缓存同步
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。
所以我们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
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
而异步实现又可以基于MQ或者Canal来实现:
1)基于MQ的异步通知:

2)基于Canal的通知

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
Canal [kə'næl],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。GitHub的地址:https://github.com/alibaba/canal
Canal是基于mysql的主从同步来实现的,MySQL主从同步的原理如下
- 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

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
我们可以利用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
使用GitHub上的第三方开源的canal-starter客户端。地址:https://github.com/NormanGyllenhaal/canal-client,与SpringBoot完美整合,自动装配,比官方客户端要简单好用很多
依赖
<dependency> <groupId>top.javatool</groupId> <artifactId>canal-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.2.1-RELEASE</version> </dependency>配置
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服务地址实体类 - 通过@Id、@Column、等注解完成Item与数据库表字段的映射
@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。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
package com.heima.item.canal; import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache; import com.heima.item.config.RedisHandler; import com.heima.item.pojo.Item; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.stereotype.Component; import top.javatool.canal.client.annotation.CanalTable; import top.javatool.canal.client.handler.EntryHandler; @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,是我们之前做缓存预热时编写的一个类,内容如下:
package com.heima.item.config; import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import com.heima.item.pojo.Item; import com.heima.item.pojo.ItemStock; import com.heima.item.service.IItemService; import com.heima.item.service.IItemStockService; import org.springframework.beans.factory.InitializingBean; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate; import org.springframework.stereotype.Component; import java.util.List; @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); } }- 实现类通过
