实战：实现缓存和数据库一致性方案：mysql+canal+rabbitmq+redis

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最近不是正好在研究 canal 嘛，刚巧前两天看了一篇关于解决缓存与数据库一致性问题的文章，里边提到了一种解决方案是结合 canal 来操作的，所以阿Q就想趁热打铁，手动来实现一下。

架构

文中提到的思想是：

• 采用先更新数据库，后删除缓存的方式来解决并发引发的一致性问题；
• 采用异步重试的方式来保证“更新数据库、删除缓存”这两步都能执行成功；
• 可以采用订阅变更日志的方式来清除 Redis 中的缓存；

基于这种思想，阿Q脑海中搭建了以下架构

• APP 从 Redis 中查询信息，将数据的更新写入 MySQL 数据库中；
• Canal 向 MySQL 发送 dump 协议，接收 binlog 推送的数据；
• Canal 将接收到的数据投递给 MQ 消息队列；
• MQ 消息队列消费消息，同时删除 Redis 中对应数据的缓存；

环境准备

这篇文章中有 mysql 的安装教程：mysql 安装

这篇文章中有 canal 的安装教程以及对 mysql 的相关配置：canal安装

考虑到我们服务器之前安装过 RabbitMQ ，所以我们就用 RabbitMQ 来充当消息队列吧。

Canal 配置

修改 conf/canal.properties 配置

# 指定模式
canal.serverMode = rabbitMQ
# 指定实例,多个实例使用逗号分隔: canal.destinations = example1,example2
canal.destinations = example 

# rabbitmq 服务端 ip
rabbitmq.host = 127.0.0.1
# rabbitmq 虚拟主机 
rabbitmq.virtual.host = / 
# rabbitmq 交换机  
rabbitmq.exchange = xxx
# rabbitmq 用户名
rabbitmq.username = xxx
# rabbitmq 密码
rabbitmq.password = xxx
rabbitmq.deliveryMode =

修改实例配置文件 conf/example/instance.properties

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

# 数据库地址:配置自己的ip和端口
canal.instance.master.address=ip:port 
 
# 数据库用户名和密码 
canal.instance.dbUsername=xxx 
canal.instance.dbPassword=xxx
 
# 指定库和表
canal.instance.filter.regex=.*\\..*    // 这里的 .* 表示 canal.instance.master.address 下面的所有数据库
  
# mq config
# rabbitmq 的 routing key
canal.mq.topic=xxx

然后重启 canal 服务。

这篇文章中有 RabbitMQ 的安装教程：RabbitMQ安装

这篇文章中有 Redis 的安装教程：Redis安装

数据库

建表语句

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

数据初始化

INSERT INTO cheetah.product_info
(id, name, price, create_date, update_date)
VALUES(1, '从你的全世界路过', 14.0000, '2020-11-21 21:26:12', '2021-03-27 22:17:39');
INSERT INTO cheetah.product_info
(id, name, price, create_date, update_date)
VALUES(2, '乔布斯传', 25.0000, '2020-11-21 21:26:42', '2021-03-27 22:17:42');
INSERT INTO cheetah.product_info
(id, name, price, create_date, update_date)
VALUES(3, 'java开发', 87.0000, '2021-03-27 22:43:31', '2021-03-27 22:43:34');

实战

项目引入的依赖比较多，为了不占用过多的篇幅，大家可以在公众号【阿Q说代码】后台回复“canal”获取项目源码！

MySQL 和 Redis 的相关配置在此不再赘述，有不懂的可以私聊阿Q：qingqing-4132；

RabbitMQ 配置

@Configuration
public class RabbitMQConfig {

    public static final String CANAL_QUEUE = "canal_queue";//队列
    public static final String DIRECT_EXCHANGE = "canal";//交换机,要与canal中配置的相同
    public static final String ROUTING_KEY = "routingkey";//routing-key,要与canal中配置的相同

    /**
     * 定义队列
     **/
    @Bean
    public Queue canalQueue(){
        return new Queue(CANAL_QUEUE,true);
    }

    /**
     * 定义直连交换机
     **/
    @Bean
    public DirectExchange directExchange(){
       return new DirectExchange(DIRECT_EXCHANGE);
    }

    /**
     * 队列和交换机绑定
     **/
    @Bean
    public Binding orderBinding() {
        return BindingBuilder.bind(canalQueue()).to(directExchange()).with(ROUTING_KEY);
    }
}

