "连接redis失败 : ", err)
return nil
end
-- 查询redis
local resp, err = red:get(key)
-- 查询失败处理
if not resp then
ngx.log(ngx.ERR, "查询Redis失败: ", err, ", key = " , key)
end
--得到的数据为空处理
if resp == ngx.null then
resp = nil
ngx.log(ngx.ERR, "查询Redis数据为空, key = ", key)
end
close_redis(red)
return resp
end
开启共享词典:
nginx
# 共享字典,也就是本地缓存,名称叫做:item_cache,大小150m
lua_shared_dict item_cache 150m;
2) 请求参数处理
OpenResty获取请求参数
OpenResty提供了各种API用来获取不同类型的请求参数:
参数格式 | 参数示例 | 参数解析代码示例 |
---|---|---|
路径占位符 | /item/1001 | # 1.正则表达式匹配: location ~ /item/(\d+) { content_by_lua_file lua/item.lua;} #2. 匹配到的参数会存入ngx.var数组中,可以用角标获取local id = ngx.var[1] |
请求头 | id:1001 | -- 获取请求头,返回值是table类型 local headers = ngx.req.get_headers() |
Get请求参数 | ?id=1001 | -- 获取GET请求参数,返回值是table类型 local getParams = ngx.req.get_uri_args() |
Post表单参数 | id=1001 | -- 读取请求体ngx.req.read_body() -- 获取POST表单参数,返回值是table类型local postParams = ngx.req.get_post_args() |
JSON参数 | {"id": 1001} | -- 读取请求体ngx.req.read_body()-- 获取body中的json参数,返回值是string类型local jsonBody = ngx.req.get_body_data() |
案例:获取请求路径中的商品id信息,拼接到json结果中返回
需求:在OpenResty中接收这个请求,并获取路径中的id信息,拼接到结果的json字符串中返回
修改/usr/local/openresty/nginx/conf中的nginx.conf,添加 location ~ /api/item/(\d+)
nginx
#user nobody;
worker_processes 1;
error_log logs/error.log;
events {
worker_connections 1024;
}
http {
include mime.types;
default_type application/octet-stream;
sendfile on;
keepalive_timeout 65;
#lua 模块
lua_package_path "/usr/local/openresty/lualib/?.lua;;";
#c模块
lua_package_cpath "/usr/local/openresty/lualib/?.so;;";
server {
listen 8081;
server_name localhost;
location ~ /api/item/(\d+) {
# 默认的响应类型
default_type application/json;
# 响应结果由lua/item.lua
content_by_lua_file lua/item.lua;
}
location / {
root html;
index index.html index.htm;
}
error_page 500 502 503 504 /50x.html;
location = /50x.html {
root html;
}
}
}
在/usr/local/openresty/nginx中创建lua文件夹,创建item.lua文件
lua
-- 获取路径参数
local id = ngx.var[1]
-- 返回结果
ngx.say('{"id":'..id..',"name":"SALSA AIR, "title":"30存行李箱"}')
3) 查询Tomcat
nginx内部发送Http请求
nginx提供了内部API用以发送http请求:
lua
local resp = ngx.location.capture("/path",{
method = ngx.HTTP_GET, -- 请求方式
args = {a=1,b=2}, -- get方式传参数
body = "c=3&d=4" -- post方式传参数
})
返回的响应内容包括:
- resp.status:响应状态码
- resp.header:响应头,是一个table
- resp.body:响应体,就是响应数据
注意:这里的path是路径,并不包含IP和端口。这个请求会被nginx内部的server监听并处理。但是我们希望这个请求发送到Tomcat服务器,所以还需要编写一个server来对这个路径做反向代理:
nginx
location /path {
# 这里是windows电脑的ip和Java服务端口,需要确保windows防火墙处于关闭状态
proxy_pass http://192.168.150.1:8081;
}
封装http查询的函数
可以把http查询的请求封装为一个函数,放到OpenResty函数库中,方便后期使用
1.在/usr/local/openresty/lualib目录下创建common.lua文件:
shell
vi /usr/local/openresty/lualib/common.lua
2.在common.lua中封装http查询的函数
lua
-- 封装函数,发送http请求,并解析响应
local function read_http(path, params)
