Redis缓存双写一致性问题
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缓存双写一致性问题
经典面试题引入
- 你只要用缓存，就可能涉及到redis缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性问题，那么如果解决一致性问题呢？
- 双写一致性，先动缓存redis还是数据库mysql的那一个呢，why？
- 延时双删你做过吗？会有哪些问题？
- 有那么一种情况，微服务查询redis无mysql有，为了保证数据双写一致性回写redis你需要注意什么？双检加锁策略你了解吗？如何尽量避免缓存击穿呢？
- redis和mysql双写100%会出纰漏，做不到强一致性，你如何保证最终一致性呢？
缓存双写一致性的理解
如何Redis中有数据：需要和数据库中的值相同
如何Redis中无数据：数据库中的值要是最新值，且准备回写Redis
缓存按照操作来细分两种：
如何写
多个线程同时去查询数据库的这条数据，那么我们可以在第一个查询数据的请求上使用一个 互斥锁来锁住它。
其他的线程走到这一步拿不到锁就等着，等第一个线程查询到了数据，然后做缓存。
后面的线程进来发现已经有缓存了，就直接走缓存。
@Service
@Slf4j
public class UserService {
public static final String CACHE_KEY_USER = "user:";
@Resource
private UserMapper userMapper;
@Resource
private RedisTemplate redisTemplate;
/**
* 业务逻辑没有写错，对于小厂中厂(QPS《=1000)可以使用，但是大厂不行
* @param id
* @return
*/
public User findUserById(Integer id)
{
User user = null;
String key = CACHE_KEY_USER+id;
//1 先从redis里面查询，如果有直接返回结果，如果没有再去查询mysql
user = (User) redisTemplate.opsForValue().get(key);
if(user == null)
{
//2 redis里面无，继续查询mysql
user = userMapper.selectByPrimaryKey(id);
if(user == null)
{
//3.1 redis+mysql 都无数据
//你具体细化，防止多次穿透，我们业务规定，记录下导致穿透的这个key回写redis
return user;
}else{
//3.2 mysql有，需要将数据写回redis，保证下一次的缓存命中率
redisTemplate.opsForValue().set(key,user);
}
}
return user;
}
/**
* 加强补充，避免突然key失效了，打爆mysql，做一下预防，尽量不出现击穿的情况。
* @param id
* @return
*/
public User findUserById2(Integer id)
{
User user = null;
String key = CACHE_KEY_USER+id;
//1 先从redis里面查询，如果有直接返回结果，如果没有再去查询mysql，
// 第1次查询redis，加锁前
user = (User) redisTemplate.opsForValue().get(key);
if(user == null) {
//2 大厂用，对于高QPS的优化，进来就先加锁，保证一个请求操作，让外面的redis等待一下，避免击穿mysql
synchronized (UserService.class){
//第2次查询redis，加锁后
user = (User) redisTemplate.opsForValue().get(key);
//3 二次查redis还是null，可以去查mysql了(mysql默认有数据)
if (user == null) {
//4 查询mysql拿数据(mysql默认有数据)
user = userMapper.selectByPrimaryKey(id);
if (user == null) {
return null;
}else{
//5 mysql里面有数据的，需要回写redis，完成数据一致性的同步工作
redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key,user,7L,TimeUnit.DAYS);
}
}
}
}
return user;
}
}
数据库和缓存一致性的几种更新策略
目的
就是要达成最终一致性
给缓存设置过期时间，定期清理缓存并回写，是保证最终一致性的解决方案。
我们可以对存入缓存的数据设置过期时间，所有的写操作以数据库为准，对缓存操作只是尽最大努力即可。也就是说如果数据库写成功，缓存更新失败，那么只要到达过期时间，则后面的读请求自然会从数据库中读取新值然后回填缓存，达到一致性，切记，要以mysql的数据库写入库为准。
上述方案和后续落地案例是调研后的主流+成熟的做法，但是考虑到各个公司业务系统的差距，
不是100%绝对正确，不保证绝对适配全部情况，请自行酌情选择打法，合适自己的最好。
可以停机的情况
挂牌报错，凌晨升级，温馨提示，服务降级
单线程，这样重量级的数据操作最好不要多线程
但是一般互联网的业务不符合这种情况。
四种更新策略
先更新数据库，再更新缓存
异常问题1
1 先更新mysql的某商品的库存，当前商品的库存是100，更新为99个。
2 先更新mysql修改为99成功，然后更新redis。
3 此时假设异常出现，更新redis失败了，这导致mysql里面的库存是99而redis里面的还是100 。
4 上述发生，会让数据库里面和缓存redis里面数据不一致，读到redis脏数据
异常问题2
【先更新数据库，再更新缓存】，A、B两个线程发起调用
【正常逻辑】
1 A update mysql 100
2 A update redis 100
3 B update mysql 80
4 B update redis 80
=============================
