多级缓存
2022-11-29 03:36:33 #java

多级缓存

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

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  • 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

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  • 浏览器访问静态资源时，优先读取浏览器本地缓存
  • 访问非静态资源（ajax查询数据）时，访问服务端
  • 请求到达Nginx后，优先读取Nginx本地缓存
  • 如果Nginx本地缓存未命中，则去直接查询Redis（不经过Tomcat）
  • 如果Redis查询未命中，则查询Tomcat
  • 请求进入Tomcat后，优先查询JVM进程缓存
  • 如果JVM进程缓存未命中，则查询数据库

在多级缓存架构中，Nginx内部需要编写本地缓存查询、Redis查询、Tomcat查询的业务逻辑，因此这样的nginx服务不再是一个反向代理服务器，而是一个编写业务的Web服务器了,Nginx编程则会用到OpenResty框架结合Lua这样的语言,因此这样的业务Nginx服务也需要搭建集群来提高并发，再有专门的nginx服务来做反向代理,Tomcat服务将来也会部署为集群模式

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多级缓存的关键有两个

  • 一个是在nginx中编写业务，实现nginx本地缓存、Redis、Tomcat的查询
  • 另一个就是在Tomcat中实现JVM进程缓存

JVM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

  • 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

Caffeine是一个基于Java8开发的，提供了近乎最佳命中率的高性能的本地缓存库。目前Spring内部的缓存使用的就是Caffeine

Caffeine

基本API示例

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@Test
void testBasicOps() {
    // 构建cache对象
    Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder().build();

    // 存数据
    cache.put("gf", "张三");

    // 取数据
    String gf = cache.getIfPresent("gf");
    System.out.println("gf = " + gf);

    // 取数据，包含两个参数：
    // 参数一：缓存的key
    // 参数二：Lambda表达式，表达式参数就是缓存的key，方法体是查询数据库的逻辑
    // 优先根据key查询JVM缓存，如果未命中，则执行参数二的Lambda表达式
    String defaultGF = cache.get("defaultGF", key -> {
        // 根据key去数据库查询数据
        return "李四";
    });
    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

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    // 创建缓存对象
    Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
        .maximumSize(1) // 设置缓存大小上限为 1
        .build();

  • 基于时间：设置缓存的有效时间

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    // 创建缓存对象
    Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
        // 设置缓存有效期为 10 秒，从最后一次写入开始计时 
        .expireAfterWrite(Duration.ofSeconds(10)) 
        .build();

  • 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

Lua语法入门

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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

Hello World

CentOS7默认已经安装了Lua语言环境，所以可以直接运行Lua代码

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变量和循环

任何语言必然离不开变量，而变量的声明必须先知道数据的类型

数据类型 描述
nil 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。

Lua提供了type()函数来判断一个变量的数据类型

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变量

Lua声明变量的时候无需指定数据类型，而是用local来声明变量为局部变量

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-- 声明字符串，可以用单引号或双引号，
local str = 'hello'
-- 字符串拼接可以使用 ..
local str2 = 'hello' .. 'world'
-- 声明数字
local num = 21
-- 声明布尔类型
local flag = true

Lua中的table类型既可以作为数组，又可以作为Java中的map来使用。数组就是特殊的table，key相当于数组角标

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-- 声明数组 ，key为角标的 table
local arr = {'java', 'python', 'lua'}
-- 声明table，类似java的map
local map =  {name='Jack', age=21}

Lua中的数组角标是从1开始

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-- 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

遍历数组

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-- 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

遍历普通table

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-- 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

条件控制、函数

函数

定义函数的语法

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function 函数名( argument1, argument2..., argumentn)
    -- 函数体
    return 返回值
end

定义一个函数，用来打印数组

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function printArr(arr)
    for index, value in ipairs(arr) do
        print(value)
    end
end

条件控制

语法

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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

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。

demo

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-- 打印table
function printArr(arr)
    if not arr then
        print('数组不能为空！')
    end
    for index, value in ipairs(arr) do
        print(value)
    end
end

实现多级缓存

安装OpenResty

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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

  • 安装OpenResty的依赖开发库

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    yum install -y pcre-devel openssl-devel gcc --skip-broken

  • 安装OpenResty仓库

    在 CentOS 系统中添加 openresty 仓库，便于未来安装或更新软件包（通过 yum check-update 命令）

    1
    yum-config-manager --add-repo https://openresty.org/package/centos/openresty.repo

    命令不存在，则运行

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    yum install -y yum-utils

