88，分布式数据同步一致性方案-mysql与缓存双写一致

作者: 滔滔逐浪 | 来源:发表于2021-04-06 22:17 被阅读0次

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

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>com.itmayiedu</groupId>
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<groupId>org.springframework.boot</groupId>
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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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</project>

88，分布式数据同步一致性方案-mysql与缓存双写一致

tcp, kafka, RocketMQ

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