【SpringCloud】企业认证、分布式事务，分布式锁方案落地-2

缓存穿透：是指查询一个在数据库中不存在的数据，缓存和数据库中都不会命中（也就是都查询不到），在我们编写代码的时候，一般数据库查询不到的是不会写入到redis的，但是前端请求却会绕过redis直接打在数据库上，高并发时造成数据库宕机。如此一来，就失去了redis存在的意义，往往黑客可能会处于某种目的来攻击服务器，又或者一些爬虫系统也会造成这个现象的出现。

可以看一下如下架构图，从图中可以看到，如果redis中没有这个key，那么所有请求都会绕过reids去访问数据库。

现象举例

打开淘宝，可以看到有很多分类。对于分类，我们可以把它们作为数据字典存储在数据库，然后再放入到缓存。当请求过来的时候直接查缓存就行了。

随便打开某一个分类，这个红框内每个分类都不一样，可以推断是分类的id。

这个id必须要缓存，肯定不可能查库的。但是这个id存在缓存的话，是可以查询到的。但是如果没有呢？没有的话如果代码逻辑不好就可能直接打在数据库上来。

我们来改一下这个id，随便改为一个不存在的数字，看看会发生什么变化：

这个时候直接跳转为404的页面了，因为不存在啊，所以返回了一个错误页面。

上面的流程是没有问题的，但是我们在编写代码的时候，可能会造成缓存穿透。可以看如下代码：

上面的红框代码，很有可能是我们平时会做的一个步骤，判空操作，但是正因为判空了，不往redis中设置，那么最后再查询的时候，redis反而会没有值，从而被请求绕过，进入到数据库。

解决方案

对不存在的key做空值处理。（不管是否为空，都存在redis中）

缓存穿透 - 预热架构

缓存预热。在项目启动的时候，预先把数据库的热点数据放入redis中，在前端请求的时候，只查redis，不查数据库。那么如此一来，哪怕查到空值，也不会绕过了redis，请求也不会到数据库了。

可以构建一个缓存服务，它是一个微服务节点，里面包含了很多的接口，比如刷新行业，可以直接手动发一个get请求某个接口，则刷新行业数据，或者其他数据都行，因为我们是直接查询redis的，把redis作为数据库，所以一旦有些数据在数据库里更新了，为了测试方便，我们会手动更新，也方便在线上的时候也能手动更新一些数据。

缓存穿透 - 布隆过滤器

布隆过滤器：布隆过滤器可以查询并且判断某个key一定不存在，但是不能判断某个值一定存在。

布隆过滤器

致命弱点：
- 无法删除
- 误判率
我们是做物流的，3天前的车和货，是属于过期信息，是要删除，删除以后就是不存在了，那么布隆过滤器无法删除。

代码不去写了，只需要知道原理是啥就行了，面试的时候大概率会被问到。

布隆过滤器基本思想

了解

布谷鸟过滤器：原理同布隆过滤器，优点是可以删除

高并发缓存三问 - 击穿

缓存击穿

如上图，redis作为数据库的前置缓存，抵挡一部分的流量，我们设置数据的时候往往都是 KV 键值对，他是可以设置一个expire的有效时间的。之前我们有讲过redis的过期key策略（LRU/LFU），当一个key成为冷缓存了，那么他会有可能被清理掉，对吧。假设这个时候，正好用户会大量请求刚刚所说的那个key的缓存数据，但是他被清理掉了，这个时候会发生什么情况？看如下图：

这个时候，用户的请求无法从redis中获得缓存数据，那么此时由于并发量十分巨大，所有的查询请求都落在了数据库上，造成数据库压力巨大，db会极易挂掉。那么这就是缓存击穿现象。缓存击穿需要满足两个前置条件：