【异常逻辑】多线程环境下，A、B两个线程有快有慢，有前有后有并行
1 A update mysql 100
3 B update mysql 80
4 B update redis 80
2 A update redis 100
=============================
最终结果，mysql和redis数据不一致，o(╥﹏╥)o，
mysql80,redis100
先更新缓存，再更新数据库
不太推荐，业务上一般把mysql作为底单数据库，保证最后解释
异常问题
【先更新缓存，再更新数据库】，A、B两个线程发起调用
【正常逻辑】
1 A update redis 100
2 A update mysql 100
3 B update redis 80
4 B update mysql 80
====================================
【异常逻辑】多线程环境下，A、B两个线程有快有慢有并行
A update redis 100
B update redis 80
B update mysql 80
A update mysql 100
----mysql100,redis80
先删除缓存，再更新数据库
异常问题
1 A线程先成功删除了redis里面的数据，然后去更新mysql，此时mysql正在更新中，还没有结束。（比如网络延时）
B突然出现要来读取缓存数据。
2 此时redis里面的数据是空的，B线程来读取，先去读redis里数据(已经被A线程delete掉了)，此处出来2个问题：
2.1 B从mysql获得了旧值
? B线程发现redis里没有(缓存缺失)马上去mysql里面读取，从数据库里面读取来的是旧值。
2.2 B会把获得的旧值写回redis
? 获得旧值数据后返回前台并回写进redis(刚被A线程删除的旧数据有极大可能又被写回了)。
3 A线程更新完mysql，发现redis里面的缓存是脏数据，A线程直接懵逼了，o(╥﹏╥)o
两个并发操作，一个是更新操作，另一个是查询操作，
A删除缓存后，B查询操作没有命中缓存，B先把老数据读出来后放到缓存中，然后A更新操作更新了数据库。
于是，在缓存中的数据还是老的数据，导致缓存中的数据是脏的，而且还一直这样脏下去了。
4 总结流程：
（1）请求A进行写操作，删除redis缓存后，工作正在进行中，更新mysql…A还么有彻底更新完mysql，还没commit
（2）请求B开工查询，查询redis发现缓存不存在(被A从redis中删除了)
（3）请求B继续，去数据库查询得到了mysql中的旧值(A还没有更新完)
（4）请求B将旧值写回redis缓存
（5）请求A将新值写入mysql数据库
上述情况就会导致不一致的情形出现。
| 时间 | 线程A | 线程B | 出现的问题 |
|---|---|---|---|
| t1 | 请求A进行写操作，删除缓存成功后，工作正在mysql进行中… | ||
| t2 | 1 缓存中读取不到，立刻读mysql，由于A还没有对mysql更新完，读到的是旧值 2 还把从mysql读取的旧值，写回了redis | 1 A还没有更新完mysql，导致B读到了旧值 2 线程B遵守回写机制，把旧值写回redis，导致其它请求读取的还是旧值，A白干了。 | |
| t3 | A更新完mysql数据库的值，over | redis是被B写回的旧值， mysql是被A更新的新值。出现了，数据不一致问题。 |
总结一下：
| 先删除缓存，再更新数据库 | 如果数据库更新失败或超时或返回不及时，导致B线程请求访问缓存时发现redis里面没数据，缓存缺失，B再去读取mysql时，从数据库中读取到旧值，还写回redis，导致A白干了，o(╥﹏╥)o |
解决方案
采用延时双删策略
延迟双删常见问题
线程A sleep的时间，就需要大于线程B读取数据再写入缓存的时间。
这个时间怎么确定呢？
第一种方法：
在业务程序运行的时候，统计下线程读数据和写缓存的操作时间，自行评估自己的项目的读数据业务逻辑的耗时，
以此为基础来进行估算。然后写数据的休眠时间则在读数据业务逻辑的耗时基础上加百毫秒即可。
这么做的目的，就是确保读请求结束，写请求可以删除读请求造成的缓存脏数据。
第二种方法：
新启动一个后台监控程序，比如后面要讲解的WatchDog监控程序，会加时
但是这种同步淘汰策略，吞吐量降低了怎么办？
启动一个异步线程，等更新完mysql之后，返回一个标志位或者我去监控你，知道你已经完成了mysql的更新操作，马上回去二次删除，这样就不用沉睡一段时间，就没有sleep(20)这句话了,直接启动一个异步线程，这样不就可以加大吞吐量了。
先更新数据库，再删除缓存
异常问题
| 时间 | 线程A | 线程B | 出现的问题 |
|---|---|---|---|
| t1 | 更新数据库中的值… | ||
| t2 | 缓存中立刻命中，此时B读取的是缓存旧值。 | A还没有来得及删除缓存的值，导致B缓存命中读到旧值。 | |
| t3 | 更新缓存的数据，over |
| 先更新数据库，再删除缓存 | 假如缓存删除失败或者来不及，导致请求再次访问redis时缓存命中，读取到的是缓存旧值。 |
业务指导思想
阿里巴巴Canal也是类似的思想
上述的订阅binlog程序在mysql中有现成的中间件叫canal，可以完成订阅binlog日志的功能。
解决方案
1 可以把要删除的缓存值或者是要更新的数据库值暂存到消息队列中（例如使用Kafka/RabbitMQ等）。
2 当程序没有能够成功地删除缓存值或者是更新数据库值时，可以从消息队列中重新读取这些值，然后再次进行删除或更新。
3 如果能够成功地删除或更新，我们就要把这些值从消息队列中去除，以免重复操作，此时，我们也可以保证数据库和缓存的数据一致了，否则还需要再次进行重试
4 如果重试超过的一定次数后还是没有成功，我们就需要向业务层发送报错信息了，通知运维人员。
权威答案
类似经典的分布式事务问题，只有一个权威答案：最终一致性
- 流量充值，先下发短信实际充值可能滞后5分钟，可以接受
- 电商发货，短信下发但是物流明天见
总结
在大多数业务场景下，
个人建议优先使用先更新数据库，再删除缓存的方案(先更库→后删存)。理由如下：
1 先删除缓存值再更新数据库，有可能导致请求因缓存缺失而访问数据库，给数据库带来压力导致打满mysql。
