88，分布式数据同步一致性方案-mysql与缓存双写一致
1 缓存一致性协议产生的背景
2，多级缓存框架设计方案
3，Mysql与redis缓存一致性原理
mysql 与redis/es/mongdb都是相同的
第一次查询：
1，查询二级缓存redis，redis如果没有该缓存数据，则开始查询mysql;
2, 在查询mysql，如果mysql中存在数据的情况下，就将该数据缓存到Redis中。
第二次查询：
1，查询到redis中如果存在该数据的情况下，则不会查询mysql
能够减轻数据库访问压力；
重点解决方案：
1，对mysql做写的操作时候，都会同步到redis中
如果insert db ,
如果 update。将redis中该key删除。--懒加载
如果update，直接修改redis --增量同步
如果delete,将redis中该key删除。---增量同步。
如果数据库发生变化，如何同步给redis
1，直接清除redis缓存：(适合小项目)
2,基于mq形式异步同步，（适合中小项目）
3,基于cannel+mq异步同步（推荐）
4，如果数据库发生变化，如何同步给redis
5，cannal 同步数据一致性原理
6，缓存双写一致性方案之旁路缓存策略
7，缓存双写一致性方案之延迟双删策略。
基于cannel同步的原理：
1，cannel 服务器端伪装成一个mysql从节点，订阅mysql主节点的binlog二进制文件。
2，cannel 服务器端收到binlog文件，就会转换成json的格式发送给Cannel客户端。
3，cannel 客户端会将数据同步给nosql缓存 redis。
配置Mysql服务器
select @@datadir;
image.png
D:\Program Files\mysql-8.0.20-winx64
- 配置MySQL的 my.ini/my.cnf 开启允许基于binlog文件主从同步
log-bin=mysql-bin #添加这一行就ok
binlog-format=ROW #选择row模式
server_id=1 #配置mysql replaction需要定义，不能和canal的slaveId重复
配置该文件后，重启mysql服务器即可
show variables like 'log_bin';
没有开启log_bin的值是OFF,开启之后是ON
image.png
- 添加cannl的账号 或者直接使用自己的root账号
手动创建cannl账号或者直接使用root账号
drop user 'canal'@'%';
create user 'canal'@'%' identified by 'canal'
grant all privileges on . to 'canal'@'%' with grant option;
FLUSH PRIVILEGES;
select * from mysql.user where user='canal'; 查询账号权限
一定要检查mysql user 权限为y
image.png
配置CanalService
修改 \conf\example下的instance.properties 配置文件内容
canal.instance.master.address=127.0.0.1:3306
canal.instance.dbUsername=canal
canal.instance.dbPassword=canal
启动startup.bat 查看 \logs\example example.log日志文件
image.png
创建CanalClient
Maven依赖
<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.alibaba.otter</groupId>
<artifactId>canal.client</artifactId>
<version>1.1.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>2.9.0</version>
</dependency>
</dependencies>
同步代码
package com.mayikt.canal;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector;
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnectors;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.*;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message;
import java.net.InetSocketAddress;
import java.util.List;
/**
* CanalClient
*/
public class CanalClient {
public static void main(String args[]) {
CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress("127.0.0.1",
11111), "example", "", "");
int batchSize = 100;
try {
connector.connect();
// 配置同步db信息
connector.subscribe("test.users");
connector.rollback();
while (true) {
// 获取指定数量的数据
Message message = connector.getWithoutAck(batchSize);
long batchId = message.getId();
int size = message.getEntries().size();
System.out.println("batchId = " + batchId);
System.out.println("size = " + size);
if (batchId == -1 || size == 0) {
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
} else {
printEntry(message.getEntries());
}
// 提交确认
connector.ack(batchId);
// connector.rollback(batchId); // 处理失败, 回滚数据
}
} finally {
connector.disconnect();
}
}
private static void printEntry(List<Entry> entrys) {
for (Entry entry : entrys) {
if (entry.getEntryType() == EntryType.TRANSACTIONBEGIN || entry.getEntryType() == EntryType.TRANSACTIONEND) {
continue;
}
RowChange rowChage = null;
try {
rowChage = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException("ERROR ## parser of eromanga-event has an error , data:" + entry.toString(),
e);
}
EventType eventType = rowChage.getEventType();
System.out.println(String.format("================> binlog[%s:%s] , name[%s,%s] , eventType : %s",
entry.getHeader().getLogfileName(), entry.getHeader().getLogfileOffset(),
entry.getHeader().getSchemaName(), entry.getHeader().getTableName(),
eventType));
for (RowData rowData : rowChage.getRowDatasList()) {
if (eventType == EventType.DELETE) {
redisDelete(rowData.getBeforeColumnsList());
} else if (eventType == EventType.INSERT) {
redisInsert(rowData.getAfterColumnsList());
} else {
System.out.println("-------> before");
printColumn(rowData.getBeforeColumnsList());
System.out.println("-------> after");
redisUpdate(rowData.getAfterColumnsList());
}
}
}
}
private static void printColumn(List<Column> columns) {
for (Column column : columns) {
System.out.println(column.getName() + " : " + column.getValue() + " update=" + column.getUpdated());
}
}
private static void redisInsert(List<Column> columns) {
JSONObject json = new JSONObject();
for (Column column : columns) {
json.put(column.getName(), column.getValue());
}
if (columns.size() > 0) {
RedisUtil.stringSet(columns.get(0).getValue(), json.toJSONString());
}
}
private static void redisUpdate(List<Column> columns) {
JSONObject json = new JSONObject();
for (Column column : columns) {
json.put(column.getName(), column.getValue());
}
if (columns.size() > 0) {
RedisUtil.stringSet(columns.get(0).getValue()+columns.get(0).getValue(), json.toJSONString());
}
}
