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前言
- 本文学自黑马，虽然微服务的部署确实比较麻烦，但是相信大家通过动手还是会有很多收获的！！
- 最总架构图：
一 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
-
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
- 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
- 如果Nginx本地缓存未命中，则去直接查询Redis（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
- 如果JVM进程缓存未命中，则查询数据库
-
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。Tomcat服务将来也会部署为集群模式。
-
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
二 JVM进程缓存
2.1 案例导入
- 案例导入，需要动手实践，黑马官方的文档本就很详细，大家可以按照文档进行操作，这里主要列举重要的内容。
2.1.1 使用docker安装mysql
- 这里因为小编原来已经有一个mysql容器，所以这里将其命名为
mysql2 - 准备两个目录，用于挂载容器的数据和配置文件目录
# 进入/tmp目录 cd /tmp # 创建文件夹 mkdir mysql # 进入mysql目录 cd mysql - 进入mysql目录后，执行下面的Docker命令：
docker run \ -p 3306:3306 \ --name mysql2 \ -v $PWD/conf:/etc/mysql/conf.d \ -v $PWD/logs:/logs \ -v $PWD/data:/var/lib/mysql \ -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123 \ --privileged \ -d \ mysql:5.7.25
2.1.2 修改配置
- 在/tmp/mysql/conf目录添加一个my.cnf文件，作为mysql的配置文件：
# 创建文件 touch /tmp/mysql/conf/my.cnf - 文件的内容如下：
[mysqld] skip-name-resolve character_set_server=utf8 datadir=/var/lib/mysql server-id=1000 - 配置修改后，必须重启容器：
docker restart mysql2
2.1.3 导入项目工程
- 项目，注意修改application.yml文件中配置的mysql地址信息
- 访问：http://localhost:8081/item/10001即可查询数据
2.1.4 导入商品查询页面
- 需要准备一个反向代理的nginx服务器，如上图红框所示，将静态的商品页面放到nginx目录中
- 使用黑马官方提供的
nginx资料，运行命令：start nginx.exe - 然后访问 http://localhost/item.html?id=10001
2.1.5 反向代理
- 页面是假数据展示的。我们需要向服务器发送ajax请求，查询商品数据。打开控制台，可以看到页面有发起ajax查询数据：
- 而这个请求地址同样是80端口，所以被当前的nginx反向代理了。查看nginx的conf目录下的nginx.conf文件：
- 其中的关键配置如下：
- 192.168.188.112是虚拟机IP，也就是Nginx业务集群要部署的地方
- 完整内容如下：
#user nobody; worker_processes 1; events { worker_connections 1024; } http { include mime.types; default_type application/octet-stream; sendfile on; #tcp_nopush on; keepalive_timeout 65; upstream nginx-cluster{ server 192.168.188.112:8081; } server { listen 80; server_name localhost; location /api { proxy_pass http://nginx-cluster; } location / { root html; index index.html index.htm; } error_page 500 502 503 504 /50x.html; location = /50x.html { root html; } } }
2.2 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
- 可以利用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 - Caffeine的性能非常好，下图是官方给出的性能对比：
- 缓存使用的基本API：
@Test void testBasicOps() { // 构建cache对象 Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder().build(); // 存数据 cache.put("gf", "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，防止内存有耗尽。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
// 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
// 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。
2.3 实现JVM进程缓存
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
- 定义两个Caffeine的缓存对象，分别保存商品、库存的缓存数据。
package com.heima.item.config; @Configuration public class CaffeineConfig { @Bean public Cache<Long, Item> itemCache(){ return Caffeine.newBuilder() .initialCapacity(100) //初始化大小为100 .maximumSize(10_000) //缓存上限为10_000 .build(); } @Bean public Cache<Long, ItemStock> stockCache(){ return Caffeine.newBuilder() .initialCapacity(100) .maximumSize(10_000) .build(); } } - 修改ItemController类，添加缓存逻辑：
@RestController @RequestMapping("item") public class ItemController { @Autowired private IItemService itemService; @Autowired private IItemStockService stockService; @Autowired private Cache<Long, Item> itemCache; @Autowired private Cache<Long, ItemStock> stockCache; // ...其它略 @GetMapping("/{id}") public Item findById(@PathVariable("id") Long id) { return itemCache.get(id, key -> itemService.query() .ne("status", 3).eq("id", key) .one() ); } @GetMapping("/stock/{id}") public ItemStock findStockById(@PathVariable("id") Long id) { return stockCache.get(id, key -> stockService.getById(key)); } }
三 Lua脚本入门
- Nginx编程需要用到Lua语言。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。
- 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。
3.1 安装Lua
3.2 Lua语法学习
四 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 OpenResty简介
