缓存一致性和跨服务器查询的数据异构解决方案

当项目的请求量上去了之后，通常有两种做法来应对高并发，第一是尽最大可能的使用cache来对抗，第二是尽最大可能的分库分表对抗。。。说起来容易，做起来并不那么乐观，这一篇就来浅析下。

一：如何保证缓存一致性

如我们的千人千面系统中，会针对商品，订单等多维度为某一个商家店铺自动化建立大约400个数据模型，然后买家在淘宝下订单之后，淘宝会将订单推送过来，订单会在400个模型中兜一圈，从而推送更贴切符合该买家行为习惯的触达，为了应对高并发，这些模型自然都是缓存在Cache中，如果有新的模型进来了，我如何通知redis进行缓存更新呢?通常的做法就是在添加模型的时候，顺便更新redis。。。对吧，如下图：

说的简单，web开发的程序员会说，麻蛋的，我管你什么业务，凭啥要我做推送，把我代码搞出问题了，你负责呀???所以你必须得碰一鼻子灰。就算搞定了web程序员，你可能还会遇到更新database成功，更新redis的时候失败，可人家不管，而且错误日志还在别人的日志系统里面，所以你很难甚至无法保证这个db和cache的缓存一致性，那这个时候能不能换个思路，我直接写个程序订阅database的binlog，从binlog中分析出模型数据的CURD操作，根据这些CURD的实际情况更新Redis的缓存数据，第一个可以实现和web的解耦，第二个实现了高度的缓存一致性，所以新的架构是这样的。

上面这张图，相信大家都能看得懂，重点就是这个处理binlog程序，从binlog中分析出CURD从而更新Redis，其实这个binlog程序就是本篇所说的canal。。。一个伪装成mysql的slave，不断的通过dump命令从mysql中盗出binlog日志，从而完美的实现了这个需求。

二：如何实现跨服务器 join 查询

本篇开头也说到了，数据量大了之后，必然会存在分库分表，甚至database都要分散到多台服务器上，现在的电商项目，都是业务赶着技术跑。。。谁也不知道下一个业务会是一个怎样的奇葩，所以必然会导致你要做一些跨服务器join查询，你以为自己很聪明，其实DBA早就把跨服务器查询的函数给你关掉了，求爹爹拜奶奶都不会给你开的，除非你杀一个DBA祭天，不过如果你的业务真的很重要，可能DBA会给你做数据异构，所谓的数据异构，那就是将需要join查询的多表按照某一个维度又聚合在一个DB中。让你去查询。。。。。

那如果用canal来订阅binlog，就可以改造成下面这种架构。

三：搭建一览

好了，canal的应用场景给大家也介绍到了，最主要是理解这种思想，人家搞不定的东西，你的价值就出来了。

1. 开启mysql的binlog功能

开启binlog，并且将binlog的格式改为Row，这样就可以获取到CURD的二进制内容，windows上的路径为：C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 5.7\my.ini。

log-bin=mysql-bin #添加这一行就ok 
binlog-format=ROW #选择row模式 
server_id=1 

2. 验证binlog是否开启

使用命令验证，并且开启binlog的过期时间为30天，默认情况下binlog是不过期的，这就导致你的磁盘可能会爆满，直到挂掉。

show variables like 'log_%';  
#设置binlog的过期时间为30天 
show variables like '%expire_logs_days%'; 
set global expire_logs_days=30; 

给canal服务器分配一个mysql的账号权限，方便canal去偷binlog日志。

CREATE USER canal IDENTIFIED BY 'canal';     
GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'canal'@'%';   
FLUSH PRIVILEGES;   
 
show grants for 'canal' 

