多级缓存

🙌 多级缓存

本节中介绍一种亿级流量的缓存方案,也就是多级缓存,将请求分为多种类型,然后一步一步的进行缓存,经过多级缓存都没找到数据最终才会到达数据库中

1.什么是多级缓存

传统的缓存策略一般是请求到达Tomcat后,先查询Redis,如果未命中则查询数据库,如图:

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存在下面的问题:

• 请求要经过Tomcat处理,Tomcat的性能成为整个系统的瓶颈

• Redis缓存失效时,会对数据库产生冲击

多级缓存就是充分利用请求处理的每个环节,分别添加缓存,减轻Tomcat压力,提升服务性能:

  • 浏览器访问静态资源时,优先读取浏览器本地缓存(第一级缓存),因为这些资源不会变化,所以可以缓存在浏览器减小请求时间
  • 访问非静态资源(ajax查询数据)时,访问服务端
  • 请求到达Nginx后,优先读取Nginx本地缓存(第二级缓存)
  • 如果Nginx本地缓存未命中,则去直接查询Redis(第三级缓存,不经过Tomcat)
  • 如果Redis查询未命中,则查询Tomcat
  • 请求进入Tomcat后,优先查询JVM进程缓存(第四级缓存)
  • 如果JVM进程缓存未命中,则查询数据库
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在多级缓存架构中,Nginx内部需要编写本地缓存查询、Redis查询、Tomcat查询的业务逻辑,因此这样的nginx服务不再是一个反向代理服务器,而是一个编写业务的Web服务器了

因此这样的业务Nginx服务也需要搭建集群来提高并发,再有专门的nginx服务来做反向代理,如图,Nginx集群中只关注将请求交给哪个缓存:

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另外,我们的Tomcat服务将来也会部署为集群模式:

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可见,多级缓存的关键有两个:

  • 一个是在nginx中编写业务,实现nginx本地缓存、Redis、Tomcat的查询

  • 另一个就是在Tomcat中实现JVM进程缓存

其中Nginx编程则会用到OpenResty框架结合Lua这样的语言。

2.JVM进程缓存

2.1.初识Caffeine

缓存在日常开发中启动至关重要的作用,由于是存储在内存中,数据的读取速度是非常快的,能大量减少对数据库的访问,减少数据库的压力。我们把缓存分为两类:

  • 分布式缓存,例如Redis:
    • 优点:存储容量更大、可靠性更好、可以在集群间共享
    • 缺点:访问缓存有网络开销
    • 场景:缓存数据量较大、可靠性要求较高、需要在集群间共享
  • 进程本地缓存,例如HashMap、GuavaCache:
    • 优点:读取本地内存,没有网络开销,速度更快
    • 缺点:存储容量有限、可靠性较低、无法共享
    • 场景:性能要求较高,缓存数据量较小

我们今天会利用Caffeine框架来实现JVM进程缓存。

Caffeine是一个基于Java8开发的,提供了近乎最佳命中率的高性能的本地缓存库。目前Spring内部的缓存使用的就是Caffeine。GitHub地址:https://github.com/ben-manes/caffeine

Caffeine的性能非常好,下图是官方给出的性能对比:

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可以看到Caffeine的性能遥遥领先!

缓存使用的基本API,相当于要缓存,就直接调用框架提供的api,从而将数据缓存到一个容器中,之后外部访问操作这个容器就可以操作缓存数据:

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@Test
void testBasicOps() {
    // 构建cache对象
    Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder().build();

    // 存数据
    cache.put("gf", "迪丽热巴");

    // 取数据
    String gf = cache.getIfPresent("gf");
    System.out.println("gf = " + gf);

    // 取数据,包含两个参数:
    // 参数一:缓存的key
    // 参数二:Lambda表达式,表达式参数就是缓存的key,方法体是查询数据库的逻辑
    // 优先根据key查询JVM缓存,如果未命中,则执行参数二的Lambda表达式
    String defaultGF = cache.get("defaultGF", key -> {
        // 根据key去数据库查询数据
        return "柳岩";
    });
    System.out.println("defaultGF = " + defaultGF);
}

Caffeine既然是缓存的一种,肯定需要有缓存的清除策略,不然的话内存总会有耗尽的时候。

Caffeine提供了三种缓存驱逐策略:

  • 基于容量:设置缓存的数量上限,数量超过上限就删除缓存

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    // 创建缓存对象
    Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
        .maximumSize(1) // 设置缓存大小上限为 1
        .build();
    
  • 基于时间:设置缓存的有效时间,有效期到了就删除缓存

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    // 创建缓存对象
    Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
        // 设置缓存有效期为 10 秒,从最后一次写入开始计时 
        .expireAfterWrite(Duration.ofSeconds(10)) 
        .build();
    
  • 基于引用:设置缓存为软引用或弱引用,利用GC来回收缓存数据。性能较差,不建议使用

注意:在默认情况下,当一个缓存元素过期的时候,Caffeine不会自动立即将其清理和驱逐。而是在一次读或写操作后,或者在空闲时间完成对失效数据的驱逐。所以说如果缓存需要清理,但是还没来得及清理,这中间的过期数据是可以访问到的