local resp = ngx.location.capture(path,{
method = ngx.HTTP_GET,
args = params,
})
if not resp then
-- 记录错误信息,返回404
ngx.log(ngx.ERR, "http not found, path: ", path , ", args: ", args)
ngx.exit(404)
end
return resp.body
end
-- 将方法导出
local _M = {
read_http = read_http
}
return _M
JSON结果处理
OpenResty提供了一个cjson的模块用来处理JSON的序列化和反序列化。
1.引入cjson模块:
lua
local cjson = require "cjson"
2.序列化:
lua
local obj = {
name = 'jack',
age = 21
}
local json = cjson.encode(obj)
3.反序列化:
lua
local json = '{"name": "jack", "age": 21}'
-- 反序列化
local obj = cjson.decode(json);
print(obj.name)
案例:获取请求路径中的商品id信息,根据id向Tomcat查询商品信息
这里要修改item.lua,满足下面的需求:
- 1.获取请求参数中的id (已完成)
- 2.根据id向Tomcat服务发送请求,查询商品信息
- 3.根据id向Tomcat服务发送请求,查询库存信息
- 4.组装商品信息、库存信息,序列化为JSON格式并返回
设置反向代理
nginx
location /item {
proxy_pass http://192.168.200.1:8081;
}
修改item.lua文件
lua
-- 导入common函数库
local common = require('common')
local read_http = common.read_http
-- 导入cjson函数库
local cjson = require('cjson')
-- 获取路径参数
local id = ngx.var[1]
-- 查询商品信息
local itemJSON = read_http("/item/" .. id, nil)
-- 查询库存信息
local stockJSON = read_http("/item/stock/" .. id, nil)
-- JSON转化为lua的table
local item = cjson.decode(itemJSON)
local stock = cjson.decode(stockJSON)
-- 组合数据
item.stock = stock.stock
item.sold = stock.sold
-- 把item序列化为json 返回结果
ngx.say(cjson.encode(item))
Tomcat集群的负载均衡
nginx
# tomcat集群配置
upstream tomcat-cluster{
hash $request_uri;
server http://192.168.200.1:8081;
server http://192.168.200.1:8082;
}
# 反向代理配置,将/item路径的请求代理到tomcat集群
location /item {
proxy_pass http://tomcat-cluster;
}
4) Redis缓存预热
添加redis缓存的需求
冷启动与缓存预热
冷启动:服务刚刚启动时,Redis中并没有缓存,如果所有商品数据都在第一次查询时添加缓存,可能会给数据库带来较大压力。
缓存预热:在实际开发中,我们可以利用大数据统计用户访问的热点数据,在项目启动时将这些热点数据提前查询并保存到Redis中。
缓存预热
1)利用Docker安装Redis
sh
docker run --name redis -p 6379:6379 -d redis redis-server --appendonly yes
2)在item-service服务中引入Redis依赖
xml
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
3)配置Redis地址
yaml
spring:
redis:
host: 192.168.150.101
4)编写初始化类
缓存预热需要在项目启动时完成,并且必须是拿到RedisTemplate之后。
这里我们利用InitializingBean接口来实现,因为InitializingBean可以在对象被Spring创建并且成员变量全部注入后执行。
java
@Component
public class RedisHandler implements InitializingBean {
@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;
@Autowired
private IItemService itemService;
@Autowired
private IItemStockService stockService;
private static final ObjectMapper MAPPER = new ObjectMapper();
@Override
public void afterPropertiesSet() throws Exception {
// 初始化缓存
// 1.查询商品信息
List<Item> itemList = itemService.list();
// 2.放入缓存
for (Item item : itemList) {
// 2.1.item序列化成JSON
String json = MAPPER.writeValueAsString(item);
// 2.2.存入redis
redisTemplate.opsForValue().set("item:id:" + item.getId(), json);
}
// 3.查询商品库存信息
List<ItemStock> stockList = stockService.list();
// 4.放入缓存