  • 安装OpenResty

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    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

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    yum install -y openresty-opm

  • 目录结构

    默认情况下，OpenResty安装的目录是：/usr/local/openresty

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    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

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vim /etc/profile

在最下面加入两行

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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

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source /etc/profile

启动

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# 启动nginx
nginx
# 重新加载配置
nginx -s reload
# 停止
nginx -s stop

OpenResty快速入门

yeVDlwtfMx

  • windows上的nginx用来做反向代理服务，将前端的查询商品的ajax请求代理到OpenResty集群
  • OpenResty集群用来编写多级缓存业务

反向代理流程

商品详情页使用的是假的商品数据。不过在浏览器中，可以看到页面有发起ajax请求查询真实商品数据

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请求地址是localhost，端口是80，就被windows上安装的Nginx服务给接收到了。然后代理给了OpenResty集群image-20210821094447709

在OpenResty中编写业务，查询商品数据并返回到浏览器

OpenResty监听请求

OpenResty的很多功能都依赖于其目录下的Lua库，需要在nginx.conf中指定依赖库的目录，并导入依赖

  1. 添加对OpenResty的Lua模块的加载

修改/usr/local/openresty/nginx/conf/nginx.conf文件

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#lua 模块
lua_package_path "/usr/local/openresty/lualib/?.lua;;";
#c模块   
lua_package_cpath "/usr/local/openresty/lualib/?.so;;";
  1. 监听/api/item路径

修改/usr/local/openresty/nginx/conf/nginx.conf文件，在nginx.conf的server下面，添加对/api/item这个路径的监听

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location  /api/item {
    # 默认的响应类型
    default_type application/json;
    # 响应结果由lua/item.lua文件来决定
    content_by_lua_file lua/item.lua;
}

这个监听，类似于SpringMVC中的@GetMapping("/api/item")做路径映射,而content_by_lua_file lua/item.lua则相当于调用item.lua这个文件，执行其中的业务，把结果返回给用户。相当于java中调用service

编写item.lua

  • 在/usr/loca/openresty/nginx目录创建文件夹：lua
  • 在/usr/loca/openresty/nginx/lua文件夹下，新建文件：item.lua
  • 编写item.lua，返回假数据 item.lua中，利用ngx.say()函数返回数据到Response中
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ngx.say('{"id":10001,"name":"SALSA AIR","title":"RIMOWA 21寸托运箱拉杆箱 SALSA AIR系列果绿色 820.70.36.4","price":17900,"image":"https://m.360buyimg.com/mobilecms/s720x720_jfs/t6934/364/1195375010/84676/e9f2c55f/597ece38N0ddcbc77.jpg!q70.jpg.webp","category":"拉杆箱","brand":"RIMOWA","spec":"","status":1,"createTime":"2019-04-30T16:00:00.000+00:00","updateTime":"2019-04-30T16:00:00.000+00:00","stock":2999,"sold":31290}')
  • 重新加载配置
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nginx -s reload

刷新商品页面

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请求参数处理

在OpenResty接收前端请求，但是返回的是假数据。要返回真实数据，必须根据前端传递来的商品id，查询商品信息才可以

获取参数的API

OpenResty中提供了一些API用来获取不同类型的前端请求参数

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获取参数并返回

商品id是以路径占位符方式传递的，可以利用正则表达式匹配的方式来获取ID

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  • 获取商品id

修改/usr/loca/openresty/nginx/nginx.conf文件中监听/api/item的代码，利用正则表达式获取ID

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location ~ /api/item/(\d+) {
    # 默认的响应类型
    default_type application/json;
    # 响应结果由lua/item.lua文件来决定
    content_by_lua_file lua/item.lua;
}
  • 拼接ID并返回

修改/usr/loca/openresty/nginx/lua/item.lua文件，获取id并拼接到结果中返回

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-- 获取商品id
local id = ngx.var[1]
-- 拼接并返回
ngx.say('{"id":' .. id .. ',"name":"SALSA AIR","title":"RIMOWA 21寸托运箱拉杆箱 SALSA AIR系列果绿色 820.70.36.4","price":17900,"image":"https://m.360buyimg.com/mobilecms/s720x720_jfs/t6934/364/1195375010/84676/e9f2c55f/597ece38N0ddcbc77.jpg!q70.jpg.webp","category":"拉杆箱","brand":"RIMOWA","spec":"","status":1,"createTime":"2019-04-30T16:00:00.000+00:00","updateTime":"2019-04-30T16:00:00.000+00:00","stock":2999,"sold":31290}')
  • 重新加载并测试