2.2.实现JVM进程缓存

2.2.1.需求

利用Caffeine实现下列需求:

  • 给根据id查询商品的业务添加缓存,缓存未命中时查询数据库
  • 给根据id查询商品库存的业务添加缓存,缓存未命中时查询数据库
  • 缓存初始大小为100
  • 缓存上限为10000

2.3.2.实现

首先,我们需要定义两个Caffeine的缓存对象,分别保存商品、库存的缓存数据。

在item-service的com.heima.item.config包下定义CaffeineConfig类:

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package com.heima.item.config;

import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import com.heima.item.pojo.Item;
import com.heima.item.pojo.ItemStock;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class CaffeineConfig {
	//定义一个缓存容器交给spring,缓存商品
    @Bean
    public Cache<Long, Item> itemCache(){
        return Caffeine.newBuilder()
                .initialCapacity(100)
                .maximumSize(10_000)
                .build();
    }
	
    //这个缓存容器缓存库存
    @Bean
    public Cache<Long, ItemStock> stockCache(){
        return Caffeine.newBuilder()
                .initialCapacity(100)
                .maximumSize(10_000)
                .build();
    }
}

然后,修改item-service中的com.heima.item.web包下的ItemController类,添加缓存逻辑:

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@RestController
@RequestMapping("item")
public class ItemController {

    @Autowired
    private IItemService itemService;
    @Autowired
    private IItemStockService stockService;

    //将缓存容器注入进来
    @Autowired
    private Cache<Long, Item> itemCache;
    @Autowired
    private Cache<Long, ItemStock> stockCache;
    
    // ...其它略
    //先从缓存中找,找不到才从数据库中查询
    //找不到之后,将第一个参数id当成key去数据库中查询
    @GetMapping("/{id}")
    public Item findById(@PathVariable("id") Long id) {
        return itemCache.get(id, key -> itemService.query()
                .ne("status", 3).eq("id", key)
                .one()
        );
    }
	//库存也是先从缓存中找,找不到才从数据库中查询
    @GetMapping("/stock/{id}")
    public ItemStock findStockById(@PathVariable("id") Long id) {
        return stockCache.get(id, key -> stockService.getById(key));
    }
}

使用Caffeine来进行缓存,主要是将利用这个框架定义的缓存容器注册成bean,之后需要在哪使用就在哪注入,然后从缓存中获取想要的数据,数据没有获取到后才到数据库中查询

相比于直接从数据库查询,命中缓存之后的性能更加快,查不到就会查询数据库,之后将查询到的数据自动加入缓存中,这些都由Caffeine实现好了

3.Lua语法入门

Nginx编程需要用到Lua语言,因此我们必须先入门Lua的基本语法。

3.1.初识Lua

Lua 是一种轻量小巧的脚本语言,用标准C语言编写并以源代码形式开放, 其设计目的是为了嵌入应用程序中,从而为应用程序提供灵活的扩展和定制功能。官网:https://www.lua.org/

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Lua经常嵌入到C语言开发的程序中,例如游戏开发、游戏插件等。

Nginx本身也是C语言开发,因此也允许基于Lua做拓展。

3.1.HelloWorld

CentOS7默认已经安装了Lua语言环境,所以可以直接运行Lua代码。

1)在Linux虚拟机的任意目录下,新建一个hello.lua文件

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2)添加下面的内容

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print("Hello World!")  

3)运行

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3.2.变量和循环

学习任何语言必然离不开变量,而变量的声明必须先知道数据的类型。

3.2.1.Lua的数据类型

Lua中支持的常见数据类型包括:

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另外,Lua提供了type()函数来判断一个变量的数据类型:

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3.2.2.声明变量

Lua声明变量的时候无需指定数据类型,而是用local来声明变量为局部变量:

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-- 声明字符串,可以用单引号或双引号,
local str = 'hello'
-- 字符串拼接可以使用 ..
local str2 = 'hello' .. 'world'
-- 声明数字
local num = 21
-- 声明布尔类型
local flag = true

Lua中的table类型既可以作为数组,又可以作为Java中的map来使用。数组就是特殊的table,key是数组角标而已:

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-- 声明数组 ,key为角标的 table
local arr = {'java', 'python', 'lua'}
-- 声明table,类似java的map
local map =  {name='Jack', age=21}

Lua中的数组角标是从1开始,访问的时候与Java中类似:

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-- 访问数组,lua数组的角标从1开始
print(arr[1])

Lua中的table可以用key来访问:

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-- 访问table
print(map['name'])
print(map.name)

3.2.3.循环

对于table,我们可以利用for循环来遍历。不过数组和普通table遍历略有差异。

遍历数组:

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-- 声明数组 key为索引的 table
local arr = {'java', 'python', 'lua'}
-- 遍历数组
for index,value in ipairs(arr) do
    print(index, value) 
end

遍历普通table

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-- 声明map,也就是table
local map = {name='Jack', age=21}
-- 遍历table
for key,value in pairs(map) do
   print(key, value) 
end