2 如果业务应用中读取数据库和写缓存的时间不好估算，那么，延迟双删中的等待时间就不好设置。
多补充一句：如果使用先更新数据库，再删除缓存的方案
如果业务层要求必须读取一致性的数据，那么我们就需要在更新数据库时，先在Redis缓存客户端暂停并发读请求，等数据库更新完、缓存值删除后，再读取数据，从而保证数据一致性，这是理论可以达到的效果，但实际，不推荐，因为真实生产环境中，分布式下很难做到实时一致性，一般都是最终一致性，请大家参考。
| 策略 | 高并发多线程条件下 | 问题 | 现象 | 解决方案 |
|---|---|---|---|---|
| 先删除redis缓存，再更新mysql | 无 | 缓存删除成功但数据库更新失败 | Java程序从数据库中读到旧值 | 再次更新数据库，重试 |
| 有 | 缓存删除成功但数据库更新中…有并发读请求 | 并发请求从数据库读到旧值并回写到redis，导致后续都是从redis读取到旧值 | 延迟双删 | |
| 先更新mysql，再删除redis缓存 | 无 | 数据库更新成功，但缓存删除失败 | Java程序从redis中读到旧值 | 再次删除缓存，重试 |
| 有 | 数据库更新成功但缓存删除中…有并发读请求 | 并发请求从缓存读到旧值 | 等待redis删除完成，这段时间有 |
Redis与Mysql数据双写一致性工程落地案例
多个线程同时去查询数据库的这条数据，那么我们可以在第一个查询数据的请求上使用一个 互斥锁来锁住它。
其他的线程走到这一步拿不到锁就等着，等第一个线程查询到了数据，然后做缓存。
后面的线程进来发现已经有缓存了，就直接走缓存。
canal
canal [k?’n?l]，中文翻译为 水道/管道/沟渠/运河，主要用途是用于 MySQL 数据库增量日志数据的订阅、消费和解析，是阿里巴巴开发并开源的，采用Java语言开发；
历史背景是早期阿里巴巴因为杭州和美国双机房部署，存在跨机房数据同步的业务需求，实现方式主要是基于业务 trigger（触发器） 获取增量变更。从2010年开始，阿里巴巴逐步尝试采用解析数据库日志获取增量变更进行同步，由此衍生出了canal项目；
主要用来做数据库镜像、数据库实时备份、索引构建和实时维护、业务cache刷新、带业务逻辑的增量数据处理
工作原理
传统Mysql主从复制工作原理
MySQL的主从复制将经过如下步骤：
1、当 master 主服务器上的数据发生改变时，则将其改变写入二进制事件日志文件中；
2、salve 从服务器会在一定时间间隔内对 master 主服务器上的二进制日志进行探测，探测其是否发生过改变，
如果探测到 master 主服务器的二进制事件日志发生了改变，则开始一个 I/O Thread 请求 master 二进制事件日志；
3、同时 master 主服务器为每个 I/O Thread 启动一个dump Thread，用于向其发送二进制事件日志；
4、slave 从服务器将接收到的二进制事件日志保存至自己本地的中继日志文件中；
5、salve 从服务器将启动 SQL Thread 从中继日志中读取二进制日志，在本地重放，使得其数据和主服务器保持一致；
6、最后 I/O Thread 和 SQL Thread 将进入睡眠状态，等待下一次被唤醒；
canal工作原理
mysql-canal-redis双写一致性Coding
mysql
查看mysql版本
select version（） mysql5.7.28
当前的主机二进制日志
show master status
查看 SHOW VARIABLES LIKE ‘log_bin’;
SHOW VARIABLES LIKE ‘log_bin’;
开启Mysql的binlog写入功能
在mysql5.7.28的目录下打开，最好提前备份
log-bin=mysql-bin #开启 binlog
binlog-format=ROW #选择 ROW 模式
server_id=1 #配置MySQL replaction需要定义，不要和canal的 slaveId重复
ROW模式 除了记录sql语句之外，还会记录每个字段的变化情况，能够清楚的记录每行数据的变化历史，但会占用较多的空间。
STATEMENT模式只记录了sql语句，但是没有记录上下文信息，在进行数据恢复的时候可能会导致数据的丢失情况；
MIX模式比较灵活的记录，理论上说当遇到了表结构变更的时候，就会记录为statement模式。当遇到了数据更新或者删除情况下就会变为row模式；
window my.ini
linux my.cnf
重启mysql
再次查看SHOW VARIABLES LIKE ‘log_bin’;
授权canal连接Mysql账号
mysql默认的用户在mysql库的user表里
默认没有canal账户，此处新建 + 授权
DROP USER IF EXISTS 'canal'@'%';
CREATE USER 'canal'@'%' IDENTIFIED BY 'canal';
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'canal'@'%' IDENTIFIED BY 'canal';
FLUSH PRIVILEGES;
SELECT * FROM mysql.user;
canal服务端
下载
注意发布时间+版本，2022.8.11后发布的才用
解压
解压后整体放入/mycanal路径下
配置
修改/mycanal/conf/example路径下 instance.properties 文件
instance.properties
换成自己的mysql主机master的ip地址
换成自己在mysql新建的canal账户
启动
/opt/mycanal/bin 路径下执行
./startup.sh
查看
判断canal是否启动成功
查看server日志
查看样例 example的日志
canal客户端（Java编写业务程序）
SQL脚本
1 随便选个数据库，以你自己为主，本例bigdata，按照下面建表
CREATE TABLE `t_user` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`userName` varchar(100) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=10 DEFAULT CHARSET=utf8mb4