for (ItemStock stock : stockList) {
// 4.1.stock序列化成JSON
String json = MAPPER.writeValueAsString(stock);
// 4.2.存入redis
redisTemplate.opsForValue().set("item:stock:id:" + stock.getId(), json);
}
}
}
5) 查询Redis缓存
OpenResty的Redis模块
OpenResty提供了操作Redis的模块,我们只要引入该模块就能直接使用:
- 引入Redis模块,并初始化Redis对象,修改
/usr/local/openresty/lualib/common.lua
文件:
lua
-- 导入redis
local redis = require('resty.redis')
-- 初始化redis
local red = redis:new()
red:set_timeouts(1000, 1000, 1000)
- 封装函数,用来释放Redis连接,其实是放入连接池
lua
-- 关闭redis连接的工具方法,其实是放入连接池
local function close_redis(red)
local pool_max_idle_time = 10000 -- 连接的空闲时间,单位是毫秒
local pool_size = 100 --连接池大小
local ok, err = red:set_keepalive(pool_max_idle_time, pool_size)
if not ok then
ngx.log(ngx.ERR, "放入redis连接池失败: ", err)
end
end
- 封装函数,从Redis读数据并返回
lua
-- 查询redis的方法 ip和port是redis地址,key是查询的key
local function read_redis(ip, port, key)
-- 获取一个连接
local ok, err = red:connect(ip, port)
if not ok then
ngx.log(ngx.ERR, "连接redis失败 : ", err)
return nil
end
-- 查询redis
local resp, err = red:get(key)
-- 查询失败处理
if not resp then
ngx.log(ngx.ERR, "查询Redis失败: ", err, ", key = " , key)
end
--得到的数据为空处理
if resp == ngx.null then
resp = nil
ngx.log(ngx.ERR, "查询Redis数据为空, key = ", key)
end
close_redis(red)
return resp
end
案例:查询商品时,优先Redis缓存查询
需求:
- 1.修改item.lua,封装一个函数read_data,实现先查询Redis,如果未命中,再查询tomcat
- 2.修改item.lua,查询商品和库存时都调用read_data这个函数
1)修改/usr/local/openresty/lua/item.lua
文件,添加一个查询函数:
lua
-- 导入common函数库
local common = require('common')
local read_http = common.read_http
local read_redis = common.read_redis
-- 封装查询函数
function read_data(key, path, params)
-- 查询本地缓存redis
local val = read_redis("127.0.0.1", 6379, key)
-- 判断查询结果
if not val then
ngx.log(ngx.ERR, "redis查询失败,尝试查询http, key: ", key)
-- redis查询失败,去查询http
val = read_http(path, params)
end
-- 返回数据
return val
end
-- 查询商品信息
local itemJSON = read_data("item:id:" .. id, "/item/" .. id, nil)
-- 查询库存信息
local stockJSON = read_data("item:stock:id:" .. id, "/item/stock/" .. id, nil)
6) Nginx本地缓存
OpenResty为Nginx提供了shard dict的功能,可以在nginx的多个worker之间共享数据,实现缓存功能。
- 开启共享字典,在nginx.conf的http下添加配置:
nginx
# 共享字典,也就是本地缓存,名称叫做:item_cache,大小150m
lua_shared_dict item_cache 150m;
- 操作共享字典:
lua
-- 获取本地缓存对象
local item_cache = ngx.shared.item_cache
-- 存储, 指定key、value、过期时间,单位s,默认为0代表永不过期
item_cache:set('key', 'value', 1000)
-- 读取
local val = item_cache:get('key')
案例:在查询商品时,优先查询OpenResty的本地缓存
需求:
- 1.修改item.lua中的read_data函数,优先查询本地缓存,未命中时再查询Redis、Tomcat
- 2.查询Redis或Tomcat成功后,将数据写入本地缓存,并设置有效期
- 3.商品基本信息,有效期30分钟
- 4.库存信息,有效期1分钟
1)修改/usr/local/openresty/lua/item.lua
文件,修改read_data查询函数,添加本地缓存逻辑:
lua
-- 导入共享词典,本地缓存
local item_cache = ngx.shared.item_cache
-- 封装查询函数
function read_data(key, expire, path, params)
-- 查询本地缓存
local val = item_cache:get(key)