4. 下载canal

github的地址：https://github.com/alibaba/canal/releases

5. 然后就是各种tar解压 canal.deployer-1.0.24.tar.gz => canal

[root@localhost myapp]# ls 
apache-maven-3.5.0-bin.tar.gz                        dubbo-monitor-simple-2.5.4-SNAPSHOT.jar     nginx                tengine-2.2.0.tar.gz 
canal                                                gearmand                                    nginx-1.13.4.tar.gz  tengine_st 
canal.deployer-1.0.24.tar.gz                         gearmand-1.1.17                             nginx_st             tomcat 
dubbo                                                gearmand-1.1.17.tar.gz                      redis                zookeeper 
dubbo-monitor-simple-2.5.4-SNAPSHOT                  maven                                       redis-4.0.1.tar.gz   zookeeper-3.4.9.tar.gz 
dubbo-monitor-simple-2.5.4-SNAPSHOT-assembly.tar.gz  mysql-5.7.19-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz  tengine 
[root@localhost myapp]# cd canal 
[root@localhost canal]# ls 
bin  conf  lib  logs 
[root@localhost canal]# cd conf 
[root@localhost conf]# ls 
canal.properties  example  logback.xml  spring 
[root@localhost conf]# cd example 
[root@localhost example]# ls 
instance.properties  meta.dat 
[root@localhost example]# 

6. canal 和 instance 配置文件

canal的模式是这样的，一个canal里面可能会有多个instance，也就说一个instance可以监控一个mysql实例，多个instance也就可以对应多台服务器的mysql实例。也就是一个canal就可以监控分库分表下的多机器mysql。

1) canal.properties

它是全局性的canal服务器配置，具体如下，这里面的参数涉及到方方面面。

################################################# 
#########               common argument         #############  
################################################# 
canal.id= 1 
canal.ip= 
canal.port= 11111 
canal.zkServers= 
# flush data to zk 
canal.zookeeper.flush.period = 1000 
# flush meta cursor/parse position to file 
canal.file.data.dir = ${canal.conf.dir} 
canal.file.flush.period = 1000 
## memory store RingBuffer size, should be Math.pow(2,n) 
canal.instance.memory.buffer.size = 16384 
## memory store RingBuffer used memory unit size , default 1kb 
canal.instance.memory.buffer.memunit = 1024  
## meory store gets mode used MEMSIZE or ITEMSIZE 
canal.instance.memory.batch.mode = MEMSIZE 
     
## detecing config 
canal.instance.detecting.enable = false 
#canal.instance.detecting.sql = insert into retl.xdual values(1,now()) on duplicate key update x=now() 
canal.instance.detecting.sql = select 1 
canal.instance.detecting.interval.time = 3 
canal.instance.detecting.retry.threshold = 3 
canal.instance.detecting.heartbeatHaEnable = false 
 
# support maximum transaction size, more than the size of the transaction will be cut into multiple transactions delivery 
canal.instance.transaction.size =  1024 
# mysql fallback connected to new master should fallback times 
canal.instance.fallbackIntervalInSeconds = 60 
 
# network config 
canal.instance.network.receiveBufferSize = 16384 
canal.instance.network.sendBufferSize = 16384 
canal.instance.network.soTimeout = 30 
 
# binlog filter config 
canal.instance.filter.query.dcl = false 
canal.instance.filter.query.dml = false 
canal.instance.filter.query.ddl = false 
canal.instance.filter.table.error = false 
canal.instance.filter.rows = false 
 
# binlog format/image check 
canal.instance.binlog.format = ROW,STATEMENT,MIXED  
canal.instance.binlog.image = FULL,MINIMAL,NOBLOB 
 
# binlog ddl isolation 
canal.instance.get.ddl.isolation = false 
 
################################################# 
#########               destinations            #############  
################################################# 
canal.destinations= example 
# conf root dir 
canal.conf.dir = ../conf 
# auto scan instance dir add/remove and start/stop instance 
canal.auto.scan = true 
canal.auto.scan.interval = 5 
 
canal.instance.global.mode = spring  
canal.instance.global.lazy = false 
#canal.instance.global.manager.address = 127.0.0.1:1099 
#canal.instance.global.spring.xml = classpath:spring/memory-instance.xml 
canal.instance.global.spring.xml = classpath:spring/file-instance.xml 
#canal.instance.global.spring.xml = classpath:spring/default-instance.xml 
 
