最近不是正好在研究 canal 嘛，剛巧前兩天看了一篇關于解決緩存與數據庫一致性問題 的文章，里邊提到了一種解決方案是結合 canal 來操作的，所以就想趁熱打鐵，手動來實現一下。

架構

文中提到的思想是：

采用先更新數據庫，后刪除緩存 的方式來解決并發(fā)引發(fā)的一致性問題；

采用異步重試 的方式來保證“更新數據庫、刪除緩存”這兩步都能執(zhí)行成功；

可以采用訂閱變更日志 的方式來清除 Redis 中的緩存；

基于這種思想，阿Q腦海中搭建了以下架構

APP 從 Redis 中查詢信息，將數據的更新寫入 MySQL 數據庫中；

Canal 向 MySQL 發(fā)送 dump 協議，接收 binlog 推送的數據；

Canal 將接收到的數據投遞給 MQ 消息隊列；

MQ 消息隊列消費消息，同時刪除 Redis 中對應數據的緩存；

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環(huán)境準備

這篇文章中有 mysql 的安裝教程：mysql 安裝

這篇文章中有 canal 的安裝教程以及對 mysql 的相關配置：canal安裝

考慮到我們服務器之前安裝過 RabbitMQ ，所以我們就用 RabbitMQ 來充當消息隊列吧。

Canal 配置

修改 conf/canal.properties 配置

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>
> * 項目地址：
> * 視頻教程：

# 指定模式
canal.serverMode = rabbitMQ
# 指定實例,多個實例使用逗號分隔: canal.destinations = example1,example2
canal.destinations = example 

# rabbitmq 服務端 ip
rabbitmq.host = 127.0.0.1
# rabbitmq 虛擬主機 
rabbitmq.virtual.host = / 
# rabbitmq 交換機  
rabbitmq.exchange = xxx
# rabbitmq 用戶名
rabbitmq.username = xxx
# rabbitmq 密碼
rabbitmq.password = xxx
rabbitmq.deliveryMode =

修改實例配置文件 conf/example/instance.properties

#配置 slaveId,自定義,不等于 mysql 的 server Id 即可
canal.instance.mysql.slaveId=10 

# 數據庫地址:配置自己的ip和端口
canal.instance.master.address=ip:port 
 
# 數據庫用戶名和密碼 
canal.instance.dbUsername=xxx 
canal.instance.dbPassword=xxx
 
# 指定庫和表
canal.instance.filter.regex=.*\..*    // 這里的 .* 表示 canal.instance.master.address 下面的所有數據庫
  
# mq config
# rabbitmq 的 routing key
canal.mq.topic=xxx

然后重啟 canal 服務。

這篇文章中有 RabbitMQ 的安裝教程：RabbitMQ安裝

這篇文章中有 Redis 的安裝教程：Redis安裝

數據庫

建表語句

CREATE?TABLE?`product_info`?(
??`id`?bigint(20)?NOT?NULL?AUTO_INCREMENT,
??`name`?varchar(255)?DEFAULT?NULL,
??`price`?decimal(10,4)?DEFAULT?NULL,
??`create_date`?datetime?DEFAULT?NULL,
??`update_date`?datetime?DEFAULT?NULL,
??PRIMARY?KEY?(`id`)
)?ENGINE=InnoDB?AUTO_INCREMENT=1?DEFAULT?CHARSET=utf8

數據初始化

INSERT?INTO?cheetah.product_info
(id,?name,?price,?create_date,?update_date)
VALUES(1,?'從你的全世界路過',?14.0000,?'2020-11-21?2112',?'2021-03-27?2239');
INSERT?INTO?cheetah.product_info
(id,?name,?price,?create_date,?update_date)
VALUES(2,?'喬布斯傳',?25.0000,?'2020-11-21?2142',?'2021-03-27?2242');
INSERT?INTO?cheetah.product_info
(id,?name,?price,?create_date,?update_date)
VALUES(3,?'java開發(fā)',?87.0000,?'2021-03-27?2231',?'2021-03-27?2234');

實戰(zhàn)

項目引入的依賴比較多，為了不占用過多的篇幅，MySQL 和 Redis 的相關配置在此不再贅述；

RabbitMQ 配置

@Configuration
public?class?RabbitMQConfig?{

????public?static?final?String?CANAL_QUEUE?=?"canal_queue";//隊列
????public?static?final?String?DIRECT_EXCHANGE?=?"canal";//交換機,要與canal中配置的相同
????public?static?final?String?ROUTING_KEY?=?"routingkey";//routing-key,要與canal中配置的相同

????/**
?????*?定義隊列
?????**/
????@Bean
????public?Queue?canalQueue(){
????????return?new?Queue(CANAL_QUEUE,true);
????}

????/**
?????*?定義直連交換機
?????**/
????@Bean
????public?DirectExchange?directExchange(){
???????return?new?DirectExchange(DIRECT_EXCHANGE);
????}

????/**
?????*?隊列和交換機綁定
?????**/
????@Bean
????public?Binding?orderBinding()?{
????????return?BindingBuilder.bind(canalQueue()).to(directExchange()).with(ROUTING_KEY);
????}
}

