今天就跟大家聊聊有关缓存一致性和跨服务器查询的数据异构解决方案是什么，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

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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，下面就来分析下。

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

2. 验证binlog是否开启

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;

3. 给canal服务器分配一个mysql的账号权限，方便canal去偷binlog日志。

CREATE USER canal IDENTIFIED BY 'canal';     GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'canal'@'%';   FLUSH PRIVILEGES;    show grants for 'canal'

4. 下载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]#

6. canal 和 instance 配置文件

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。

2) instance.properties

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]#

8. Java Client 代码

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。

          com.alibaba.otter       canal.client       1.0.24   

9. 启动java代码进行验证

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 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 beforeColumns = rowData.getBeforeColumnsList();                      // 获取更新之后的 column 情况                     List 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 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~~~

看完上述内容，你们对缓存一致性和跨服务器查询的数据异构解决方案是什么有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。