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解决缓存与数据源数据不一致的方案有很多, 各有优缺点; 1.0、旁路缓存策略, 直接同步更新 读取流程#xff1a;
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解决缓存与数据源数据不一致的方案有很多, 各有优缺点; 1.0、旁路缓存策略, 直接同步更新 读取流程
查询缓存。如果缓存命中则直接返回结果。如果缓存未命中则查询数据库。将数据库查询到的数据写入缓存并设置一个过期时间。 写入流程更新数据库中的数据。删除缓存中的数据缓存。 缺点: 缓存穿透 (高并发情况下如果缓存未命中需要查询数据库并回写缓存这可能在高并发下场景增加数据库的负载) 高并发环境下可能导致数据不一致因为在删除Redis时如果有其他请求线程已经读取了MySQL旧数据然后缓存进去, 就会出现脏数据问题。 伪代码: vodi updateData(id, newData) { // 更新MySQL mysql.update(“UPDATE table SET data ? WHERE id ?”, newData, id); // 更新Redis redis.del(“data:” id); } 2.0、延迟双删策略 读取流程
查询缓存。如果缓存命中则直接返回结果。如果缓存未命中则查询数据库。将数据库查询到的数据写入缓存并设置一个过期时间。 写入流程删除缓存中的数据缓存。更新数据库中的数据。延迟1~3S再删除缓存中的数据缓存。 缺点: 短时间的数据不一致, 但最终实现的效果是最终数据一致性, 不适合对实时性要求极高的场景。 延迟删除不保证成功 (如需保证测需要重试策略) 伪代码: void updateData(id, newData) { // 删除Redis缓存 redis.delete(“data:” id); // 更新MySQL mysql.update(“UPDATE table SET data ? WHERE id ?”, newData, id); // 延时任务延时后再次删除Redis缓存 scheduleTask(() { redis.delete(“data:” id); }, delayTime); // delayTime为延迟时间例如1000毫秒 } 3.0、定时增量更新策略 读取流程
查询缓存。如果缓存命中则直接返回结果。如果缓存未命中则查询数据库。将数据库查询到的数据写入缓存并设置一个过期时间。 缓存写入流程固定时间去拉取增量数据, 比如比标记时间大的数据。更新进缓存里 优点: 减少负载相比实时同步定时增量更新可以减少对数据库和缓存的压力因为它不会在每次数据变更时立即进行同步。 灵活性高可以根据业务需求调整定时任务的频率和增量更新的策略。 缺点: 根据配置定时时间长短造成时间的数据不一致, 但最终实现的效果是最终数据一致性, 不适合对实时性要求极高的场景。 需要针对不同的业务实现一套不同的定时增量更新策略 伪代码: void syncCache() { // 获取上次同步的时间戳 Timestamp lastSyncTime getLastSyncTime(); // 查询自上次同步以来有变更的数据 List updatedData mysql.query( “SELECT * FROM table WHERE update_time ?”, lastSyncTime); // 更新缓存 for (Data data : updatedData) { redis.set(“data:” data.id, data); } // 更新最后同步时间 updateLastSyncTime(currentTime()); } 4.0、锁机制更新策略 读取流程
查询缓存。如果缓存命中则直接返回结果。如果缓存未命中, 向Redis上读锁。查询数据库。将数据库查询到的数据写入缓存并设置一个过期时间 释放读锁。 写入流程向Redis上写锁。更新数据库中的数据。删除缓存中的数据缓存。释放写锁 优点: 数据强一致性。 缺点: 性能比其他方式差。 伪代码: void save() { // 获取写锁 RedissonClient client RedissonClientUtil.getClient(“”); RReadWriteLock readWriteLock client.getReadWriteLock(“myLock”); RLock writeLock readWriteLock.writeLock(); // 加锁 writeLock.lock(); // 查询自上次同步以来有变更的数据 List updatedData mysql.query( “SELECT * FROM table WHERE update_time ?”, lastSyncTime); // 删除缓存 redis.del(“data:” data.id); // 最后释放锁 writeLock.unlock(); } 5.0、异步更新策略 Binlog 订阅方式, 这种策略已经和业务解耦开; 读取流程
查询缓存。如果缓存命中则直接返回结果。缓存未命中查询数据库。将数据库查询到的数据写入缓存并设置一个过期时间 数据源写入流程更新数据库中的数据。 缓存处理中间件: 接收Binlog 订阅发送过来的数据; 进行缓存的处理 (可以更新也可以删除) 优点:
数据最终一致性。和业务解耦, 业务代码不用再考虑数据源数据更新后缓存怎么更新。 缺点:有延迟情况;实现成本与维护成本大 大概流程如下图 [图片] 但是基础组件并不满足于公司复杂多变的业务场景, 需要基于基础组件实现定制化的异步更新策略; 基于异步更新策略的架构设计方案 CDC (Change data capture) [图片] 不想引入mq?试试debezium小型项目当中没有引入消息中间件也不想引入但需要解耦异步那怎么办呢?CDC组件是 - 掘金 从选项来看, Flink CDC 太重量级; sqoop,kettle,datax之类的工具属于前大数据时代的产物地位类似于web领域的structs2。而且它们基于查询而非binlog日志其实不属于CDC。首先排除, canal只能对MYSQL进行CDC监控。有很大的局限性。 综上所述 debezium 较为合适; Debezium 介绍 Debezium 构建在Apache Kafka的基础之上并提供了一套与Kafka Connect兼容的连接器。每个连接器都与特定的数据库管理系统DBMS协同工作。连接器通过检测发生的变化来记录 DBMS 中数据变化的历史并将每个变化事件的记录流式传输到 Kafka 主题。然后消费应用程序可以从 Kafka 主题中读取由此产生的事件记录; 通过利用 Kafka 可靠的流平台Debezium 使应用程序能够正确、完整地消费数据库中发生的变化。即使应用程序意外停止或失去连接也不会错过中断期间发生的事件。应用程序重新启动后会从中断的位置继续读取主题。 使用 Debezium 需要三个独立的服务ZooKeeper、Kafka 和 Debezium 连接器服务, 但是同时Debezium也支持并非每个应用程序都需要这种级别的容错性和可靠性它们可能不希望依赖外部的 Kafka 代理集群和 Kafka 连接服务。相反有些应用程序更愿意将 Debezium 连接器直接嵌入应用程序空间。它们仍然需要相同的数据变更事件但更希望连接器能直接将其发送到应用程序而不是在 Kafka 内持久化 对应文档说明: Debezium Engine 下面采用轻量级方式集成 Debezium 连接器直接嵌入应用程序空间 1.0、依赖关系 Springboot 2.7.5, jdk8版本 [图片] [图片] 从上图看 debezium从1.6版本开始就需要 jdk11了; 那么我们只能使用1.5版本
[图片] 使用 1.5.4.Final jdk8支持的最新版本 version.debezium1.5.4.Final/version.debezium io.debezium debezium-api ${version.debezium} io.debezium debezium-embedded ${version.debezium} io.debezium debezium-connector-mysql ${version.debezium} 2.0 简单demo 暂时无法在飞书文档外展示此内容 在MySQL5.6与MySQL5.7版本上运行是正常的 3.0、架构设计图 暂时无法在飞书文档外展示此内容 3.1、整个架构分为 四 部分 1. Debezium Engine连接器管理应用 2. Debezium Engine连接器应用 3. Debezium 消息重试应用 4. Debezium Engine连接器消费应用 3.2、Debezium Engine连接器管理应用 (web页面可以先不做) 主体功能: 对外web服务, 用于管理连接器, 将连接器数据可视化等; 和Debezium Engine连接器应用交互 管理连接器: (新增并启动连接器、删除并停止连接器(也会删除连接器相关offset文件)) 可视化的数据: (连接器相关信息、连接器运行状态 连接器已处理事件数量、失败数量、待重试数量、等) 3.3、Debezium Engine连接器应用 主体功能分为: 1. 连接器的启动/运行/停止 (分为项目启动时候 / 接收管理应用请求的的时候) 2. 事件的数据解析/发送下游 3. 监控指标收集 4. 异常事件重试记录告警 CREATE DATABASE debezium_config_manage; 相关的表: debezium_connect CREATE TABLE debezium_connect_base_info ( id bigint(20) unsigned NOT NULL COMMENT 不用自增(使用顺序雪花), business_describe varchar(255) NOT NULL DEFAULT COMMENT 连接器业务描述, connect_db_type varchar(30) NOT NULL DEFAULT COMMENT 连接DB类型(MySQL数据库:MySQL), connect_name varchar(255) NOT NULL DEFAULT COMMENT 连接器名称, connect_status varchar(20) NOT NULL DEFAULT wait COMMENT 连接器状态(run:运行中、wait:待运行、stop:停止), current_finish_num bigint(20) unsigned NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 当前完成数 (非实时), total_finish_num bigint(20) unsigned NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 总完成数 (非实时), wait_finish_retry_num bigint(20) unsigned NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 待完成重试数 (实时), total_finish_retry_num bigint(20) unsigned NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 总完成重试数 (实时), is_delete tinyint(1) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 删除状态(1:删除,0:未删除), last_operator_id bigint(20) unsigned NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 最后操作人ID, create_time datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT 创建时间, update_time datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT 更新时间, version bigint(20) unsigned NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 版本号, remark varchar(255) NOT NULL DEFAULT COMMENT 备注, PRIMARY KEY (id), CONSTRAINT UNIQUE KEY idx_connect_name_connect_db_type (connect_name,connect_db_type), KEY idx_create_time (create_time), KEY idx_update_time (update_time) ) ENGINEInnoDB DEFAULT CHARSETutf8mb4 ROW_FORMATDYNAMIC COMMENT连接器基础信息表; debezium_connect_param CREATE TABLE debezium_connect_param ( id bigint unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 主键ID, connect_base_info_id bigint unsigned NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 连接器基础表ID, database_table_list text COMMENT 监控的多个的数据库和表 (account.user)格式 , 逗号分隔, database_history_file_filename varchar(100) NOT NULL DEFAULT COMMENT dbhistory文件名称 (唯一值), 不包含路径(x.txt), offset_storage_file_filename varchar(100) NOT NULL DEFAULT COMMENT offset文件名称 (唯一值), 不包含路径(x.dat), database_server_id bigint unsigned NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 连接Debezium 服务的 id(唯一值), connect_param_json text COMMENT 剩余连接器JSON参数, is_delete tinyint(1) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 删除状态(1:删除0:未删除), create_time datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT 创建时间, update_time datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT 更新时间, remark varchar(255) NOT NULL DEFAULT COMMENT 备注, PRIMARY KEY (id), UNIQUE KEY idx_database_history_file_filename (database_history_file_filename), UNIQUE KEY idx_database_server_id (database_server_id), UNIQUE KEY idx_offset_storage_file_filename (offset_storage_file_filename), KEY idx_connect_base_info_id (connect_base_info_id), KEY idx_create_time (create_time), KEY idx_update_time (update_time) ) ENGINEInnoDB AUTO_INCREMENT1 DEFAULT CHARSETutf8mb4 ROW_FORMATDYNAMIC COMMENT连接器参数表; debezium_message_invoke CREATE TABLE debezium_message_invoke ( id bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, connect_base_info_id bigint(20) unsigned NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 连接器基础表ID, invoke_type varchar(50) NOT NULL DEFAULT COMMENT 调用方式 (http、MQ), http_invoke_address varchar(255) NOT NULL DEFAULT COMMENT http的调用地址, mq_invoke_address varchar(255) NOT NULL DEFAULT COMMENT mq的调用route、topic (JSON方式), invoke_extra_mark varchar(255) NOT NULL DEFAULT COMMENT 调用额外带上的标识, message_max_retry int(20) unsigned NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 消息最大重试次数, message_retry_interval int(20) unsigned NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 消息重试间隔(单位分钟), is_delete tinyint(1) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 删除状态(1:删除0:未删除), create_time datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT 创建时间, update_time datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT 更新时间, remark varchar(255) NOT NULL DEFAULT COMMENT 备注, CONSTRAINT PRIMARY KEY (id), KEY idx_connect_base_info_id (connect_base_info_id), KEY idx_create_time (create_time), KEY idx_update_time (update_time) ) ENGINEInnoDB AUTO_INCREMENT1 DEFAULT CHARSETutf8mb4 ROW_FORMATDYNAMIC COMMENT连接器消息调用方式; debezium_connect_operation_record CREATE TABLE debezium_connect_operation_record ( id bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, connect_base_info_id bigint(20) unsigned NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 连接器基础表ID, operator_id bigint(20) unsigned NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 操作人ID, operator_type varchar(50) NOT NULL DEFAULT COMMENT 操作人类型 (user:用户, system:系统), operation_type varchar(50) NOT NULL DEFAULT COMMENT 操作类型 (add:添加连接器, update:修改连接器、del:删除连接器, updateCount:更新统计信息), operation_content TINYTEXT COMMENT 操作JSON参数, create_time datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT 创建时间, update_time datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT 更新时间, remark varchar(255) NOT NULL DEFAULT COMMENT 备注, CONSTRAINT PRIMARY KEY (id), KEY idx_connect_base_info_id (connect_base_info_id), KEY idx_operator_id_operator_type (operator_id,operator_type), KEY idx_create_time (create_time), KEY idx_update_time (update_time) ) ENGINEInnoDB AUTO_INCREMENT1 DEFAULT CHARSETutf8mb4 ROW_FORMATDYNAMIC COMMENT连接器操作记录表; debezium_connect_message_retry CREATE TABLE debezium_connect_message_retry ( id bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, connect_base_info_id bigint(20) unsigned NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 连接器基础表ID, operator_content TINYTEXT COMMENT 需重试的JSON参数, next_retry_time datetime NOT NULL COMMENT 下一次重试时间, message_current_retry int(20) unsigned NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 消息当前重试次数, message_status varchar(255) NOT NULL DEFAULT wait COMMENT 消息状态(wait:待执行, run:执行中, finish:执行完成) message_retry_status varchar(255) NOT NULL DEFAULT COMMENT 消息重试状态(success:成功, fail:失败) is_delete tinyint(1) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 删除状态(1:删除0:未删除), create_time datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT 创建时间, update_time datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT 更新时间, remark varchar(255) NOT NULL DEFAULT COMMENT 备注 CONSTRAINT PRIMARY KEY (id), KEY idx_connect_base_info_id (connect_base_info_id), KEY idx_next_retry_time (next_retry_time), KEY idx_create_time (create_time), KEY idx_update_time (update_time) ) ENGINEInnoDB AUTO_INCREMENT1 DEFAULT CHARSETutf8mb4 ROW_FORMATDYNAMIC COMMENT连接器消息重试表; 无人为介入流程是: 项目启动 从数据库拉取所有未删除的连接器 进行启动 并启动一个间隔一分钟统计一次数据的监控指标线程 