修改POM
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>com.atguigu.canal</groupId>
<artifactId>canal_demo02</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>2.5.14</version>
<relativePath/>
</parent>
<properties>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
<maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
<maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
<junit.version>4.12</junit.version>
<log4j.version>1.2.17</log4j.version>
<lombok.version>1.16.18</lombok.version>
<mysql.version>5.1.47</mysql.version>
<druid.version>1.1.16</druid.version>
<mapper.version>4.1.5</mapper.version>
<mybatis.spring.boot.version>1.3.0</mybatis.spring.boot.version>
</properties>
<dependencies>
<!--canal-->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.otter</groupId>
<artifactId>canal.client</artifactId>
<version>1.1.0</version>
</dependency>
<!--SpringBoot通用依赖模块-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
<!--swagger2-->
<dependency>
<groupId>io.springfox</groupId>
<artifactId>springfox-swagger2</artifactId>
<version>2.9.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.springfox</groupId>
<artifactId>springfox-swagger-ui</artifactId>
<version>2.9.2</version>
</dependency>
<!--SpringBoot与Redis整合依赖-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-pool2</artifactId>
</dependency>
<!--SpringBoot与AOP-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.aspectj</groupId>
<artifactId>aspectjweaver</artifactId>
</dependency>
<!--Mysql数据库驱动-->
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>5.1.47</version>
</dependency>
<!--SpringBoot集成druid连接池-->
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.1.10</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>druid</artifactId>
<version>${druid.version}</version>
</dependency>
<!--mybatis和springboot整合-->
<dependency>
<groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
<artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
<version>${mybatis.spring.boot.version}</version>
</dependency>
<!--通用基础配置junit/devtools/test/log4j/lombok/hutool-->
<!--hutool-->
<dependency>
<groupId>cn.hutool</groupId>
<artifactId>hutool-all</artifactId>
<version>5.2.3</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>${junit.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>log4j</groupId>
<artifactId>log4j</artifactId>
<version>${log4j.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<version>${lombok.version}</version>
<optional>true</optional>
</dependency>
<!--persistence-->
<dependency>
<groupId>javax.persistence</groupId>
<artifactId>persistence-api</artifactId>
<version>1.0.2</version>
</dependency>
<!--通用Mapper-->
<dependency>