遍历数组使用的函数是ipairs,而普通的table是pairs

3.3.条件控制、函数

Lua中的条件控制和函数声明与Java类似。

3.3.1.函数

定义函数的语法:

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function 函数名( argument1, argument2..., argumentn)
    -- 函数体
    return 返回值
end

例如,定义一个函数,用来打印数组,只要传递一个数组,就可以完成打印:

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function printArr(arr)
    for index, value in ipairs(arr) do
        print(value)
    end
end

3.3.2.条件控制

类似Java的条件控制,例如if、else语法:

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if(布尔表达式)
then
   --[ 布尔表达式为 true 时执行该语句块 --]
else
   --[ 布尔表达式为 false 时执行该语句块 --]
end

与java不同,布尔表达式中的逻辑运算是基于英文单词:

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3.3.3.案例

需求:自定义一个函数,可以打印table,当参数为nil时,打印错误信息

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function printArr(arr)
    if (not arr) then # 这里相当于数组为空就符合条件
        print('数组不能为空!')
    end
    for index, value in ipairs(arr) do
        print(value)
    end
end

4.实现多级缓存

多级缓存的实现离不开Nginx编程,而Nginx编程又离不开OpenResty。

4.1.安装OpenResty

OpenResty® 是一个基于 Nginx的高性能 Web 平台,用于方便地搭建能够处理超高并发、扩展性极高的动态 Web 应用、Web 服务和动态网关。具备下列特点:

  • 具备Nginx的完整功能
  • 基于Lua语言进行扩展,集成了大量精良的 Lua 库、第三方模块
  • 允许使用Lua自定义业务逻辑自定义库

官方网站: https://openresty.org/cn/

image-20210821092902946

安装完毕之后就可以使用相应的功能,内部封装了一个完整的nginx,相当于功能更强大,在nginx上新增了一大堆的插件,后期使用lua编写脚本,实现多级缓存

4.2.OpenResty快速入门

我们希望达到的多级缓存架构如图:

yeVDlwtfMx

其中:

  • windows上的nginx用来做反向代理服务,将前端的查询商品的ajax请求代理到OpenResty集群

  • OpenResty集群用来编写多级缓存业务,缓存一共有四级

4.2.1.反向代理流程

现在,商品详情页使用的是假的商品数据。不过在浏览器中,可以看到页面有发起ajax请求查询真实商品数据。

这个请求如下:

image-20210821093144700

请求地址是localhost,端口是80,就被windows上安装的Nginx服务给接收到了。然后代理给了OpenResty集群,相当于最终的请求到达了OpenResty集群:

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我们需要在OpenResty中编写业务,查询商品数据并返回到浏览器。

但是这次,我们先在OpenResty接收请求,返回假的商品数据

4.2.2.OpenResty监听请求

OpenResty的很多功能都依赖于其目录下的Lua库,需要在nginx.conf中指定依赖库的目录,并导入依赖:

1)添加对OpenResty的Lua模块的加载

修改/usr/local/openresty/nginx/conf/nginx.conf文件,在其中的http下面,添加下面代码:

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#lua 模块
lua_package_path "/usr/local/openresty/lualib/?.lua;;";
#c模块     
lua_package_cpath "/usr/local/openresty/lualib/?.so;;";  

2)监听/api/item路径

修改/usr/local/openresty/nginx/conf/nginx.conf文件,在nginx.conf的server下面,添加对/api/item这个路径的监听:

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location  /api/item {
    # 默认的响应类型
    default_type application/json;
    # 响应结果由lua/item.lua文件来决定
    content_by_lua_file lua/item.lua;
}

这个监听,就类似于SpringMVC中的@GetMapping("/api/item")做路径映射。

content_by_lua_file lua/item.lua则相当于调用item.lua这个文件,执行其中的业务,把结果返回给用户。相当于java中调用service。

也就是说拦截到前端传递而来的/api/item请求之后,会执行item.lua中的逻辑,然后将得到的结果以json格式返回

4.2.3.编写item.lua

1)在/usr/loca/openresty/nginx目录创建文件夹:lua

image-20210821100755080

2)在/usr/loca/openresty/nginx/lua文件夹下,新建文件:item.lua

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3)编写item.lua,返回假数据

item.lua中,利用ngx.say()函数返回数据,相当于内部查询到了数据,以json格式返回到前端

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ngx.say('{"id":10001,"name":"SALSA AIR","title":"RIMOWA 21寸托运箱拉杆箱 SALSA AIR系列果绿色 820.70.36.4","price":17900,"image":"https://m.360buyimg.com/mobilecms/s720x720_jfs/t6934/364/1195375010/84676/e9f2c55f/597ece38N0ddcbc77.jpg!q70.jpg.webp","category":"拉杆箱","brand":"RIMOWA","spec":"","status":1,"createTime":"2019-04-30T16:00:00.000+00:00","updateTime":"2019-04-30T16:00:00.000+00:00","stock":2999,"sold":31290}')

4)重新加载配置,相当于配置好了就加载新的配置文件,而一系列的需求都是通过nginx中的配置文件来编写的,之后就可以完成请求的处理

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nginx -s reload

刷新商品页面:http://localhost/item.html?id=1001,即可看到效果,请求被后端的OpenResty拦截到,然后出发lua脚本中的函数,返回了一个数据:

image-20210821101217089

4.3.请求参数处理

上一节中,我们在OpenResty接收前端请求,但是返回的是假数据。

要返回真实数据,必须根据前端传递来的商品id,查询商品信息才可以。

那么如何获取前端传递的商品参数呢?