运行命令以重新加载OpenResty配置

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nginx -s reload

刷新页面可以看到结果中已经带上了ID

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查询Tomcat

拿到商品ID后，本应去缓存中查询商品信息，不过目前还未建立nginx、redis缓存。因此，需要先根据商品id去tomcat查询商品信息

发送http请求的API

nginx提供了内部API用以发送http请求

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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
})
  • 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

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,将这个请求发送到Tomcat服务器，还需要编写一个server来对这个路径做反向代理

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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; 
}

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封装http工具

封装一个发送Http请求的工具，基于ngx.location.capture来实现查询tomcat

  • 添加反向代理，到windows的Java服务

item-service中的接口都是/item开头，监听/item路径，代理到windows上的tomcat服务,修改 /usr/local/openresty/nginx/conf/nginx.conf文件，添加一个location,以后，只要调用ngx.location.capture("/item")，就一定能发送请求到windows的tomcat服务

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location /item {
    proxy_pass http://192.168.150.1:8081;
}
  • 封装工具类

OpenResty启动时会加载以下两个目录中的工具文件,自定义的http工具需要放到这个目录下

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在/usr/local/openresty/lualib目录下，新建一个common.lua文件

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-- 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请求查询失败, 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

这个工具将read_http函数封装到_M这个table类型的变量中，并且返回，这类似于导出。使用的时候，可以利用require('common')来导入该函数库，这里的common是函数库的文件名

  • 实现商品查询

修改/usr/local/openresty/lua/item.lua文件，使用封装的函数库实现对tomcat的查询

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-- 引入自定义common工具模块，返回值是common中返回的 _M
local common = require("common")
-- 从 common中获取read_http这个函数
local read_http = common.read_http
-- 获取路径参数
local id = ngx.var[1]
-- 根据id查询商品
local itemJSON = read_http("/item/".. id, nil)
-- 根据id查询商品库存
local itemStockJSON = read_http("/item/stock/".. id, nil)

这里查询到的结果是json字符串，并且包含商品、库存两个json字符串，页面最终需要把两个json拼接为一个json,先把JSON变为lua的table，完成数据整合后，再转为JSON

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CJSON工具类

OpenResty提供了一个cjson的模块用来处理JSON的序列化和反序列化

  • 引入cjson模块
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local cjson = require "cjson"
  • 序列化
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local obj = {
    name = 'jack',
    age = 21
}
-- 把 table 序列化为 json
local json = cjson.encode(obj)
  • 反序列化
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local json = '{"name": "jack", "age": 21}'
-- 反序列化 json为 table
local obj = cjson.decode(json);
print(obj.name)

实现Tomcat查询

修改item.lua中的业务，添加json处理功能

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-- 导入common函数库
local common = require('common')
local read_http = common.read_http
-- 导入cjson库
local cjson = require('cjson')

-- 获取路径参数
local id = ngx.var[1]
-- 根据id查询商品
local itemJSON = read_http("/item/".. id, nil)
-- 根据id查询商品库存
local itemStockJSON = 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))

基ID负载均衡

在实际开发中tomcat一定是集群模式,因此,OpenResty需要对tomcat集群做负载均衡,而默认的负载均衡规则是轮询模式

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实现

修改/usr/local/openresty/nginx/conf/nginx.conf文件，实现基于ID做负载均衡

  • 定义tomcat集群，并设置基于路径做负载均衡
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upstream tomcat-cluster {
    hash $request_uri;
    server 192.168.150.1:8081;
    server 192.168.150.1:8082;
}
  • 修改对tomcat服务的反向代理，目标指向tomcat集群
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location /item {
    proxy_pass http://tomcat-cluster;
}
  • 重新加载OpenResty
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nginx -s reload

测试

启动两台tomcat服务

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同时启动

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清空日志后，再次访问页面，可以看到不同id的商品，访问到了不同的tomcat服务

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Redis缓存预热

Redis缓存会面临冷启动问题

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

  • Docker安装Redis
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docker run --name redis -p 6379:6379 -d redis redis-server --appendonly yes
  • 在item-service服务中引入Redis依赖
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<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
  • 配置Redis地址
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spring:
  redis:
    host: 192.168.150.101
  • 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。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

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@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序列化为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) {
            // 2.1.item序列化为JSON
            String json = MAPPER.writeValueAsString(stock);
            // 2.2.存入redis
            redisTemplate.opsForValue().set("item:stock:id:" + stock.getId(), json);
        }
    }
}