<groupId>tk.mybatis</groupId>
<artifactId>mapper</artifactId>
<version>${mapper.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-autoconfigure</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>3.8.0</version>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>
配置文件
server.port=5555
# ========================alibaba.druid=====================
spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/bigdata?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=123456
spring.datasource.druid.test-while-idle=false
业务类
RedisUtils
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;
public class RedisUtils
{
public static final String REDIS_IP_ADDR = "192.168.111.185";
public static final String REDIS_pwd = "111111";
public static JedisPool jedisPool;
static {
JedisPoolConfig jedisPoolConfig=new JedisPoolConfig();
jedisPoolConfig.setMaxTotal(20);
jedisPoolConfig.setMaxIdle(10);
jedisPool=new JedisPool(jedisPoolConfig,REDIS_IP_ADDR,6379,10000,REDIS_pwd);
}
public static Jedis getJedis() throws Exception {
if(null!=jedisPool){
return jedisPool.getResource();
}
throw new Exception("Jedispool is not ok");
}
}
RedisCanalClientExample
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector;
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnectors;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.*;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message;
import com.atguigu.canal.util.RedisUtils;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.net.InetSocketAddress;
import java.util.List;
import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class RedisCanalClientExample
{
public static final Integer _60SECONDS = 60;
public static final String REDIS_IP_ADDR = "192.168.111.185";
private static void redisInsert(List<Column> columns)
{
JSONObject jsonObject = new JSONObject();
for (Column column : columns)
{
System.out.println(column.getName() + " : " + column.getValue() + " update=" + column.getUpdated());
jsonObject.put(column.getName(),column.getValue());
}
if(columns.size() > 0)
{
try(Jedis jedis = RedisUtils.getJedis())
{
jedis.set(columns.get(0).getValue(),jsonObject.toJSONString());
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
}
}
}
private static void redisDelete(List<Column> columns)
{
JSONObject jsonObject = new JSONObject();
for (Column column : columns)
{
jsonObject.put(column.getName(),column.getValue());
}
if(columns.size() > 0)
{
try(Jedis jedis = RedisUtils.getJedis())
{
jedis.del(columns.get(0).getValue());
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
}
}
}
private static void redisUpdate(List<Column> columns)
{
JSONObject jsonObject = new JSONObject();
for (Column column : columns)
{
System.out.println(column.getName() + " : " + column.getValue() + " update=" + column.getUpdated());