4.3.1.获取参数的API

OpenResty中提供了一些API用来获取不同类型的前端请求参数:

image-20210821101433528

4.3.2.获取参数并返回

在前端发起的ajax请求如图:

image-20210821101721649

可以看到商品id是以路径占位符方式传递的,因此可以利用正则表达式匹配的方式来获取ID

1)获取商品id

修改/usr/loca/openresty/nginx/nginx.conf文件中监听/api/item的代码,利用正则表达式获取ID:

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# 在这里获取/api/item中的路径参数保存到var表格中
location ~ /api/item/(\d+) {
    # 默认的响应类型
    default_type application/json;
    # 响应结果由lua/item.lua文件来决定
    content_by_lua_file lua/item.lua;
}

2)拼接ID并返回

修改/usr/loca/openresty/nginx/lua/item.lua文件,获取id并拼接到结果中返回,相当于前端传递什么id,后端就能解析到什么id,后期使用id来实现业务即可:

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-- 获取商品id
local id = ngx.var[1]
-- 拼接并返回
ngx.say('{"id":' .. id .. ',"name":"SALSA AIR","title":"RIMOWA 21寸托运箱拉杆箱 SALSA AIR系列果绿色 820.70.36.4","price":17900,"image":"https://m.360buyimg.com/mobilecms/s720x720_jfs/t6934/364/1195375010/84676/e9f2c55f/597ece38N0ddcbc77.jpg!q70.jpg.webp","category":"拉杆箱","brand":"RIMOWA","spec":"","status":1,"createTime":"2019-04-30T16:00:00.000+00:00","updateTime":"2019-04-30T16:00:00.000+00:00","stock":2999,"sold":31290}')

3)重新加载并测试

运行命令以重新加载OpenResty配置,也就是nginx中的配置文件:

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nginx -s reload

刷新页面可以看到结果中已经带上了ID,并且前端传递什么id,后端就能解析并返回什么id:

image-20210821102235467

4.4.查询Tomcat

如何根据拿到的参数查询Tomcat,也就是将请求最终路由到后端java代码中

拿到商品ID后,本应去缓存中查询商品信息,不过目前我们还未建立nginx、redis缓存。因此,这里我们先根据商品id去tomcat查询商品信息。我们实现如图部分:

image-20210821102610167

需要注意的是,我们的OpenResty是在虚拟机,Tomcat是在Windows电脑上。两者IP一定不要搞错了。

image-20210821102959829

4.4.1.发送http请求的API

nginx提供了内部API用以发送http请求:

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local resp = ngx.location.capture("/path",{
    method = ngx.HTTP_GET,   -- 请求方式
    args = {a=1,b=2},  -- get方式传参数
})

返回的响应内容包括:

  • resp.status:响应状态码
  • resp.header:响应头,是一个table
  • resp.body:响应体,就是响应数据

注意:这里的path是路径,并不包含IP和端口。这个请求会被nginx内部的server监听并处理。

但是我们希望这个请求发送到Tomcat服务器,所以还需要编写一个server来对这个路径做反向代理:

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 location /path {
     # 这里是windows电脑的ip和Java服务端口,需要确保windows防火墙处于关闭状态
     proxy_pass http://192.168.150.1:8081; 
 }

原理如图:

image-20210821104149061

也就是前端请求到达Nginx反向代理到了OpenResty中,然后在OpenResty中发送一个向后端的请求,请求会被nginx拦截,继续反向代理到后端,相当于进行了两次反向代理

4.4.2.封装http工具

下面,我们封装一个发送Http请求的工具,基于ngx.location.capture来实现查询tomcat。

1)添加反向代理,到windows的Java服务

因为item-service中的接口都是/item开头,所以我们监听/item路径,代理到windows上的tomcat服务。

修改 /usr/local/openresty/nginx/conf/nginx.conf文件,添加一个location:

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location /item {
    proxy_pass http://192.168.150.1:8081;
}

以后,只要我们调用ngx.location.capture("/item"),就一定能发送请求到windows的tomcat服务。这一步就是做了一个反向代理

2)封装工具类

之前我们说过,OpenResty启动时会加载以下两个目录中的工具文件:

image-20210821104857413

所以,自定义的http工具也需要放到这个目录下。

/usr/local/openresty/lualib目录下,新建一个common.lua文件,在这个文件中编写发请求的函数逻辑:

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vi /usr/local/openresty/lualib/common.lua

内容如下:

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-- 封装函数,发送http请求,并解析响应
local function read_http(path, params)
    local resp = ngx.location.capture(path,{
        method = ngx.HTTP_GET,
        args = params,
    })
    -- 出错记录信息
    if not resp then
        -- 记录错误信息,返回404
        ngx.log(ngx.ERR, "http请求查询失败, path: ", path , ", args: ", args)
        ngx.exit(404)
    end
    return resp.body
end
-- 将方法导出
local _M = {  
    read_http = read_http
}  
return _M

这个工具将read_http函数封装到_M这个table类型的变量中,并且返回,这类似于导出。

使用的时候,可以利用require('common')来导入该函数库,这里的common是函数库的文件名。

3)实现商品查询

最后,我们修改/usr/local/openresty/lua/item.lua文件,利用刚刚封装的函数库实现对tomcat的查询,前提是将对应路径的请求拦截,交给lua脚本处理:

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-- 引入自定义common工具模块,返回值是common中返回的 _M
local common = require("common")
-- 从 common中获取read_http这个函数
local read_http = common.read_http
-- 获取路径参数
local id = ngx.var[1]
-- 根据id查询商品
local itemJSON = read_http("/item/".. id, nil)
-- 根据id查询商品库存
local itemStockJSON = read_http("/item/stock/".. id, nil)

将item替换成java后端的ip和端口

这里查询到的结果是json字符串,并且包含商品、库存两个json字符串,页面最终需要的是把两个json拼接为一个json:

image-20210821110441222

这就需要我们先把JSON变为lua的table,完成数据整合后,再转为JSON。

4.4.3.CJSON工具类

OpenResty提供了一个cjson的模块用来处理JSON的序列化和反序列化。可以将json转换成table,也可以将table转换成json

官方地址: https://github.com/openresty/lua-cjson/

1)引入cjson模块:

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local cjson = require "cjson"

2)序列化:

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local obj = {
    name = 'jack',
    age = 21
}
-- 把 table 序列化为 json
local json = cjson.encode(obj)

3)反序列化:

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local json = '{"name": "jack", "age": 21}'
-- 反序列化 json为 table
local obj = cjson.decode(json);
print(obj.name)

4.4.4.实现Tomcat查询

下面,我们修改之前的item.lua中的业务,添加json处理功能,之后重新加载nginx的配置文件,就可以完成对后端的请求:

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-- 导入common函数库
local common = require('common')
local read_http = common.read_http
-- 导入cjson库
local cjson = require('cjson')

-- 获取路径参数
local id = ngx.var[1]
-- 根据id查询商品
local itemJSON = read_http("/item/".. id, nil)
-- 根据id查询商品库存
local itemStockJSON = read_http("/item/stock/".. id, nil)

-- JSON转化为lua的table,便于后期拼接数据
local item = cjson.decode(itemJSON)
local stock = cjson.decode(stockJSON)

-- 组合数据
item.stock = stock.stock
item.sold = stock.sold

-- 把item序列化为json 返回结果
ngx.say(cjson.encode(item))

这里就实现了将前端的请求通过Nginx反向代理到OpenResty中,然后从这里发请求,进一步反向代理到java后端中,查询得到结果之后,再将结果在OpenResty中进行拼接,返回给前端,前端只是以为后端直接返回的就是这种数据

4.4.5.基于ID负载均衡

刚才的代码中,我们的tomcat是单机部署。而实际开发中,tomcat一定是集群模式,所以反向代理时,不再是代理到一个指定的ip和端口,而是代理到一个集群,集群中配置了多台主机的ip和端口,然后集群之间的负载均衡方式采用id,这样可以提高数据的缓存命中率,相当于Redis中的分片集群:

image-20210821111023255

因此,OpenResty需要对tomcat集群做负载均衡。

而默认的负载均衡规则是轮询模式,当我们查询/item/10001时:

  • 第一次会访问8081端口的tomcat服务,在该服务内部就形成了JVM进程缓存
  • 第二次会访问8082端口的tomcat服务,该服务内部没有JVM缓存(因为JVM缓存无法共享),会查询数据库

你看,因为轮询的原因,第一次查询8081形成的JVM缓存并未生效,直到下一次再次访问到8081时才可以生效,缓存命中率太低了。

怎么办?

如果能让同一个商品,每次查询时都访问同一个tomcat服务,那么JVM缓存就一定能生效了。

也就是说,我们需要根据商品id做负载均衡,而不是轮询。

1)原理

nginx提供了基于请求路径做负载均衡的算法:

nginx根据请求路径做hash运算,把得到的数值对tomcat服务的数量取余,余数是几,就访问第几个服务,实现负载均衡。后期只要请求路径相同,这样路由到的tomcat服务器就是同一个,可以提高缓存的命中率

例如:

  • 我们的请求路径是 /item/10001
  • tomcat总数为2台(8081、8082)
  • 对请求路径/item/1001做hash运算求余的结果为1
  • 则访问第一个tomcat服务,也就是8081