请求高并发；
正好某个key失效了，或者由于过期策略被删除了，还没来得及把数据缓存进redis的那一瞬间的时间。

既然有这样的现象出现，并且对整个系统造成一定的影响，如何解决？有木有解决方案？其实我们的目标其实就是要隔断请求，防止请求击穿。方案有如下：

由于redis是单线程的，用户请求其实是排队一个个去访问redis，那么可以让第一个请求在从redis里查询key没有后，setnx一下，如果setnx成功，则去查询数据库，查询到数据后重新设置到缓存中。如果后面的请求setnx失败，则可以让他们sleep一下，比如随机1秒以内的时间，随后再去重复检查，直到有key被重新设置进redis，那么这么一来，不论有1万个还是1亿个请求，都只会有1个请求打到数据库，这样就保护了redis。
- 但是这么做会有问题，就是如果在setnx之后，第一个请求后续操作失败了，那么setnx得不到释放，造成死锁，这样可以通过设置setnx的过期时间来做，如果第一个请求失败了，那么通过过期时间来释放锁也OK的。
- 当然更好的方式就是用多线程的方式来做，1个线程用于去请求数据库，第二个线程用于定时检查数据是否成功被设置进redis，如果没有，就适当延长setnx的过期时间，去重置它。为什么要这么做，因为查询数据库，有时候可能会有拥堵现象，当然这么做了，业务代码会相当多也比较复杂。
设置永不过期，如果你的内存够大，或者说缓存本来也不多，内存空间充足，那么所有key都是永不过期的，那么这样的击穿情况也不会出现。
缓存预热，在项目初期就已经把所有需要用到的数据放入到redis中，用户请求查询的时候只查redis，哪怕key不存在，也不会请求到数据库的，这样是完全进行了隔断，保证不会出现击穿现象。

高并发缓存三问 - 雪崩

缓存雪崩

雪崩和之前的击穿有点类似，击穿是一个key失效，而雪崩是有大量的key同时过期，因为一个redis其实很庞大，免不了会有很多的key会同时到期的，这样用户请求像个散弹枪一样打在数据库上。

如何预防？

均匀的随机的分配key的过期时间
缓存预热

第二种情况的雪崩就是和时间相关的，比如有些金融项目，前一天和后一天的一些相关金融业务数据啊，计算比例，利率啊啥的，每天都不一样，前一天的会在零点或者凌晨1点全部失效，那么这个时候咋办？两种方案：

在零点统一失效后，做个定时任务，跑一遍所有涉及到redis的接口，访问一遍，这么一来涉及到的缓存数据在查询db后会放入到redis中，那么这种方式比较low。
第二种，就是你的key携带日期，比如可以这么设置：
key=sales:amount-percent:20200505,
value=0.98
key=sales:amount-percent:20200506,
value=0.965
如此一来，在时间一过零点，获得的数据就可以立马生效，这样也就是提前设置好第二天的数据，前一天的所有数据全部失效就无所谓了。
其实还有一种方式，也捎带说一下，这种方式的业务代码相对复杂一些，就是你在零点这个失效点过后，业务层的读取redis数据做延时，只放一部分的请求过去，避免请求大量访问到数据库，待redis缓存设置好以后，后续的请求才会放行。这种方式也可以，了解一下即可。

解决方案

集群高可用，哨兵或Cluster
1. 目的，保证最基本的高可用
2. redis的持久化，再此回复后，缓存数据重新加载
Redis + Ehcache 两两结合，不把鸡蛋放在同一个篮子里
1. 第一次请求数据库，数据放入redis和ehcache
2. 以后的请求，会先请求ehcache，如果有返回，如果没有，查询redis，如果有返回，如果没有再查看
3. 虽然，ehcache没有redis那么强大，但是有缓存总比没有来的好。目的：两两保障
限流，限制大流量，我只保证一部分的用户可以正常的访问，而不至于整体奔溃
1. 只接受更小流量的请求，这样数据库可以处理应付的过来
2. 目的，让系统整体还能运作起来，赚小钱总比不赚来的好，系统也不会崩。
3. 举例：一艘船，只能做1000人，来了1万人，我只开放1000人的票，不然1万人都来了，船就沉了。
降级，限流在外的请求，没有处理，这个时候会引导至一些简单的信息提示页面，可以友情提示说请稍后啊之类的。甚至404也行。
1. 限流+降级保证数据库肯定能够运转的过来。
2. 少赚钱总比不赚钱要来的好
3. 保证一部分用户能够真正的被系统处理。