监控binlog信息 解析成为可读的请求消息 根据连接器调用方式进行调用下游 当消息调用失败, 则进行简单重试 3次 继续失败后 构建重试对象插入到重试表 (让重试服务进行拉取重试) 项目停止 停止所有的连接器 从Debezium Engine连接器管理应用来的请求流程大概是: 接收请求 校验请求合法性 校验请求参数合法性 根据类型做启动/停止对应连接器; PS: 在上面的各个重点操作节点 (都会进行机器人告警/日志打印) 日志级别是可动态调整的; [图片] 3.4、Debezium 消息重试应用 该应用主体功能就是 做多次失败的消息的重试; 项目启动之后, 启动一个线程池 一个线程组, 不断间隔定时循环 拉取debezium_connect_message_retry 表中未删除的数据, 进行关联查询相关信息, 进行消息重试; [图片] 3.5、Debezium Engine连接器消费应用 主要功能是: 接收连接器上游的调用, 解析统一的调用参数; 然后做自己的业务, 比如说是 做Redis的缓存更新, 如果进行Redis的处理失败了则进行简单的重试; 比如接收下面图片的参数 [图片] [图片] [图片] [图片] 4.0、剩余待解决的问题 (会议上记录) 4.1、Debezium Engine连接器高可用 (无需考虑高可用) 如果要实现连接器高可用情况, 多节点部署, 就需要考虑解决消息只消费一次的情况与性能情况; 4.2、多个 Debezium Engine连接器 对数据库的性能影响 (无影响) Debezium does not impact source database performance [图片] Debezium 官方不推荐对同一个数据源使用多个连接器,建议通过调整连接器配置来满足需求; 但是存在如果声音一个engine的情况, 监听延迟会变长; 4.2、 (会议上补充) 做成2个应用 [图片] ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~end~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 4.3、(会议上补充) 消费应用增加 表 与 Redis keys的 映射关系 CREATE TABLE auto_handle_redis_mapping ( id bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, handle_table varchar(255) NOT NULL DEFAULT COMMENT 处理的表名称, handle_key varchar(2555) NOT NULL DEFAULT COMMENT 处理的Redis_key集, 逗号分隔(例如:device_cache_id_{#deviceId}), extra_groovy_script_file_path TINYTEXT COMMENT 额外groovy脚本执行文件, is_delete tinyint(1) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 删除状态(1:删除0:未删除), create_time datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT 创建时间, update_time datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT 更新时间, remark varchar(255) NOT NULL DEFAULT COMMENT 备注 CONSTRAINT PRIMARY KEY (id), KEY idx_message_handle_table (handle_table,handle_key), KEY idx_create_time (create_time), KEY idx_update_time (update_time) ) ENGINEInnoDB AUTO_INCREMENT1 DEFAULT CHARSETutf8mb4 ROW_FORMATDYNAMIC COMMENT自动处理Redis删除逻辑表与keys映射; 4.4、(会议上补充) 消费服务增加延迟双删除 4.5、 (会议上补充) 业务的缓存处理 5.0、Redis容量估算 集成demo遇到的错误: 启动失败 [图片] 检索后和尝试发现是MySQL连接版本不对, 默认的版本是 8.0.31 降级为8.0.27还是不行, 最终降级为8.0.21正常! io.debezium debezium-connector-mysql ${version.debezium} mysql mysql-connector-java mysql mysql-connector-java 8.0.21 Interrupted while emitting initial DROP TABLE events [图片] 原因被主线程关闭了, 解决方法开启新线程 debezium # offset 文件不生成 参考的Spring boot 整合demo https://juejin.cn/post/7348003004122939429 原因有个坑, GitHub源码没有调用该方法, 少了下图标记调用的方法, offset文件就不会生成! [图片]
应用到生产的源码: (加密) 暂时无法在飞书文档外展示此内容 暂时无法在飞书文档外展示此内容 采用kafka方式 (暂不研究): ZooKeeper服务, 目前我们已经在使用, 如果要独立出来, 可以单独配置一台 (生产 : 1核心1GB内存配置) Kafka服务 (生产集群, 配置4核心8G内存配置, 硬盘SSD) Debezium连接器服务 (生产集群, 配置4核心8G内存配置, 硬盘SSD) 测试环境 (可以将 三个服务部署在同一台机子, 只需要2核心4G) 运行启动步骤: MySQL启用binlog 1、启动ZK 2、启动kafka 3、启动Debezium连接器
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