只要id不变,每次hash运算结果也不会变,类似于Redis分片集群中的插槽。那就可以保证同一个商品,一直访问同一个tomcat服务,确保JVM缓存生效。

2)实现

修改/usr/local/openresty/nginx/conf/nginx.conf文件,实现基于ID做负载均衡。

首先,定义tomcat集群,并设置基于路径做负载均衡:

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upstream tomcat-cluster {
    hash $request_uri; # 只要加上这一行配置,就可以完成针对id做负载均衡
    server 192.168.150.1:8081;
    server 192.168.150.1:8082;
}

然后,修改对tomcat服务的反向代理,目标指向tomcat集群,不再是指向一个单独的ip地址和端口:

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location /item {
    proxy_pass http://tomcat-cluster;
}

重新加载OpenResty

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nginx -s reload

3)测试

启动两台tomcat服务:

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同时启动:

image-20210821112444482

清空日志后,再次访问页面,可以看到不同id的商品,访问到了不同的tomcat服务:

image-20210821112559965

image-20210821112637430

4.5.Redis缓存预热

Redis缓存会面临冷启动问题:

冷启动:服务刚刚启动时,Redis中并没有缓存,如果所有商品数据都在第一次查询时添加缓存,可能会给数据库带来较大压力。

缓存预热:在实际开发中,我们可以利用大数据统计用户访问的热点数据,在项目启动时将这些热点数据提前查询并保存到Redis中。相当于提前缓存

我们数据量较少,并且没有数据统计相关功能,目前可以在启动时将所有数据都放入缓存中。

1)利用Docker安装Redis

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docker run --name redis -p 6379:6379 -d redis redis-server --appendonly yes

2)在item-service服务中引入Redis依赖

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<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

3)配置Redis地址

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spring:
  redis:
    host: 192.168.150.101

4)编写初始化类

缓存预热需要在项目启动时完成,并且必须是拿到RedisTemplate之后。

这里我们利用InitializingBean接口来实现,因为InitializingBean可以在对象被Spring创建并且成员变量全部注入后执行。相当于一个初始化时机的调用

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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();
	
    //初始化之后就调用这个方法
    @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
            //数据的id使用了统一的前缀,这样就可以实现商品信息被哈希到了一起
            redisTemplate.opsForValue().set("item🆔" + 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);
        }
    }
}

放入缓存中的数据的key的前缀是一样的,这样保证哈希之后也在一起

4.6.查询Redis缓存

现在,Redis缓存已经准备就绪,我们可以再OpenResty中实现查询Redis的逻辑了。如下图红框所示:

image-20210821113340111

当请求进入OpenResty之后:

  • 优先查询Redis缓存
  • 如果Redis缓存未命中,再查询Tomcat

4.6.1.封装Redis工具

OpenResty提供了操作Redis的模块,我们只要引入该模块就能直接使用。但是为了方便,我们将Redis操作封装到之前的common.lua工具库中。

修改/usr/local/openresty/lualib/common.lua文件:

1)引入Redis模块,并初始化Redis对象

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-- 导入redis
local redis = require('resty.redis')
-- 初始化redis
local red = redis:new()
red:set_timeouts(1000, 1000, 1000)

2)封装函数,用来释放Redis连接,其实是放入连接池

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-- 关闭redis连接的工具方法,其实是放入连接池,代表当前连接可以给别人使用
local function close_redis(red)
    local pool_max_idle_time = 10000 -- 连接的空闲时间,单位是毫秒
    local pool_size = 100 --连接池大小
    local ok, err = red:set_keepalive(pool_max_idle_time, pool_size)
    if not ok then
        ngx.log(ngx.ERR, "放入redis连接池失败: ", err)
    end
end

3)封装函数,根据key查询Redis数据

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-- 查询redis的方法 ip和port是redis地址,key是查询的key
local function read_redis(ip, port, key)
    -- 获取一个连接,连接获取成功直接查询
    local ok, err = red:connect(ip, port)
    if not ok then
        ngx.log(ngx.ERR, "连接redis失败 : ", err)
        return nil
    end
    -- 查询redis
    local resp, err = red:get(key)
    -- 查询失败处理
    if not resp then
        ngx.log(ngx.ERR, "查询Redis失败: ", err, ", key = " , key)
    end
    --得到的数据为空处理
    if resp == ngx.null then
        resp = nil
        ngx.log(ngx.ERR, "查询Redis数据为空, key = ", key)
    end
    -- 将当前redis的连接放入连接池中
    close_redis(red)
    return resp
end

4)导出

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-- 将方法导出
local _M = {  
    read_http = read_http,
    read_redis = read_redis
}  
return _M

完整的common.lua:

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-- 导入redis
local redis = require('resty.redis')
-- 初始化redis
local red = redis:new()
red:set_timeouts(1000, 1000, 1000)

-- 关闭redis连接的工具方法,其实是放入连接池
local function close_redis(red)
    local pool_max_idle_time = 10000 -- 连接的空闲时间,单位是毫秒
    local pool_size = 100 --连接池大小
    local ok, err = red:set_keepalive(pool_max_idle_time, pool_size)
    if not ok then
        ngx.log(ngx.ERR, "放入redis连接池失败: ", err)
    end
end