商品信息入缓存

/**
 * 获取商品信息：
 * 先从缓存中查，如果不存在再去数据库中查，然后将数据保存到缓存中
 * @param productInfoId
 * @return
 */
@Override
public ProductInfo findProductInfo(Long productInfoId) {
 //1.从缓存中获取商品信息
 Object object = redisTemplate.opsForValue().get(REDIS_PRODUCT_KEY + productInfoId);
 if(ObjectUtil.isNotEmpty(object)){
  return (ProductInfo)object;
 }
 //2.如果缓存中不存在，从数据库获取信息
 ProductInfo productInfo = this.baseMapper.selectById(productInfoId);
 if(productInfo != null){
  //3.将商品信息缓存
  redisTemplate.opsForValue().set(REDIS_PRODUCT_KEY+productInfoId, productInfo,
    REDIS_PRODUCT_KEY_EXPIRE, TimeUnit.SECONDS);
  return productInfo;
 }
 return null;
}

执行方法后，查看 Redis 客户端是否有数据存入

更新数据入MQ

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

当我执行完 update 方法的时候，去RabbitMQ Management 查看，发现并没有消息进入队列。

问题描述

通过排查之后我在服务器中 canal 下的 /usr/local/logs/example/example.log 文件里发现了问题所在。

原因就是meta.dat中保存的位点信息和数据库的位点信息不一致导致 canal 抓取不到数据库的动作。

于是我找到 canal 的 conf/example/instance.properties 实例配置文件，发现没有将canal.instance.master.address=127.0.0.1:3306 设置成自己的数据库地址。

解决方案

• 先停止 canal 服务的运行；
• 删除meta.dat文件；
• 再重启 canal，问题解决；

再次执行 update 方法，会发现 RabbitMQ Management中已经有我们想要的数据了。

MQ接收数据

编写 RabbitMQ 消费代码的逻辑

@RabbitListener(queues = "canal_queue")//监听队列名称
public void getMsg(Message message, Channel channel, String msg) throws IOException {
 long deliveryTag = message.getMessageProperties().getDeliveryTag();
 try {
  log.info("消费的队列消息来自：" + message.getMessageProperties().getConsumerQueue());

  //删除reids中对应的key
  ProductInfoDetail productInfoDetail = JSON.parseObject(msg, ProductInfoDetail.class);
  log.info("库名："+ productInfoDetail.getDatabase());
  log.info("表名: "+ productInfoDetail.getTable());
  if(productInfoDetail!=null && productInfoDetail.getData()!=null){
   List<ProductInfo> 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();
 }
}

当我们再次调用 update接口时，控制台会打印以下信息

从图中打印的信息可以看出就是我们的库和表以及消息队列，Redis 客户端中缓存的信息也被删除了。

拓展

看到这，你肯定会问：RabbitMQ 是阅后即焚的机制，它确认消息被消费者消费后会立刻删除，如果此时我们的业务还没有跑完，没来的及删除 Redis 中的缓存就宕机了，岂不是缓存一直都得不到更新了吗？

首先我们要明确的是 RabbitMQ 是通过消费者回执来确认消费者是否成功处理消息的，即消费者获取消息后，应该向 RabbitMQ 发送 ACK 回执，表明自己已经处理消息了。

为了不让上述问题出现，消费者返回 ACK 回执的时机就显得非常重要了， 而 SpringAMQP 也为我们提供了三种可选的确认模式：

• manual：手动 ack，需要在业务代码结束后，调用 api 发送 ack；
• auto：自动 ack ，由 spring 监测 listener 代码是否出现异常，没有异常则返回 ack，抛出异常则返回 nack；
• none：关闭 ack，MQ 假定消费者获取消息后会成功处理，因此消息投递后立即被删除；

由此可知在 none 模式下消息投递最不可靠，可能会丢失消息；在默认的 auto 模式下如果出现服务器宕机的情况也是会丢失消息的，本次实战中，阿Q为了防止消息丢失采用的是 manual 这种模式，配置信息如下：

spring:
  rabbitmq:
    listener:
      simple:
        acknowledge-mode: manual #开启手动确认

所以在代码中也就出现了

//用于肯定确认
channel.basicAck(deliveryTag, true);
//用于否定确认
channel.basicReject(deliveryTag ,true);

当然此种模式虽然不会丢失消息，但是会导致效率变低。

—END—

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