#################################################   
## mysql serverId   
canal.instance.mysql.slaveId = 1234   
 
# position info，需要改成自己的数据库信息   
canal.instance.master.address = 127.0.0.1:3306    
canal.instance.master.journal.name = 
canal.instance.master.position = 
canal.instance.master.timestamp = 
 
#canal.instance.standby.address =    
#canal.instance.standby.journal.name =   
#canal.instance.standby.position =    
#canal.instance.standby.timestamp =    
 
# username/password，需要改成自己的数据库信息   
canal.instance.dbUsername = root 
canal.instance.dbPassword = 123456 
canal.instance.defaultDatabaseName = datamip   
canal.instance.connectionCharset = UTF-8   
 
# table regex   
canal.instance.filter.regex = .*\\..*   
 
################################################# 

由于是全局性的配置，所以上面三处标红的地方要注意一下：

• canal.port= 11111　　　　　　 当前canal的服务器端口号
• canal.destinations= example 　　　　当前默认开启了一个名为example的instance实例，如果想开多个instance，用","逗号隔开就可以了。。。
• canal.instance.filter.regex = .\.. 　　mysql实例下的所有db的所有表都在监控范围内。

2) instance.properties

这个就是具体的某个instances实例的配置，未涉及到的配置都会从canal.properties上继承。

################################################# 
## mysql serverId 
canal.instance.mysql.slaveId = 1234 
 
# position info 
canal.instance.master.address = 192.168.23.1:3306 
canal.instance.master.journal.name = 
canal.instance.master.position = 
canal.instance.master.timestamp = 
 
#canal.instance.standby.address =  
#canal.instance.standby.journal.name = 
#canal.instance.standby.position =  
#canal.instance.standby.timestamp =  
 
# username/password 
canal.instance.dbUsername = canal 
canal.instance.dbPassword = canal 
canal.instance.defaultDatabaseName =datamip 
canal.instance.connectionCharset = UTF-8 
 
# table regex 
canal.instance.filter.regex = .*\\..* 
# table black regex 
canal.instance.filter.black.regex = 
 
################################################# 

上面标红的地方注意下就好了，去偷binlog的时候，需要知道的mysql地址和用户名,密码。

7. 开启canal

大家要记得把 /canal/bin 目录配置到 /etc/profile 的 Path中，方便快速开启，通过下图你会看到11111端口已经在centos上开启了。