if not val then
ngx.log(ngx.ERR, "本地缓存查询失败,尝试查询Redis, key: ", key)
-- 查询redis
val = read_redis("127.0.0.1", 6379, key)
-- 判断查询结果
if not val then
ngx.log(ngx.ERR, "redis查询失败,尝试查询http, key: ", key)
-- redis查询失败,去查询http
val = read_http(path, params)
end
end
-- 查询成功,把数据写入本地缓存
item_cache:set(key, val, expire)
-- 返回数据
return val
end
2)修改item.lua中查询商品和库存的业务,实现最新的read_data函数:
lua
-- 查询商品信息
local itemJSON = read_data("item:id:" .. id, 1800, "/item/" .. id, nil)
-- 查询库存信息
local stockJSON = read_data("item:stock:id:" .. id, 60, "/item/stock/" .. id, nil)
其实就是多了缓存时间参数,过期后nginx缓存会自动删除,下次访问即可更新缓存。
这里给商品基本信息设置超时时间为30分钟,库存为1分钟。
因为库存更新频率较高,如果缓存时间过长,可能与数据库差异较大。
d.缓存同步
1) 数据同步策略
缓存数据同步的常见方式有三种:
- 设置有效期 :给缓存设置有效期,到期后自动删除。再次查询时更新
- 优势:简单、方便
- 缺点:时效性差,缓存过期之前可能不一致
- 场景:更新频率较低,时效性要求低的业务
- 同步双写 :在修改数据库的同时,直接修改缓存
- 优势:时效性强,缓存与数据库强一致
- 缺点:有代码侵入,耦合度高;
- 场景:对一致性、时效性要求较高的缓存数据
- 异步通知 :修改数据库时发送事件通知,相关服务监听到通知后修改缓存数据
- 优势:低耦合,可以同时通知多个缓存服务
- 缺点:时效性一般,可能存在中间不一致状态
- 场景:时效性要求一般,有多个服务需要同步
基于MQ的异步通知:
解读:
- 商品服务完成对数据的修改后,只需要发送一条消息到MQ中。
- 缓存服务监听MQ消息,然后完成对缓存的更新
依然有少量的代码侵入。
基于Canal的异步通知:
解读:
- 商品服务完成商品修改后,业务直接结束,没有任何代码侵入
- Canal监听MySQL变化,当发现变化后,立即通知缓存服务
- 缓存服务接收到canal通知,更新缓存
代码零侵入
2) 安装Canal
Canal,译意为水道/管道/沟渠,canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目,基于Java开发。基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费。
Canal是基于mysql的主从同步来实现的,MySQL主从同步的原理如下:
- 1)MySQL master 将数据变更写入二进制日志( binary log),其中记录的数据叫做binary log events
- 2)MySQL slave 将 master 的 binary log events拷贝到它的中继日志(relay log)
- 3)MySQL slave 重放 relay log 中事件,将数据变更反映它自己的数据
Canal就是把自己伪装成MySQL的一个slave节点,从而监听master的binary log变化。再把得到的变化信息通知给Canal的客户端,进而完成对其它数据库的同步。
2.a) 开启MySQL主从
Canal是基于MySQL的主从同步功能,因此必须先开启MySQL的主从功能才可以。
这里以之前用Docker运行的mysql为例:
开启binlog
打开mysql容器挂载的日志文件,我的在/tmp/mysql/conf
目录:
修改文件:
sh
vi /tmp/mysql/conf/my.cnf
添加内容:
ini
log-bin=/var/lib/mysql/mysql-bin
binlog-do-db=heima
配置解读:
log-bin=/var/lib/mysql/mysql-bin
:设置binary log文件的存放地址和文件名,叫做mysql-binbinlog-do-db=heima
:指定对哪个database记录binary log events,这里记录heima这个库
最终效果:
ini
[mysqld]
skip-name-resolve
character_set_server=utf8
datadir=/var/lib/mysql
server-id=1000
log-bin=/var/lib/mysql/mysql-bin
binlog-do-db=heima
设置用户权限
在数据库中添加一个仅用于数据同步的账户,出于安全考虑,这里仅提供对heima这个库的操作权限。
mysql
create user canal@'%' IDENTIFIED by 'canal';
GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT,SUPER ON *.* TO 'canal'@'%' identified by 'canal';
FLUSH PRIVILEGES;
重启mysql容器即可
docker restart mysql
测试设置是否成功:在mysql控制台,或者Navicat中,输入命令:
show master status;
2.b) 安装Canal
创建网络
我们需要创建一个网络,将MySQL、Canal、MQ放到同一个Docker网络中:
sh
docker network create heima
让mysql加入这个网络:
sh
docker network connect heima mysql
安装Canal
课前资料中提供了canal的镜像压缩包:
大家可以上传到虚拟机,然后通过命令导入:
docker load -i canal.tar
或者在镜像网站中拉取
shell