查询Redis缓存

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封装Redis工具

OpenResty提供了操作Redis的模块，只要引入该模块就能直接使用。为了方便，将Redis操作封装到之前的common.lua工具库中,修改/usr/local/openresty/lualib/common.lua文件：

  • 引入Redis模块，并初始化Redis对象
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-- 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
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-- 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，根据key查询Redis数据
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-- 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
  • 导出
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-- 将方法导出
local _M = {  
    read_http = read_http,
    read_redis = read_redis
}  
return _M

完整的common.lua

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-- 导入redis
local redis = require('resty.redis')
-- 初始化redis
local red = redis:new()
red:set_timeouts(1000, 1000, 1000)

-- 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

-- 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

-- 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查询失败, path: ", path , ", args: ", args)
        ngx.exit(404)
    end
    return resp.body
end
-- 将方法导出
local _M = {  
    read_http = read_http,
    read_redis = read_redis
}  
return _M

实现Redis查询

  • 修改/usr/local/openresty/lua/item.lua文件，添加一个查询函数
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-- 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
    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
  • 而后修改商品查询、库存查询的业务

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Nginx本地缓存

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本地缓存API

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
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# 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
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-- 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')

实现本地缓存查询

  • 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
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-- 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
  • 修改item.lua中查询商品和库存的业务，实现最新的read_data函数

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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

完整的item.lua文件

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-- 导入common函数库
local common = require('common')
local read_http = common.read_http
local read_redis = common.read_redis
-- 导入cjson库
local cjson = require('cjson')
-- 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

-- 获取路径参数
local id = ngx.var[1]

-- 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)

-- 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))

缓存同步

大多数情况下，浏览器查询到的都是缓存数据，如果缓存数据与数据库数据存在较大差异，可能会产生比较严重的后果。所以必须保证数据库数据、缓存数据的一致性，这就是缓存与数据库的同步

数据同步策略

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
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  • 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
  • 基于Canal的通知
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  • 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

Canal

Canal [kə’næl]，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

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  • 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
  • MySQL slave 将 master 的 binary log events拷贝到它的中继日志(relay log)
  • MySQL slave 重放 relay log 中事件，将数据变更反映它自己的数据

而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

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安装Canal

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

开启MySQL的主从功能

  • 开启binlog

    修改mysql容器挂载的日志文件

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    log-bin=/var/lib/mysql/mysql-bin
    binlog-do-db=db
    • 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-bin
    • binlog-do-db=heima：指定对哪个database记录binary log events，这里记录heima这个库

  • 设置用户权限

    添加一个仅用于数据同步的账户，出于安全考虑，仅提供对db这个库的操作权限

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    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

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    docker restart mysql

安装Canal

  • 创建网络

    创建一个网络，将MySQL、Canal、MQ放到同一个Docker网络中

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    docker network create net

  • 让mysql加入这个网络

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    docker network connect net mysql

  • 创建Canal容器

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    docker run -p 11111:11111 --name canal \
    -e canal.destinations=canal \
    -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=\canal\..* \
    --network net \
    -d canal/canal-server:v1.1.5

表名称监听支持的语法

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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

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,利用Canal提供的Java客户端，监听Canal通知消息。当收到变化的消息时，完成对缓存的更新,不过这里使用GitHub上的第三方开源的canal-starter客户端,与SpringBoot完美整合，自动装配，比官方客户端要简单好用很多

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引入依赖

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

编写配置

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canal:
  destination: canal # 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

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@Data
@TableName("tb_item")
public class Item {
    @TableId(type = IdType.AUTO)
    @Id
    private Long id;//商品id
    @Column(name = "name")
    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

  • 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
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@CanalTable("tb_item")
@Component
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());
    }
}

在这里对Redis的操作都封装到了RedisHandler这个对象中

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@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序列化为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) {
            // 2.1.item序列化为JSON
            String json = MAPPER.writeValueAsString(stock);
            // 2.2.存入redis
            redisTemplate.opsForValue().set("item:stock:id:" + stock.getId(), json);
        }
    }

    public void saveItem(Item item) {
        try {
            String json = MAPPER.writeValueAsString(item);
            redisTemplate.opsForValue().set("item:id:" + item.getId(), json);
        } catch (JsonProcessingException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }

    public void deleteItemById(Long id) {
        redisTemplate.delete("item:id:" + id);
    }
}
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2022-11-29 03:36:33 #java
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