[root@localhost bin]# ls 
canal.pid  startup.bat  startup.sh  stop.sh 
[root@localhost bin]# pwd 
/usr/myapp/canal/bin 
[root@localhost example]# startup.sh 
cd to /usr/myapp/canal/bin for workaround relative path 
LOG CONFIGURATION : /usr/myapp/canal/bin/../conf/logback.xml 
canal conf : /usr/myapp/canal/bin/../conf/canal.properties 
CLASSPATH :/usr/myapp/canal/bin/../conf:/usr/myapp/canal/bin/../lib/zookeeper-3.4.5.jar:/usr/myapp/canal/bin/../lib/zkclient-0.1.jar:/usr/myapp/canal/bin/../lib/spring-2.5.6.jar:/usr/myapp/canal/bin/../lib/slf4j-api-1.7.12.jar:/usr/myapp/canal/bin/../lib/protobuf-java-2.6.1.jar:/usr/myapp/canal/bin/../lib/oro-2.0.8.jar:/usr/myapp/canal/bin/../lib/netty-all-4.1.6.Final.jar:/usr/myapp/canal/bin/../lib/netty-3.2.5.Final.jar:/usr/myapp/canal/bin/../lib/logback-core-1.1.3.jar:/usr/myapp/canal/bin/../lib/logback-classic-1.1.3.jar:/usr/myapp/canal/bin/../lib/log4j-1.2.14.jar:/usr/myapp/canal/bin/../lib/jcl-over-slf4j-1.7.12.jar:/usr/myapp/canal/bin/../lib/guava-18.0.jar:/usr/myapp/canal/bin/../lib/fastjson-1.2.28.jar:/usr/myapp/canal/bin/../lib/commons-logging-1.1.1.jar:/usr/myapp/canal/bin/../lib/commons-lang-2.6.jar:/usr/myapp/canal/bin/../lib/commons-io-2.4.jar:/usr/myapp/canal/bin/../lib/commons-beanutils-1.8.2.jar:/usr/myapp/canal/bin/../lib/canal.store-1.0.24.jar:/usr/myapp/canal/bin/../lib/canal.sink-1.0.24.jar:/usr/myapp/canal/bin/../lib/canal.server-1.0.24.jar:/usr/myapp/canal/bin/../lib/canal.protocol-1.0.24.jar:/usr/myapp/canal/bin/../lib/canal.parse.driver-1.0.24.jar:/usr/myapp/canal/bin/../lib/canal.parse.dbsync-1.0.24.jar:/usr/myapp/canal/bin/../lib/canal.parse-1.0.24.jar:/usr/myapp/canal/bin/../lib/canal.meta-1.0.24.jar:/usr/myapp/canal/bin/../lib/canal.instance.spring-1.0.24.jar:/usr/myapp/canal/bin/../lib/canal.instance.manager-1.0.24.jar:/usr/myapp/canal/bin/../lib/canal.instance.core-1.0.24.jar:/usr/myapp/canal/bin/../lib/canal.filter-1.0.24.jar:/usr/myapp/canal/bin/../lib/canal.deployer-1.0.24.jar:/usr/myapp/canal/bin/../lib/canal.common-1.0.24.jar:/usr/myapp/canal/bin/../lib/aviator-2.2.1.jar: 
cd to /usr/myapp/canal/conf/example for continue 
[root@localhost example]# netstat -tln 
Active Internet connections (only servers) 
Proto Recv-Q Send-Q Local Address           Foreign Address         State       
tcp        0      0 0.0.0.0:11111           0.0.0.0:*               LISTEN      
tcp        0      0 0.0.0.0:111             0.0.0.0:*               LISTEN      
tcp        0      0 192.168.122.1:53        0.0.0.0:*               LISTEN      
tcp        0      0 0.0.0.0:22              0.0.0.0:*               LISTEN      
tcp        0      0 127.0.0.1:631           0.0.0.0:*               LISTEN      
tcp        0      0 127.0.0.1:25            0.0.0.0:*               LISTEN      
tcp6       0      0 :::111                  :::*                    LISTEN      
tcp6       0      0 :::22                   :::*                    LISTEN      
tcp6       0      0 ::1:631                 :::*                    LISTEN      
tcp6       0      0 ::1:25                  :::*                    LISTEN      
[root@localhost example]# 

8. Java Client 代码

canal driver 需要在maven仓库中获取一下：http://www.mvnrepository.com/artifact/com.alibaba.otter/canal.client/1.0.24，不过依赖还是蛮多的。

-- https://mvnrepository.com/artifact/com.alibaba.otter/canal.client --> 
   
      com.alibaba.otter 
      canal.client 
      1.0.24 
   

 

9. 启动java代码进行验证

下面的代码对table的CURD都做了一个基本的判断，看看是不是能够智能感知，然后可以根据实际情况进行redis的更新操作。。。

package com.datamip.canal; 
 
import java.awt.Event; 
import java.net.InetSocketAddress; 
import java.util.List; 
 
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector; 
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnectors; 
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.Column; 
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.Entry; 
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.EntryType; 
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.EventType; 
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.Header; 
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.RowChange; 
import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message; 
import com.google.protobuf.InvalidProtocolBufferException; 
 
public class App { 
 
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException { 
 
        // 第一步：与canal进行连接 
        CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress("192.168.23.170", 11111), 
                "example", "", ""); 
        connector.connect(); 
 