-- 查询redis的方法 ip和port是redis地址,key是查询的key
local function read_redis(ip, port, key)
    -- 获取一个连接
    local ok, err = red:connect(ip, port)
    if not ok then
        ngx.log(ngx.ERR, "连接redis失败 : ", err)
        return nil
    end
    -- 查询redis
    local resp, err = red:get(key)
    -- 查询失败处理
    if not resp then
        ngx.log(ngx.ERR, "查询Redis失败: ", err, ", key = " , key)
    end
    --得到的数据为空处理
    if resp == ngx.null then
        resp = nil
        ngx.log(ngx.ERR, "查询Redis数据为空, key = ", key)
    end
    close_redis(red)
    return resp
end

-- 封装函数,发送http请求,并解析响应
local function read_http(path, params)
    local resp = ngx.location.capture(path,{
        method = ngx.HTTP_GET,
        args = params,
    })
    if not resp then
        -- 记录错误信息,返回404
        ngx.log(ngx.ERR, "http查询失败, path: ", path , ", args: ", args)
        ngx.exit(404)
    end
    return resp.body
end
-- 将方法导出
local _M = {  
    read_http = read_http,
    read_redis = read_redis
}  
return _M

4.6.2.实现Redis查询

接下来,我们就可以去修改item.lua文件,实现先对Redis再对Tomcat的查询了。

查询逻辑是:

  • 根据id查询Redis
  • 如果查询失败则继续查询Tomcat
  • 将查询结果返回

1)修改/usr/local/openresty/lua/item.lua文件,添加一个查询函数:

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-- 导入common函数库
local common = require('common')
local read_http = common.read_http
local read_redis = common.read_redis
-- 封装查询函数
function read_data(key, path, params)
    -- 查询本地缓存
    local val = read_redis("127.0.0.1", 6379, key)
    -- 判断查询结果
    if not val then
        ngx.log(ngx.ERR, "redis查询失败,尝试查询http, key: ", key)
        -- redis查询失败,去查询http
        val = read_http(path, params)
    end
    -- 返回数据
    return val
end

2)而后修改商品查询、库存查询的业务,主要是修改查询数据传递的参数以及函数名:

image-20210821114528954

3)完整的item.lua代码:

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-- 导入common函数库
local common = require('common')
local read_http = common.read_http
local read_redis = common.read_redis
-- 导入cjson库
local cjson = require('cjson')

-- 封装查询函数
function read_data(key, path, params)
    -- 查询本地缓存,这里的redis不应该写死,应该写到一个redis集群中
    local val = read_redis("127.0.0.1", 6379, key)
    -- 判断查询结果
    if not val then
        ngx.log(ngx.ERR, "redis查询失败,尝试查询http, key: ", key)
        -- redis查询失败,去查询http
        val = read_http(path, params)
    end
    -- 返回数据
    return val
end

-- 获取路径参数
local id = ngx.var[1]

-- 查询商品信息,先查询redis再查询tomcat
local itemJSON = read_data("item🆔" .. id,  "/item/" .. id, nil)
-- 查询库存信息
local stockJSON = read_data("item:stock:id:" .. id, "/item/stock/" .. id, nil)

-- JSON转化为lua的table
local item = cjson.decode(itemJSON)
local stock = cjson.decode(stockJSON)
-- 组合数据
item.stock = stock.stock
item.sold = stock.sold

-- 把item序列化为json 返回结果
ngx.say(cjson.encode(item))

在其中调用read_data函数,内部先调用redis,然后再调用tomcat,这样就实现了多级缓存

4.7.Nginx本地缓存

现在,整个多级缓存中只差最后一环,也就是nginx的本地缓存了。如图,nginx本地缓存和redis缓存的查询顺序由lua脚本控制,最后会到达tomcat中,在这里也会先查询jvm的本地缓存,最后才查询数据库:

image-20210821114742950

4.7.1.本地缓存API

OpenResty为Nginx提供了shard dict的功能,可以在nginx的多个worker之间共享数据,实现缓存功能。

1)开启共享字典,在nginx.conf的http下添加配置:

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 # 共享字典,也就是本地缓存,名称叫做:item_cache,大小150m
 lua_shared_dict item_cache 150m; 

2)操作共享字典:

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-- 获取本地缓存对象
local item_cache = ngx.shared.item_cache
-- 存储, 指定key、value、过期时间,单位s,默认为0代表永不过期
item_cache:set('key', 'value', 1000)
-- 读取
local val = item_cache:get('key')

4.7.2.实现本地缓存查询

1)修改/usr/local/openresty/lua/item.lua文件,修改read_data查询函数,添加本地缓存逻辑,也就是在查询redis之前新增一个查询本地请求的逻辑,这里每查询一次,就会更新缓存的存活时间:

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-- 导入共享词典,本地缓存,之后数据会被缓存到这里
local item_cache = ngx.shared.item_cache