docker pull canal/canal-server:v1.1.5
然后运行命令创建Canal容器:
sh
docker run -p 11111:11111 --name canal \
-e canal.destinations=heima \
-e canal.instance.master.address=mysql:3306 \
-e canal.instance.dbUsername=canal \
-e canal.instance.dbPassword=canal \
-e canal.instance.connectionCharset=UTF-8 \
-e canal.instance.tsdb.enable=true \
-e canal.instance.gtidon=false \
-e canal.instance.filter.regex=heima\\..* \
--network heima \
-d canal/canal-server:v1.1.5
说明:
-p 11111:11111
:这是canal的默认监听端口-e canal.instance.master.address=mysql:3306
:数据库地址和端口,如果不知道mysql容器地址,可以通过docker inspect 容器id
来查看-e canal.instance.dbUsername=canal
:数据库用户名-e canal.instance.dbPassword=canal
:数据库密码-e canal.instance.filter.regex=
:要监听的表名称
表名称监听支持的语法:
mysql 数据解析关注的表,Perl正则表达式.
多个正则之间以逗号(,)分隔,转义符需要双斜杠(\\)
常见例子:
1. 所有表:.* or .*\\..*
2. canal schema下所有表: canal\\..*
3. canal下的以canal打头的表:canal\\.canal.*
4. canal schema下的一张表:canal.test1
5. 多个规则组合使用然后以逗号隔开:canal\\..*,mysql.test1,mysql.test2
3) 监听Canal
Canal提供了各种语言的客户端,当Canal监听到binlog变化时,会通知Canal的客户端。
Canal客户端
Canal提供了各种语言的客户端,当Canal监听到binlog变化时,会通知Canal的客户端。不过这里我们会使用GitHub上的第三方开源的canal-starter
引入依赖
xml
<dependency>
<groupId>top.javatool</groupId>
<artifactId>canal-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.2.1-RELEASE</version>
</dependency>
编写配置
yaml
canal:
destination: heima # canal的集群名字,要与安装canal时设置的名称一致
server: 192.168.150.101:11111 # canal服务地址
修改Item实体类
通过@Id、@Column、等注解完成Item与数据库表字段的映射:
java
@Data
@TableName("tb_item")
public class Item {
@TableId(type = IdType.AUTO)
@Id
private Long id;//商品id
private String name;//商品名称
private String title;//商品标题
private Long price;//价格(分)
private String image;//商品图片
private String category;//分类名称
private String brand;//品牌名称
private String spec;//规格
private Integer status;//商品状态 1-正常,2-下架
private Date createTime;//创建时间
private Date updateTime;//更新时间
@TableField(exist = false)
@Transient
private Integer stock;
@TableField(exist = false)
@Transient
private Integer sold;
}
编写监听器
通过实现EntryHandler<T>
接口编写监听器,监听Canal消息。注意两点:
- 实现类通过
@CanalTable("tb_item")
指定监听的表信息 - EntryHandler的泛型是与表对应的实体类
java
package com.heima.item.canal;
@Component
@CanalTable("tb_item")
public class ItemHandler implements EntryHandler<Item> {
@Autowired
private RedisHandler redisHandler;
@Autowired
private Cache<Long, Item> itemCache;
@Override
public void insert(Item item) {
// 写数据到jvm进程缓存
itemCache.put(item.getId(), item);
// 写数据到redis
redisHandler.saveItem(item);
}
@Override
public void update(Item before, Item after) {
// 写数据到jvm进程缓存
itemCache.put(after.getId(), after);
// 写数据到redis
redisHandler.saveItem(after);
}
@Override
public void delete(Item item) {
// 删除数据到jvm进程缓存
itemCache.invalidate(item.getId());
// 删除数据到redis
redisHandler.deleteItemById(item.getId());
}
}