private static void redisDelete(List<Column> columns) {
JSONObject json = new JSONObject();
for (Column column : columns) {
json.put(column.getName(), column.getValue());
}
if (columns.size() > 0) {
RedisUtil.delKey(columns.get(0).getValue());
}
}
}
package com.mayikt.canal;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class RedisUtil {
private static Jedis jedis = null;
public static synchronized Jedis getJedis() {
if (jedis == null) {
jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
}
return jedis;
}
public static boolean existKey(String key) {
return getJedis().exists(key);
}
public static void delKey(String key) {
getJedis().del(key);
}
public static String stringGet(String key) {
return getJedis().get(key);
}
public static String stringSet(String key, String value) {
return getJedis().set(key, value);
}
public static void hashSet(String key, String field, String value) {
getJedis().hset(key, field, value);
}
}
整合Kafka
Kafka环境
- 先安装zookeeper
zoo_sample.cfg 修改为 zoo.cfg
修改 zoo.cfg 中的 dataDir=E:\zkkafka\zookeeper-3.4.14\data
新增环境变量:
ZOOKEEPER_HOME: E:\zkkafka\zookeeper-3.4.14 (zookeeper目录)
Path: 在现有的值后面添加 ";%ZOOKEEPER_HOME%\bin;"
运行zk zkServer.cmd
image.png
- 安装kafka
解压 kafka_2.13-2.4.0 改名为 kafka
修改 server.properties中的配置
log.dirs=E:\zkkafka\kafka\logs
Cmd 进入到该目录：
cd E:\zkkafka\kafka
.\bin\windows\kafka-server-start.bat .\config\server.properties
image.png
Kafka启动成功
Canal配置更改
1.修改 example/instance.properties
canal.mq.topic=maikt-topic
2.修改 canal.properties
tcp, kafka, RocketMQ
canal.serverMode = kafka
canal.mq.servers = 127.0.0.1:9092
SpringBoot项目整合kafka
Maven依赖
同步代码
package com.mayikt;
import com.alibaba.fastjson.JSONArray;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.mayikt.utils.RedisUtils;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
/**
* @author 余胜军
*/
@RestController
@Slf4j
@SpringBootApplication
public class KafkaController {
/**
* 注入kafkaTemplate
*/
@Autowired
private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;
@Autowired
private RedisUtils redisUtils;
/**
* 发送消息的方法
*
* @param key 推送数据的key
* @param data 推送数据的data
*/
private void send(String key, String data) {
// topic 名称 key data 消息数据
kafkaTemplate.send("mayikt", key, data);
}
// test 主题 1 my_test 3
@RequestMapping("/kafka")
public String testKafka() {
int iMax = 6;
for (int i = 1; i < iMax; i++) {
send("key" + i, "data" + i);
}
return "success";
}
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(KafkaController.class, args);
}
/**
* 消费者使用日志打印消息
*/
@KafkaListener(topics = "maikt-topic")
public void receive(ConsumerRecord<?, ?> consumer) {
String index = consumer.offset() + "" + consumer.value();
log.info(">topic名称:{},,key:{},分区位置:{},, 下标{}<", consumer.topic(), consumer.key(), consumer.partition(), index);
String json = (String) consumer.value();
JSONObject jsonObject = JSONObject.parseObject(json);
String sqlType = jsonObject.getString("type");
JSONArray data = jsonObject.getJSONArray("data");
JSONObject userObject = data.getJSONObject(0);
String id = userObject.getString("id");
String database = jsonObject.getString("database");
String table = jsonObject.getString("table");
String key = database + "_" + table + "_" + id;
if ("UPDATE".equals(sqlType) || "INSERT".equals(sqlType)) {
redisUtils.setString(key, userObject.toJSONString());
return;
}
if ("DELETE".equals(sqlType)) {
redisUtils.deleteKey(key);
}
}
}
YML
# kafka
spring:
kafka:
# kafka服务器地址(可以多个)
bootstrap-servers: 127.0.0.1:9092
consumer:
# 指定一个默认的组名
group-id: kafka2
# earliest:当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，从头开始消费
# latest:当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，消费新产生的该分区下的数据
# none:topic各分区都存在已提交的offset时，从offset后开始消费；只要有一个分区不存在已提交的offset，则抛出异常
auto-offset-reset: earliest
# key/value的反序列化
key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
producer:
# key/value的序列化
key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
# 批量抓取
batch-size: 65536
# 缓存容量
buffer-memory: 524288
redis:
host: 127.0.0.1
# password:
port: 6379
database: 0
···
pom
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<version>2.0.1.RELEASE</version>
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<groupId>org.springframework.kafka</groupId>
<artifactId>spring-kafka</artifactId>
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<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
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<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>fastjson</artifactId>
<version>1.2.62</version>
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<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
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<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<version>1.18.12</version>
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