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
4.2 OpenResty的安装
- 前提：Linux虚拟机必须联网
4.2.1 安装开发库
- 首先要安装OpenResty的依赖开发库，执行命令：
yum install -y pcre-devel openssl-devel gcc --skip-broken
4.2.2 安装OpenResty仓库
- 在 CentOS 系统中添加
openresty仓库，便于未来安装或更新软件包（通过yum check-update命令）。运行下面的命令就可以添加我们的仓库：yum-config-manager --add-repo https://openresty.org/package/centos/openresty.repo
- 如果提示说命令不存在，则运行以下命令，然后再重复上面的命令：
yum install -y yum-utils
4.2.3 安装OpenResty
- 安装软件包
yum install -y openresty
4.2.4 安装opm工具
- opm是OpenResty的一个管理工具，可以帮助我们安装一个第三方的Lua模块。
- 安装命令行工具
opm，可以这样安装openresty-opm包：yum install -y openresty-opm
4.2.5 目录结构
- 默认情况下，OpenResty安装的目录是：
/usr/local/openresty看到里面的nginx目录，OpenResty就是在Nginx基础上集成了一些Lua模块。
4.2.6 配置nginx的环境变量
-
打开配置文件：
vi /etc/profile -
在最下面加入两行：
export NGINX_HOME=/usr/local/openresty/nginx export PATH=${NGINX_HOME}/sbin:$PATH- NGINX_HOME：后面是OpenResty安装目录下的nginx的目录
- NGINX_HOME：后面是OpenResty安装目录下的nginx的目录
-
然后让配置生效：
source /etc/profile
4.2.7 启动和运行
- OpenResty底层是基于Nginx的，查看OpenResty目录的nginx目录，结构与windows中安装的nginx基本一致，所以运行方式与nginx基本一致：
# 启动nginx nginx # 重新加载配置 nginx -s reload # 停止 nginx -s stop
-
nginx的默认配置文件注释太多，影响后续编辑，这里将nginx.conf中的注释部分删除，保留有效部分。修改
/usr/local/openresty/nginx/conf/nginx.conf文件，内容如下：#user nobody; worker_processes 1; error_log logs/error.log; events { worker_connections 1024; } http { include mime.types; default_type application/octet-stream; sendfile on; keepalive_timeout 65; server { listen 8081; server_name localhost; location / { root html; index index.html index.htm; } error_page 500 502 503 504 /50x.html; location = /50x.html { root html; } } } -
在Linux的控制台输入命令以启动nginx：
nginx -
然后访问页面：http://192.168.188.112:8081，注意ip地址替换为你自己的虚拟机IP：
4.3 OpenResty快速入门
- 多级缓存架构如图：
- 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
4.3.1 反向代理流程
- 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。
- 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：
- 需要在OpenResty中编写业务，查询商品数据并返回到浏览器。
4.3.2 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：
- 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：
#lua 模块 lua_package_path "/usr/local/openresty/lualib/?.lua;;"; #c模块 lua_package_cpath "/usr/local/openresty/lualib/?.so;;"; - 修改
- 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：
#监听，就类似于SpringMVC中的`@GetMapping("/api/item")`做路径映射 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; } - 修改
4.3.3 编写item.lua
-
在
/usr/loca/openresty/nginx目录创建文件夹：lua
-
在
/usr/loca/openresty/nginx/lua文件夹下，新建文件：item.lua
-
编写item.lua
ngx.say('{ "id":10001,"name":"SALSA AIR","title":"RIMOWA 22寸托运箱拉杆箱 SALSA AIR系列果绿色 820.70.36.4","price":18800,"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}') -
重新加载配置
nginx -s reload -
刷新商品页面：http://localhost/item.html?id=1001，即可看到效果：
4.4 请求参数处理
- 在OpenResty接收前端请求，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。
4.4.1 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：
4.4.2 获取参数并返回
- 在前端发起的ajax请求如图：
- 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
- 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：
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; } - 修改
- 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：
-- 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}') - 修改
- 重新加载并测试
- 运行命令以重新加载OpenResty配置：
nginx -s reload- 刷新页面可以看到结果中已经带上了ID：
4.5 查询Tomcat
- 架构图：
- 注意：OpenResty是在虚拟机，Tomcat是在Windows电脑上
4.5.1 补充：开放windows端口
- 由于虚拟机nginx需要连接windows上的tomcat，所以需要开放windows的端口或者关闭防火墙
- 这里需要开放8081和8082的端口
- 打开控制面->系统和安全
- 查看防火墙的状态：开启状态
- 开启特定的端口：高级设置->入站规则->新建规则
- 规则类型：端口
- 协议和端口：TCP和特定端口：xxxx
- 操作：允许连接
- 操作：允许连接
- 配置文件：全选
- 名称：自定义
- 规则类型：端口
4.5.2 补充：测试Windows端口开放
- 按照下图，开启远程登录客户端
- 在win终端输入一些命令，测试：
telnet 192.168.188.10 8081
4.5.3 补充：限制访问IP
- 右键创建的端口，打开属性，选择作用域，远程IP地址
4.5.4 发送http请求的API
-
nginx提供了内部API用以发送http请求：
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：
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://192.168.188.10:8081; } -
原理如图：
4.5.5 封装http工具
- 封装一个发送Http请求的工具，基于ngx.location.capture来实现查询tomcat。
- 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：