总结

一定要保证数据库不能死，数据库死了资损会相当严重，所以限流+降级是必要的手段。

为什么要使用数据字典？

前面我们围绕的都是和缓存相关的内容，那么业务层面，目前行业分类就已经OK了。

接下来，再来看数据字典。先看如下表，平时我们做一些分类选择的时候，可能都会创建诸如以下这样的表，这不仅仅是人员规模，像企业福利待遇、企业标签等等，都可以设计这样的表。

但是，像这样的表虽然可以用，但是如果一个系统，或者我们很多系统都要设计类似的表，但是业务点有很多，我们可能需要设计五六十张类似的表甚至上百张表，很显然，太多了，也不好管理。这个时候，数据字典的需求就出现了。

我们平时使用新华字典的时候，是可以根据拼音或者偏旁来进行搜索查询的，同理，我们能不能也根据不同数据的类别来分类汇总后进行筛选能？很明显，是可以的，所以我们完全可以通过一张表来管理所有的分类数据，这样就更能够便于我们对所有字典数据的管理了，查询起来也不会有太大的麻烦，也节约了表空间。可以做出如下的设计：

最终，我们开发成如下的功能结构就行了：

附带一提，我们以前的数据字典是一个独立的服务，专门提供给其他系统做字典类别查询使用的，不仅仅只是自己的本系统，公司的所有项目都可以依赖这个数据字典服务。而且，我们的国际化，也是通过数据字典来做的。

创建数据字典

BO直接复制：

service与mapper直接从逆向工具复制过来。

创建Controller：

创建接口：

查询数据字典列表

controller：

service：

修改删除数据字典

修改

先查询，后修改：

删除

用户端查询数据字典列表

作业：自己结合之前做行业列表的时候，结合redis来实现接口的查询调用。

缓存同步策略

之前我们所做的，都是手动同步，不管是双删还是延迟队列。其实这种方式都不太好。接下来来我们看看如何自动同步缓存。

手动同步，过期时间：简单方便，但是时效性不及时，需要等到过期后才能查询到新的数据，而且有可能发送缓存击穿问题。
缓存双写双删：修改数据库的同时修改缓存，非常及时，缓存时效是最新的。但是代码耦合度很高，对代码的侵入性很强烈，我们之前所写的代码就是如此，太过于冗余了，裹脚布一样，又臭又长。
定时、（异步）延迟同步：低耦合，代码入侵少，可以同时对多个存储介质进行数据的更新，比如更新数据库的同时修改redis、mongodb、elasticsearch等，只需要一行代码发一个消息就行。但是时效性相对有一点点偏差，也就是中间同步过程有一定的数据不一致状态，同步完成后可以达到一致，在非金融场景业务下使用较多，多存储介质也可以使用。
0侵入自动同步：MQ异步同步可以做到一行代码解耦，代码入侵就少了，如此之外，其实还有一种0侵入方案。那就是canal异步监听，他是阿里巴巴的一个开源工具。

Canal工作原理与Binlog

Canal

阿里因为自身的业务需求，需要把国内数据同步给国外，所以他们是异地机房的数据同步需求问题，他们通过对数据库日志的解析，可以获得增量的变更，对此变更在进行数据同步，所以就衍生出了数据订阅和消费的中间件，也就是Canal同步工具。

Canal是基于java开发的中间件，主要支持对mysql的binlog进行解析，解析完成后再利用客户端工具来获得相关的数据，增删改的数据都可以。

Binlog是什么

全称是binary-log，二进制日志。

Canal是通过解析mysql的日志来进行数据同步的，那么日志其实就是binlog，也就是mysql的二进制日志，他会记录所有非查询语句（增删改），也会包含操作的执行消耗的时间，另外mysql的binlog日志是事务安全的。