        // 第二步：开启订阅 
        connector.subscribe(); 
 
        // 第三步：循环订阅 
        while (true) { 
            try { 
                // 每次读取 1000 条 
                Message message = connector.getWithoutAck(1000); 
 
                long batchID = message.getId(); 
 
                int size = message.getEntries().size(); 
 
                if (batchID == -1 || size == 0) { 
                    System.out.println("当前暂时没有数据"); 
                    Thread.sleep(1000); // 没有数据 
                } else { 
                    System.out.println("-------------------------- 有数据啦 -----------------------"); 
                    PrintEntry(message.getEntries()); 
                } 
 
                // position id ack （方便处理下一条） 
                connector.ack(batchID); 
 
            } catch (Exception e) { 
                // TODO: handle exception 
 
            } finally { 
                Thread.sleep(1000); 
            } 
        } 
    } 
 
    // 获取每条打印的记录 
    @SuppressWarnings("static-access") 
    public static void PrintEntry(List entrys) { 
 
        for (Entry entry : entrys) { 
 
            // 第一步：拆解entry 实体 
            Header header = entry.getHeader(); 
            EntryType entryType = entry.getEntryType(); 
 
            // 第二步： 如果当前是RowData，那就是我需要的数据 
            if (entryType == EntryType.ROWDATA) { 
 
                String tableName = header.getTableName(); 
                String schemaName = header.getSchemaName(); 
 
                RowChange rowChange = null; 
 
                try { 
                    rowChange = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue()); 
                } catch (InvalidProtocolBufferException e) { 
                    e.printStackTrace(); 
                } 
 
                EventType eventType = rowChange.getEventType(); 
 
                System.out.println(String.format("当前正在操作 %s.%s， Action= %s", schemaName, tableName, eventType)); 
 
                // 如果是‘查询’ 或者 是 ‘DDL’ 操作，那么sql直接打出来 
                if (eventType == EventType.QUERY || rowChange.getIsDdl()) { 
                    System.out.println("rowchange sql ----->" + rowChange.getSql()); 
                    return; 
                } 
 
                // 第三步：追踪到 columns 级别 
                rowChange.getRowDatasList().forEach((rowData) -> { 
 
                    // 获取更新之前的column情况 
                    List<Column> beforeColumns = rowData.getBeforeColumnsList(); 
 
                    // 获取更新之后的 column 情况 
                    List<Column> afterColumns = rowData.getAfterColumnsList(); 
 
                    // 当前执行的是 删除操作 
                    if (eventType == EventType.DELETE) { 
                        PrintColumn(beforeColumns); 
                    } 
 
                    // 当前执行的是 插入操作 
                    if (eventType == eventType.INSERT) { 
                        PrintColumn(afterColumns); 
                    } 
 
                    // 当前执行的是 更新操作 
                    if (eventType == eventType.UPDATE) { 
                        PrintColumn(afterColumns); 
                    } 
                }); 
            } 
        } 
    } 
 
    // 每个row上面的每一个column 的更改情况 
    public static void PrintColumn(List<Column> columns) { 
 
        columns.forEach((column) -> { 
 
            String columnName = column.getName(); 
            String columnValue = column.getValue(); 
            String columnType = column.getMysqlType(); 
            boolean isUpdated = column.getUpdated(); // 判断 该字段是否更新 
 
            System.out.println(String.format("columnName=%s, columnValue=%s, columnType=%s, isUpdated=%s", columnName, 
                    columnValue, columnType, isUpdated)); 
 
        }); 
 
    } 
} 

Update操作

Insert操作

Delete 操作

从结果中看，没毛病，有图有真相，好了，本篇就说到这里，对于开发的你，肯定是有帮助的~~~

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