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
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;
CREATE USER canal IDENTIFIED BY 'canal';
GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'canal'@'%';
FLUSH PRIVILEGES;
show grants for '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]#
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。
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]#
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 -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.otter</groupId>
<artifactId>canal.client</artifactId>
<version>1.0.24</version>
</dependency>
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<Entry> 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~~~