location /item { proxy_pass http://192.168.150.1:8081; } - 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
- 封装工具类
- OpenResty启动时会加载以下两个目录中的工具文件
- 所以，自定义的http工具也需要放到这个目录下
- OpenResty启动时会加载以下两个目录中的工具文件
-
在
/usr/local/openresty/lualib目录下，新建一个common.lua文件：vi /usr/local/openresty/lualib/common.lua -
完成内容：
-- 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
- 实现商品查询
- 修改
/usr/local/openresty/nginx/lua/item.lua文件，利用刚刚封装的函数库实现对tomcat的查询：
-- 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) - 修改
- 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：需要把JSON变为lua的table，完成数据整合后，再转为JSON。
4.5.6 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。
- 官方地址
- 引入cjson模块：
local cjson = require "cjson"
- 序列化
local obj = { name = 'jack', age = 21 } -- 把 table 序列化为 json local json = cjson.encode(obj)
- 反序列化：
local json = '{"name": "jack", "age": 21}' -- 反序列化 json为 table local obj = cjson.decode(json); print(obj.name)
4.5.7 实现Tomcat查询
- 修改item.lua中的业务，添加json处理功能：
-- 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 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))
4.5.8 基于ID负载均衡
-
之前的的代码中，tomcat是单机部署。而实际开发中，tomcat一定是集群模式：
-
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
-
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
- 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。也就是说，我们需要根据商品id做负载均衡，而不是轮询。
- 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。
- 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：
upstream tomcat-cluster { hash $request_uri; -- Ip为主机IP server 192.168.188.10:8081; server 192.168.188.10:8082; }- 然后，修改对tomcat服务的反向代理，目标指向tomcat集群：
location /item { proxy_pass http://tomcat-cluster; }- 重新加载OpenResty
nginx -s reload - 修改
- 测试：
- 启动两台tomcat服务：
- 同时启动，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：
- 启动两台tomcat服务：
4.6 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。
- 目前，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。
- 利用Docker安装Redis
docker run --name redis -p 6379:6379 -d redis redis-server --appendonly yes - 在item-service服务中引入Redis依赖
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> - 配置Redis地址
spring: redis: host: 192.168.188.112 - 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。
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); } } }
4.7 查询Redis缓存
- Redis缓存已经准备就绪，我们可以再OpenResty中实现查询Redis的逻辑
- 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
4.7.1 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：
- 引入Redis模块，并初始化Redis对象
-- 导入redis local redis = require('resty.redis') -- 初始化redis local red = redis:new() red:set_timeouts(1000, 1000, 1000)
- 封装函数，用来释放Redis连接，其实是放入连接池
-- 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
- 封装函数，根据key查询Redis数据
-- 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
- 导出
-- 将方法导出 local _M = { read_http = read_http, read_redis = read_redis } return _M
-
完整的common.lua：
-- 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
4.7.2 实现Redis查询
- 接下来，去修改item.lua文件，实现对Redis的查询
- 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
- 修改
/usr/local/openresty/lua/item.lua文件，添加一个查询函数：-- 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 - 修改商品查询、库存查询的业务
-- 查询商品信息 local itemJSON = read_data("item:id:" .. id, "/item/" .. id, nil) -- 查询库存信息 local stockJSON = read_data("item:stock:id:" .. id, "/item/stock/" .. id, nil) - 完整的item.lua代码：
-- 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 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 local itemJSON = read_data("item:id:" .. 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)) - 测试:
4.8 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
4.8.1 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。
- 开启共享字典，在nginx.conf的http下添加配置：
# 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; - 操作共享字典：
-- 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')
4.8.2 实现本地缓存查询
- 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：-- 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 item_cache:set(key, val, expire) -- 返回数据 return val end - 修改item.lua中查询商品和库存的业务，实现最新的read_data函数：