一般来说，开启binlog的话呢，其实也会有一定的性能损耗的，因为本来是不要的，现在开启了，那么他就需要耗费经理去做别的事，就跟你老板让你加班多做点事一样，你的时间精力自然就流失了。

binlog有两个非常重要的目的：

数据库可以搭建主从，主从同步就是把master的binlog传递给slave来进行数据同步达到一致性的。
数据恢复，可以通过binlog进行恢复。我以前的私活就是遇到过，人家以为mysql是流氓软件结果直接删了，但是binlog还在，所以我给他恢复了数据，硬生生含泪收了几千块钱。。。

Binlog类别

statement：记录每次增删改的语句，空间占用会比较节省。但是，数据恢复的时候可能会产生不同数据，因为执行的时间不同，尤其是now()这个函数的获取，所以为什么会有同学问我不使用数据库自己的时间，而是要通过我们手动在业务层去设置时间的原因。
mixed：可以认为是混合模式，一定程度上能解决不一致问题，此外在进行函数使用的时候会按照row的模式进行处理。但是某些情况之下，不一致的情况还是依然存在的。
row：行级别，biglog会记录每次操作后每行记录的变化。可以保证绝对的数据一致性，因为他只记录执行后的结果。缺点就是占用空间会大一些，但是磁盘空间是可以用钱解决的，能用钱解决的问题就不是问题。

这个有点类似与redis的存储模式，也就是rdb和aof以及混合模式。面试的时候可能会被问到，大家务必理解。

官方参考

https://github.com/alibaba/canal

Canal功能实现（使用场景）：

数据库镜像
数据库实时备份
索引构建和实施维护
业务缓存刷新
带业务逻辑的增量数据处理
数据实时统计，大屏实时展示（数据采集）

数据库的实时备份是很有用的，以前我们客户就提出过这样的要求，而且我自己接的私活也有这样的要求，所以正因为canal，我们可以多赚一点。

Canal监听同步流程

参考如下图：

Canal可以监听数据库的变化，此时我们业务层代码是不需要有变动的，做好数据层面的监听，如果监听到数据变动了，比如增删改了，那么则在缓存中就可以做出对应的修改逻辑就行了。

所以，我们后面就会使用canal来落地实现咱们的0侵入方案，而且这种方案的时效性也比mq异步方案更好一些。

开启MySql的binlog

https://github.com/alibaba/canal/wiki/QuickStart

步骤1 - 开启mysql的biglog模式

并修改配置文件，添加如下内容：

[mysqld]
log-bin=/var/lib/mysql/mysql-bin # 开启 binlog，位置使用我们一开始配置的文件挂载位置
binlog-format=ROW # 选择 ROW 模式
server_id=1 # 配置 MySQL replaction 需要定义，不要和 canal 的 slaveId 重复

# 表示当前数据库开启biglog，不配置，表示所有数据库都开启
binlog-do-db=imooc-hire-dev

重启mysql：

docker restart mysql

查看data目录，会有一些biglog文件：

*.index是二进制的索引文件，用于记录所有的二进制文件。
*.00000这个就是二进制文件，记录所有的增删改语句事件。

检测binlog是否开启，在navcat中查询：

show variables like '%log_bin%'

创建账号并且授权：

sql 复制代码

CREATE USER canal IDENTIFIED BY 'canal';  
GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'canal'@'%';
-- GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'canal'@'%' ;
FLUSH PRIVILEGES;

file：文件名

postion：日志的偏移量，主从差异就是根据这个来，可以理解为offset

安装配置Canal

docker pull canal/canal-server:v1.1.6

运行：

sql 复制代码

docker run -p 11111:11111 \
--name canal \
-e canal.destinations=imooc \
-e canal.instance.mysql.slaveId=20231111 \
-e canal.instance.master.address=192.168.1.121:3306 \
-e canal.instance.dbUsername=canal \
-e canal.instance.dbPassword=canal \
-e canal.instance.connectionCharset=UTF-8 \
-e canal.instance.filter.regex=imooc-hire-dev.data_dictionary \
--restart=always \
-d canal/canal-server:v1.1.6