jsonObject.put(column.getName(),column.getValue());
}
if(columns.size() > 0)
{
try(Jedis jedis = RedisUtils.getJedis())
{
jedis.set(columns.get(0).getValue(),jsonObject.toJSONString());
System.out.println("---------update after: "+jedis.get(columns.get(0).getValue()));
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
}
}
}
// 打印mysql的变更
public static void printEntry(List<Entry> entrys) {
for (Entry entry : entrys) {
if (entry.getEntryType() == EntryType.TRANSACTIONBEGIN || entry.getEntryType() == EntryType.TRANSACTIONEND) {
continue;
}
RowChange rowChage = null;
try {
//获取变更的row数据
rowChage = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException("ERROR ## parser of eromanga-event has an error,data:" + entry.toString(),e);
}
//获取变动类型
EventType eventType = rowChage.getEventType();
System.out.println(String.format("================> binlog[%s:%s] , name[%s,%s] , eventType : %s",
entry.getHeader().getLogfileName(), entry.getHeader().getLogfileOffset(),
entry.getHeader().getSchemaName(), entry.getHeader().getTableName(), eventType));
for (RowData rowData : rowChage.getRowDatasList()) {
if (eventType == EventType.INSERT) {
redisInsert(rowData.getAfterColumnsList());
} else if (eventType == EventType.DELETE) {
redisDelete(rowData.getBeforeColumnsList());
} else {//EventType.UPDATE
redisUpdate(rowData.getAfterColumnsList());
}
}
}
}
public static void main(String[] args)
{
System.out.println("---------O(∩_∩)O哈哈~ initCanal() main方法-----------");
//=================================
// 创建链接canal服务端
CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress(REDIS_IP_ADDR,
11111), "example", "", "");
int batchSize = 1000;
//空闲空转计数器
int emptyCount = 0;
System.out.println("---------------------canal init OK，开始监听mysql变化------");
try {
connector.connect();
//connector.subscribe(".*\\..*");
connector.subscribe("bigdata.t_user");
connector.rollback();
int totalEmptyCount = 10 * _60SECONDS;
// 监听时间
while (emptyCount < totalEmptyCount) {
System.out.println("我是canal，每秒一次正在监听:"+ UUID.randomUUID().toString());
Message message = connector.getWithoutAck(batchSize); // 获取指定数量的数据
long batchId = message.getId();
int size = message.getEntries().size();
if (batchId == -1 || size == 0) {
emptyCount++;
try { TimeUnit.SECONDS.sleep(1); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
} else {
//计数器重新置零
emptyCount = 0;
printEntry(message.getEntries());
}
connector.ack(batchId); // 提交确认
// connector.rollback(batchId); // 处理失败, 回滚数据
}
System.out.println("已经监听了"+totalEmptyCount+"秒，无任何消息，请重启重试......");
} finally {
connector.disconnect();
}
}
}
题外话
java程序下connector.subscribe 配置的过滤正则
关闭资源代码简写
try-with-resource释放资源
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