-- 查询商品信息 local itemJSON = read_data("item:id:" .. id, 1800, "/item/" .. id, nil) -- 查询库存信息 local stockJSON = read_data("item:stock:id:" .. id, 60, "/item/stock/" .. id, nil)- 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。
- 完整的item.lua文件：
-- 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 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:" .. 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))
五 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
- 异步实现又可以基于MQ或者Canal来实现：
- 基于MQ的异步通知：
- 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。
- 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
- 代码零侵入
5.2 Canal简介
- 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。
- 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。
5.3 安装Canal
- 开启mysql的主从同步机制，让Canal来模拟salve。
5.3.1 开启MySQL主从
- Canal是基于MySQL的主从同步功能，因此必须先开启MySQL的主从功能才可以。以之前用Docker运行的mysql为例
5.3.1.1 开启binlog
-
打开mysql2容器挂载的日志文件，如：
/tmp/mysql/conf目录: -
修改文件：
vi /tmp/mysql/conf/my.cnf -
添加内容：
log-bin=/var/lib/mysql/mysql-bin binlog-do-db=heima -
配置解读：
log-bin=/var/lib/mysql/mysql-bin：设置binary log文件的存放地址和文件名，叫做mysql-binbinlog-do-db=heima：指定对哪个database记录binary log events，这里记录heima这个库
-
最终
my.cnf内容：[mysqld] skip-name-resolve character_set_server=utf8 datadir=/var/lib/mysql server-id=1000 log-bin=/var/lib/mysql/mysql-bin binlog-do-db=heima -
测试：连接mysql查看权限是否开启
show binary logs;
5.3.1.2 设置用户权限
- 添加一个仅用于数据同步的账户，出于安全考虑，这里仅提供对heima这个库的操作权限
create user canal@'%' IDENTIFIED by 'canal'; GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT,SUPER ON *.* TO 'canal'@'%' identified by 'canal'; FLUSH PRIVILEGES; - 重启mysql容器即可
docker restart mysql2 - 测试设置是否成功：在mysql控制台，或者Navicat中，输入命令：
show master status;
5.3.2 安装Canal
5.3.2.1 创建网络
- 需要创建一个网络，将MySQL、Canal、MQ放到同一个Docker网络中：
[root@kongyue ~]# docker network create heima e479b78ebfc23a5e38e776aae6e5f55f879cdfc0ff2b45709b5dba8669c27c24 - 让mysql2加入这个网络：
[root@kongyue ~]# docker network connect heima mysql
5.3.2.2 创建Canal容器
- 下载安装
- 官方下载地址
- 或者使用资料中的压缩包[上传到虚拟机，然后通过命令导入]
docker load -i canal.tar - 然后运行命令创建Canal容器：
docker run -p 11111:11111 --name canal \ -e canal.destinations=heima \ -e canal.instance.master.address=mysql:3306 \ -e canal.instance.dbUsername=canal \ -e canal.instance.dbPassword=canal \ -e canal.instance.connectionCharset=UTF-8 \ -e canal.instance.tsdb.enable=true \ -e canal.instance.gtidon=false \ -e canal.instance.filter.regex=heima\\..* \ --network heima \ -d canal/canal-server:v1.1.5
-
说明:
-p 11111:11111：这是canal的默认监听端口-e canal.instance.master.address=mysql:3306：数据库地址和端口，如果不知道mysql容器地址，可以通过docker inspect 容器id来查看-e canal.instance.dbUsername=canal：数据库用户名-e canal.instance.dbPassword=canal：数据库密码-e canal.instance.filter.regex=：要监听的表名称
-
表名称监听支持的语法：
mysql 数据解析关注的表，Perl正则表达式. 多个正则之间以逗号(,)分隔，转义符需要双斜杠(\\) 常见例子： 1. 所有表：.* or .*\\..* 2. canal schema下所有表： canal\\..* 3. canal下的以canal打头的表：canal\\.canal.* 4. canal schema下的一张表：canal.test1 5. 多个规则组合使用然后以逗号隔开：canal\\..*,mysql.test1,mysql.test2
5.4 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。
- 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。
- 这里会使用GitHub上的第三方开源的canal-starter客户端。地址
- 与SpringBoot完美整合，自动装配，比官方客户端要简单好用很多。
5.4.1 引入依赖
<dependency>
<groupId>top.javatool</groupId>
<artifactId>canal-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.2.1-RELEASE</version>
</dependency>
5.4.2 编写配置
canal:
destination: heima # canal的集群名字，要与安装canal时设置的名称一致
server: 192.168.188.112:11111 # canal服务地址
5.4.3 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：
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 @TableField(exist = false) @Transient private Integer stock; @TableField(exist = false) @Transient private Integer sold; }
5.4.4 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
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()); } } - 实现类通过
- 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：
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); } }
5.5 测试
- 在商品管理页面进行修改
- 在商品查询页面进行查询