11111:11111：端口映射
--name canal：容器名称
--restart=always：自动重启
canal.destinations：集群名称，给集群取一个名字
canal.instance.mysql.slaveId：区别master的id，保证唯一
canal.instance.master.address：mysql主数据库地址
canal.instance.dbUsername/dbPassword：用户名和密码，也就是之前上一节课所创建的用户以及授权，如果设置root用户其实也行。
canal.instance.connectionCharset：字符集
canal.instance.filter.regex：监听数据库数据表的表达式，多个可用逗号,连接

以上环境变量如果不设置，也可以，但是需要在canal内部去修改canal-server配置也是OK的。

最后查看是否运行成功日志：

docker logs -f canal

如下命令，可以进入canal容器内部：

docker exec -it canal bash

进入目录并且查看日志：

发现一个错误，这是mysql8的密码加密方式问题：

重新通过navcat更新密码：

sql 复制代码

ALTER USER 'canal'@'%' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY 'canal';
FLUSH PRIVILEGES;

查看结果：

sql 复制代码

docker restart canal

再次查看日志：

随后，随意修改数据字典中的任意记录，再次查看日志：

SpringBoot集成Canal实现监听

官网地址：GitHub - NormanGyllenhaal/canal-client: spring boot canal starter 易用的canal 客户端 canal client

在资源服务中添加依赖：

XML 复制代码

<dependency>
  <groupId>top.javatool</groupId>
  <artifactId>canal-spring-boot-starter</artifactId>
  <version>1.2.1-RELEASE</version>
</dependency>

这个依赖要比官方的依赖好用一些。（最新的在maven仓库中目前下下载不来，只能使用老版本）

配置yml文件：

创建canal监听助手类：

创建一个canal映射对象，字段需要和数据库保持一致，否则监听不到

避免过多的打印日志信息：增删改后的测试：

anal实现0侵入缓存同步 - 新增同步

继承通用属性和声明缓存前缀：新增：

Canal实现0侵入缓存同步 - 删除与修改

删除：修改：

前端app查询：

作业：缓存预热 - 刷入数据字典缓存数据

增加一个按钮，叫做"刷新缓存"
点击后，把所有不同类别的数据字典以list形式存入缓存，此功能作为缓存预热。因为目前我们的数据字典数据都是通过sql脚本导入的，不能通过canal监听来同步数据。

删除数据字典表，重新以sql的脚本导入，此刻因为有canal了，也会监听到数据，从而刷入缓存中。

那么如此canal就在咱们这章节全部讲完，本来是要在后俩周讲的，这边前置了也没关系，canal在多级缓存的时候用来同步也是非常不错的。

发起审核创建公司

controller

service

Feign远程查询企业HR数

controller：

获得企业信息的公用方法：

java 复制代码

private CompanySimpleVO getCompany(String companyId) {
    if (StringUtils.isBlank(companyId)) {
        return null;
    }

    String companyJson = redis.get(REDIS_COMPANY_BASE_INFO + ":" + companyId);
    if (StringUtils.isBlank(companyJson)) {
        // 为空，查询数据库
        Company company = companyService.getById(companyId);
        if (company == null) {
            return null;
        }
        CompanySimpleVO companySimpleVO = new CompanySimpleVO();
        BeanUtils.copyProperties(company, companySimpleVO);

        redis.set(REDIS_COMPANY_BASE_INFO + ":" + companyId,
                    new Gson().toJson(companySimpleVO),
                    8 * 60 * 60);

        return companySimpleVO;
    } else {
        // 不为空，转换为对象
        return new Gson().fromJson(companyJson, CompanySimpleVO.class);
    }
}

service：