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缓存双写一致性

更新策略探讨

面试题

缓存设计要求

缓存分类：

• 只读缓存：（脚本批量写入，canal 等）
• 读写缓存
  • 同步直写：vip数据等即时数据
  • 异步缓写：允许延时（仓库，物流），异常出现，有可能需要使用 kafka, rabbitmq 进行弥补，重试重写

双检加锁

如果 qps 过高，会打高 mysql

数据库和缓存更新的几种策略

=》实现最终一致性

可以停机->单线程操作

四种更新策略

先更新数据库，再更新缓存

异常问题1->最后更新redis异常，出现脏数据

异常问题2->多线程更新快慢问题，无法保证第二步写redis的顺序

先更新缓存，再更新数据库

业务上，mysql是底单数据

仍然是多线程更新的问题

自己的理解，只要是写缓存的方式，都会存在线程写入先后导致的数据不一致

先删除缓存，再更新数据库

第一个进来的线程当数据库写未提交或者其他异常情况的时候，仍然可能存在脏数据问题，因为无法保证缓存会被一定及时删除，可能中途被其他线程回写，这段要自己脑子里跑一遍，延迟双删来确保旧的缓存会被删除掉

读缓存会写入旧数据

延时双删

先更新数据库，再删除缓存->主流

存在问题->没来得及更新完缓存，会读取到旧值，但伤害较小

只要涉及到数据库和缓存的双写，百分百存在一致性问题

如何实现最终一致性

只能实现最终一致性

如何取舍&总结

双写一致性落地案例

监听 binlog

mysql -> canal -> redis

Home

canal 选择版本 1.6.1

mysql: 5.7 docker环境安装

1.mysql 准备

docker run -d -p 3306:3306 --privileged=true -v /root/mysql/log:/var/log/mysql -v /root/mysql/data:/var/lib/mysql -v /root/mysql/conf:/etc/mysql/conf.d -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456  --name mysql mysql:5.7docker exec -it e8b72b11df2a /bin/bash    //e8b72b11df2a 就是容器idmysql -uroot -p        // 密码 123456# 查看是否开启 binlog
SHOW VARIABLES LIKE 'log_bin';# 添加 canal 操作账号
DROP USER IF EXISTS 'canal'@'%';
CREATE USER 'canal'@'%' IDENTIFIED BY 'canal';  
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'canal'@'%' IDENTIFIED BY 'canal';  
FLUSH PRIVILEGES;SELECT * FROM mysql.user;# 创建一张表
CREATE TABLE `t_user` 
( 
`id` BIGINT ( 20 ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, 
`userName` VARCHAR ( 100 ) NOT NULL, 
PRIMARY KEY ( `id` ) 
) 
ENGINE = INNODB AUTO_INCREMENT = 10 DEFAULT CHARSET = utf8mb4

2.canal 准备

下载 canal.deployer-1.1.6.tar.gz

修改配置文件

canal.instance.master.address=xxx:xxx:xxx:xxx:3306# username/password (如果配置的是 canal/canal 则默认无需修改)
canal.instance.dbUsername=canal
canal.instance.dbPassword=canal

./bin/startup.sh

查看启动日志，检查运行状态

3.编写 canal-client

<parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>2.7.10</version><relativePath/> <!-- lookup parent from repository --></parent><dependencies><!--canal--><dependency><groupId>com.alibaba.otter</groupId><artifactId>canal.client</artifactId><version>1.1.0</version></dependency><!--SpringBoot与Redis整合依赖--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><version>1.18.26</version></dependency></dependencies><build><plugins><plugin><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId></plugin></plugins></build>

配置文件(请按需修改)

server:port: 5555spring:redis:database: 0host: 127.0.0.1port: 6379
#    password: 123456

config 文件和 springboot 案例中一致

@Configuration
public class RedisConfig {@Beanpublic RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(LettuceConnectionFactory lettuceConnectionFactory) {RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();redisTemplate.setConnectionFactory(lettuceConnectionFactory);// 设置key的序列化方式stringredisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());// 设置value的序列化方式jsonredisTemplate.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());// 设置hash的key的序列化方式stringredisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());// 设置hash的value的序列化方式jsonredisTemplate.setHashValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());redisTemplate.afterPropertiesSet();return redisTemplate;}
}