-- 封装查询函数
function read_data(key, expire, path, params)
    -- 查询本地缓存
    local val = item_cache:get(key)
    if not val then
        ngx.log(ngx.ERR, "本地缓存查询失败,尝试查询Redis, key: ", key)
        -- 查询redis
        val = read_redis("127.0.0.1", 6379, key)
        -- 判断查询结果
        if not val then
            ngx.log(ngx.ERR, "redis查询失败,尝试查询http, key: ", key)
            -- redis查询失败,去查询http
            val = read_http(path, params)
        end
    end
    -- 查询成功,把数据写入本地缓存
    item_cache:set(key, val, expire)
    -- 返回数据
    return val
end

2)修改item.lua中查询商品和库存的业务,实现最新的read_data函数,指定缓存的过期时间:

image-20210821115108528

其实就是多了缓存时间参数,过期后nginx缓存会自动删除,下次访问即可更新缓存

这里给商品基本信息设置超时时间为30分钟,库存为1分钟。

因为库存更新频率较高,如果缓存时间过长,可能与数据库差异较大。

3)完整的item.lua文件:

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-- 导入common函数库
local common = require('common')
local read_http = common.read_http
local read_redis = common.read_redis
-- 导入cjson库
local cjson = require('cjson')
-- 导入共享词典,本地缓存
local item_cache = ngx.shared.item_cache

-- 封装查询函数
function read_data(key, expire, path, params)
    -- 查询本地缓存
    local val = item_cache:get(key)
    if not val then
        ngx.log(ngx.ERR, "本地缓存查询失败,尝试查询Redis, key: ", key)
        -- 查询redis
        val = read_redis("127.0.0.1", 6379, key)
        -- 判断查询结果
        if not val then
            ngx.log(ngx.ERR, "redis查询失败,尝试查询http, key: ", key)
            -- redis查询失败,去查询http
            val = read_http(path, params)
        end
    end
    -- 查询成功,把数据写入本地缓存,或者说更新本地缓存
    item_cache:set(key, val, expire)
    -- 返回数据
    return val
end

-- 获取路径参数
local id = ngx.var[1]

-- 查询商品信息
local itemJSON = read_data("item🆔" .. id, 1800,  "/item/" .. id, nil)
-- 查询库存信息
local stockJSON = read_data("item:stock:id:" .. id, 60, "/item/stock/" .. id, nil)

-- JSON转化为lua的table
local item = cjson.decode(itemJSON)
local stock = cjson.decode(stockJSON)
-- 组合数据
item.stock = stock.stock
item.sold = stock.sold

-- 把item序列化为json 返回结果
ngx.say(cjson.encode(item))

5.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。

5.1.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,直接在更新时修改缓存

  • 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:

image-20210821115552327

解读:

  • 商品服务完成对数据的修改后,只需要发送一条消息到MQ中。
  • 缓存服务监听MQ消息,然后完成对缓存的更新

依然有少量的代码侵入。

2)基于Canal的通知

image-20210821115719363

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

代码零侵入

5.2.安装Canal

5.2.1.认识Canal

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,主要是监听主节点的binlog:

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  • 1)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
  • 2)MySQL slave 将 master 的 binary log events拷贝到它的中继日志(relay log)
  • 3)MySQL slave 重放 relay log 中事件,将数据变更反映它自己的数

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。

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5.2.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。相当于binlog一旦变化,就会发送一个请求给cannal客户端,之后在客户端中编写更新缓存的逻辑

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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。

不过这里我们会使用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。

5.3.1.引入依赖:

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<dependency>
    <groupId>top.javatool</groupId>
    <artifactId>canal-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.2.1-RELEASE</version>
</dependency>

5.3.2.编写配置:

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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

5.3.3.修改Item实体类

通过@Id、@Column、等注解完成Item与数据库表字段的映射:

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package com.heima.item.pojo;

import com.baomidou.mybatisplus.annotation.IdType;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableField;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
import lombok.Data;
import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.annotation.Transient;

import javax.persistence.Column;
import java.util.Date;

@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
    //表示当前字段不在当前数据库中出现
    @TableField(exist = false)
    @Transient
    private Integer stock;
    @TableField(exist = false)
    @Transient
    private Integer sold;
}

5.3.4.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
  • 一旦存在增删改的操作,canal监听到就会更新缓存
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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;

//这里指定要监听的表
@CanalTable("tb_item")
@Component
//监听的表中的某一行数据发生变化,canal自动将其封装成Item发送过来
//然后调用下面的三个方法完成更新
public class ItemHandler implements EntryHandler<Item> {

    //这里只更新了本地缓存和redis缓存
    //后面的Nginx缓存没有更新
    //这里自动封装了一个Handler
    @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:

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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🆔" + 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🆔" + item.getId(), json);
        } catch (JsonProcessingException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }

    public void deleteItemById(Long id) {
        redisTemplate.delete("item🆔" + id);
    }
}

之后就可以实现cancal监听到数据库中数据的变化就完成对redis和本地缓存的更新,但是Nginx中的缓存数据并没有完成更新,最终的项目结构为:

Snipaste_2024-03-15_17-00-10