商品信息入緩存

/**
?*?獲取商品信息：
?*?先從緩存中查，如果不存在再去數據庫中查，然后將數據保存到緩存中
?*?@param?productInfoId
?*?@return
?*/
@Override
public?ProductInfo?findProductInfo(Long?productInfoId)?{
?//1.從緩存中獲取商品信息
?Object?object?=?redisTemplate.opsForValue().get(REDIS_PRODUCT_KEY?+?productInfoId);
?if(ObjectUtil.isNotEmpty(object)){
??return?(ProductInfo)object;
?}
?//2.如果緩存中不存在，從數據庫獲取信息
?ProductInfo?productInfo?=?this.baseMapper.selectById(productInfoId);
?if(productInfo?!=?null){
??//3.將商品信息緩存
??redisTemplate.opsForValue().set(REDIS_PRODUCT_KEY+productInfoId,?productInfo,
????REDIS_PRODUCT_KEY_EXPIRE,?TimeUnit.SECONDS);
??return?productInfo;
?}
?return?null;
}

執(zhí)行方法后，查看 Redis 客戶端是否有數據存入

更新數據入MQ

/**
?*?更新商品信息
?*?@param?productInfo
?*?@return
?*/
@PostMapping("/update")
public?AjaxResult?update(@RequestBody?ProductInfo?productInfo){
?productInfoService.updateById(productInfo);
?return?AjaxResult.success();
}

當我執(zhí)行完 update 方法的時候，去RabbitMQ Management 查看，發(fā)現并沒有消息進入隊列。

問題描述

通過排查之后我在服務器中 canal 下的 /usr/local/logs/example/example.log文件里發(fā)現了問題所在。

原因就是meta.dat中保存的位點信息和數據庫的位點信息不一致導致 canal 抓取不到數據庫的動作。

于是我找到 canal 的 conf/example/instance.properties 實例配置文件，發(fā)現沒有將canal.instance.master.address=127.0.0.1:3306設置成自己的數據庫地址。

解決方案

先停止 canal 服務的運行；

刪除meta.dat文件；

再重啟 canal，問題解決；

再次執(zhí)行 update 方法，會發(fā)現 RabbitMQ Management中已經有我們想要的數據了。

MQ接收數據

編寫 RabbitMQ 消費代碼的邏輯

@RabbitListener(queues?=?"canal_queue")//監(jiān)聽隊列名稱
public?void?getMsg(Message?message,?Channel?channel,?String?msg)?throws?IOException?{
?long?deliveryTag?=?message.getMessageProperties().getDeliveryTag();
?try?{
??log.info("消費的隊列消息來自："?+?message.getMessageProperties().getConsumerQueue());

??//刪除reids中對應的key
??ProductInfoDetail?productInfoDetail?=?JSON.parseObject(msg,?ProductInfoDetail.class);
??log.info("庫名："+?productInfoDetail.getDatabase());
??log.info("表名:?"+?productInfoDetail.getTable());
??if(productInfoDetail!=null?&&?productInfoDetail.getData()!=null){
???List?data?=?productInfoDetail.getData();
???ProductInfo?productInfo?=?data.get(0);
???if(productInfo!=null){
????Long?id?=?productInfo.getId();
????redisTemplate.delete(REDIS_PRODUCT_KEY+id);
????channel.basicAck(deliveryTag,?true);
????return;
???}
??}
??channel.basicReject(deliveryTag?,true);
??return;
?}catch?(Exception?e){
??channel.basicReject(deliveryTag,false);
??e.printStackTrace();
?}
}

當我們再次調用 update接口時，控制臺會打印以下信息

從圖中打印的信息可以看出就是我們的庫和表以及消息隊列，Redis 客戶端中緩存的信息也被刪除了。

拓展

看到這，你肯定會問：RabbitMQ 是閱后即焚 的機制，它確認消息被消費者消費后會立刻刪除，如果此時我們的業(yè)務還沒有跑完，沒來的及刪除 Redis 中的緩存就宕機了，豈不是緩存一直都得不到更新了嗎？

首先我們要明確的是 RabbitMQ 是通過消費者回執(zhí) 來確認消費者是否成功處理消息的，即消費者獲取消息后，應該向 RabbitMQ 發(fā)送 ACK 回執(zhí)，表明自己已經處理消息了。

為了不讓上述問題出現，消費者返回 ACK 回執(zhí)的時機就顯得非常重要了， 而 SpringAMQP 也為我們提供了三種可選的確認模式：

manual：手動 ack，需要在業(yè)務代碼結束后，調用 api 發(fā)送 ack；

auto：自動 ack ，由 spring 監(jiān)測 listener 代碼是否出現異常，沒有異常則返回 ack，拋出異常則返回 nack；

none：關閉 ack，MQ 假定消費者獲取消息后會成功處理，因此消息投遞后立即被刪除；

由此可知在 none 模式下消息投遞最不可靠，可能會丟失消息；在默認的 auto 模式下如果出現服務器宕機的情況也是會丟失消息的，本次實戰(zhàn)中，阿Q為了防止消息丟失采用的是 manual 這種模式，配置信息如下：

spring:
??rabbitmq:
????listener:
??????simple:
????????acknowledge-mode:?manual?#開啟手動確認

所以在代碼中也就出現了

//用于肯定確認
channel.basicAck(deliveryTag,?true);
//用于否定確認
channel.basicReject(deliveryTag?,true);

當然此種模式雖然不會丟失消息，但是會導致效率變低。

今天的內容到這里就結束了，趕快動手體驗一下吧！

編輯：黃飛

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