biz 操作封装

@Component
public class RedisCanalClient {@ResourceRedisTemplate redisTemplate;/*** 读取 canal 数据写入redis* @param columns 行*/public void redisInsert(List<CanalEntry.Column> columns) {JSONObject jsonObject = new JSONObject();for (CanalEntry.Column column : columns) {System.out.println(column.getName() + " : " + column.getValue() + "  update=" + column.getUpdated());jsonObject.put(column.getName(), column.getValue());}if (columns.size()>0) {redisTemplate.opsForValue().set(columns.get(0).getValue(), jsonObject.toJSONString());}}/*** 读取 canal 数据删除 redis 行* @param columns 行*/public void redisDelete(List<CanalEntry.Column> columns) {JSONObject jsonObject = new JSONObject();for (CanalEntry.Column column : columns) {System.out.println(column.getName() + " : " + column.getValue() + "  update=" + column.getUpdated());jsonObject.put(column.getName(), column.getValue());}if (columns.size()>0) {redisTemplate.delete(columns.get(0).getValue());}}/*** 读取 canal 数据修改 redis 行* @param columns 行*/public void redisUpdate(List<CanalEntry.Column> columns) {JSONObject jsonObject = new JSONObject();for (CanalEntry.Column column : columns) {System.out.println(column.getName() + " : " + column.getValue() + "  update=" + column.getUpdated());jsonObject.put(column.getName(), column.getValue());}if (columns.size()>0) {redisTemplate.opsForValue().set(columns.get(0).getValue(), jsonObject.toJSONString());System.out.println("----------------update after: " + redisTemplate.opsForValue().get(columns.get(0).getValue()));}}/*** 读取 canal 数据并操作* @param entrys 行*/public void printEntry(List<CanalEntry.Entry> entrys) {for (CanalEntry.Entry entry : entrys) {if (entry.getEntryType() == CanalEntry.EntryType.TRANSACTIONBEGIN || entry.getEntryType() == CanalEntry.EntryType.TRANSACTIONEND) {continue;}CanalEntry.RowChange rowChage = null;try {rowChage = CanalEntry.RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());} catch (Exception e) {throw new RuntimeException("ERROR ## parser of eromanga-event has an error , data:" + entry.toString(),e);}CanalEntry.EventType eventType = rowChage.getEventType();System.out.println(String.format("================&gt; binlog[%s:%s] , name[%s,%s] , eventType : %s",entry.getHeader().getLogfileName(), entry.getHeader().getLogfileOffset(),entry.getHeader().getSchemaName(), entry.getHeader().getTableName(),eventType));for (CanalEntry.RowData rowData : rowChage.getRowDatasList()) {if (eventType == CanalEntry.EventType.DELETE) {redisDelete(rowData.getBeforeColumnsList());} else if (eventType == CanalEntry.EventType.INSERT) {redisInsert(rowData.getAfterColumnsList());} else {redisUpdate(rowData.getAfterColumnsList());}}}}}

test 测试类

@SpringBootTest
public class CanalClientTest {public static final Integer _60SECONDS = 60;@ResourceRedisCanalClient redisCanalClient;/*** 测试 canal client 监听 server 实现 mysql -> redis*/@Testpublic void startClient() {System.out.println("--------------initCanal main()方法------------");// ======================================================================================CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress("127.0.0.1", 11111), // canal server 地址"example","","");int batchSize = 1000;int emptyCount = 0;System.out.println("---------------------canal init OK，开始监听mysql变化------");try {connector.connect();
//            connector.subscribe(".*\\..*");// 设置监听的表connector.subscribe("canal.t_user");connector.rollback();int totalEmptyCount = 10 * _60SECONDS;while (emptyCount < totalEmptyCount) {System.out.println("我是 canal, 每秒一次正在监听: " + UUID.randomUUID().toString());Message message = connector.getWithoutAck(batchSize); // 获取指定数量的数据long batchId = message.getId();int size = message.getEntries().size();if (batchId == -1 || size == 0) {emptyCount++;System.out.println("empty count : " + emptyCount);try {Thread.sleep(1000);} catch (InterruptedException e) {}} else {// 计数器置0emptyCount = 0;// System.out.printf("message[batchId=%s,size=%s] \n", batchId, size);redisCanalClient.printEntry(message.getEntries());}connector.ack(batchId); // 提交确认// connector.rollback(batchId); // 处理失败, 回滚数据}System.out.println("已经监听了"+totalEmptyCount+"秒，无任何消息，请重启重试");} finally {connector.disconnect();}}
}

启动测试类

4.测试

• 测试新增

手动添加一条记录 id: 7 name:666

查看 redis

• 测试修改

修改mysql id:7 的 name 为 777

• 测试删除

删除 id:7 的这条数据