快取一致性和跨伺服器查詢的資料異構解決方案canal

一線碼農發表於2017-08-31
快取伺服器

 

    　 當你的專案資料量上去了之後，通常會遇到兩種情況，第一種情況應是最大可能的使用cache來對抗上層的高併發，第二種情況同樣也是需要使用分庫

分表對抗上層的高併發。。。逼逼逼起來容易，做起來並不那麼樂觀，由此引入的問題，不見得你有好的解決方案，下面就具體分享下。

 

一：儘可能的使用Cache

       比如在我們的千人千面系統中，會針對商品，訂單等維度為某一個商家店鋪自動化建立大約400個資料模型，然後買家在淘寶下訂單之後，淘寶會將訂單推

送過來，訂單會在400個模型中兜一圈，從而推送更貼切符合該買家行為習慣的簡訊和郵件，這是一個真實的業務場景，為了應對高併發，這些模型自然都是緩

存在Cache中，模型都是從db中灌到redis的，那如果有新的模型進來了，我如何通知redis進行快取更新呢？？？通常的做法就是在新增模型的時候，順便更新

redis。。。對吧，如下圖：

說的簡單，web開發的程式設計師會說，麻蛋的，我管你什麼業務，更新你妹啊。。。我把自己的手頭程式碼寫好就可以了，我要高內聚，所以你必須碰一鼻子灰。

除了一鼻子灰之後，也許你還會遇到更新database成功，再更新redis的時候失敗，可人家不管，而且錯誤日誌還是別人的日誌系統裡面，所以你很難甚至

無法保證這個db和cache的快取一致性，那這個時候能不能換個思路，我直接寫個程式訂閱database的binlog，從binlog中分析出模型資料的CURD操作，根

據這些CURD的實際情況更新Redis的快取資料，第一個可以實現和web的解耦，第二個實現了高度的快取一致性，所以新的架構是這樣的。

上面這張圖，相信大家都能看得懂，重點就是這個處理binlog程式，從binlog中分析出CURD從而更新Redis，其實這個binlog程式就是本篇所說的canal。。。

一個偽裝成mysql的slave，不斷的通過dump命令從mysql中盜出binlog日誌，從而完美的實現了這個需求。

 

二：資料異構    

       本篇開頭也說到了，資料量大了之後，必然會存在分庫分表，甚至database都要分散到多臺伺服器上，現在的電商專案，都是業務趕著技術跑。。。

誰也不知道下一個業務會是一個怎樣的奇葩，所以必然會導致你要做一些跨伺服器join查詢，你以為自己很聰明，其實DBA早就把跨伺服器查詢的函式給你

關掉了，求爹爹拜奶奶都不會給你開的，除非你殺一個DBA祭天，不過如果你的業務真的很重要，可能DBA會給你做資料異構，所謂的資料異構，那就是

將需要join查詢的多表按照某一個維度又聚合在一個DB中。讓你去查詢。。。。。

 

那如果用canal來訂閱binlog，就可以改造成下面這種架構。

三：搭建一覽

     好了，canal的應用場景給大家也介紹到了，最主要是理解這種思想，人家搞不定的東西，你的價值就出來了。

 

1.  開啟mysql的binlog功能

        開啟binlog，並且將binlog的格式改為Row，這樣就可以獲取到CURD的二進位制內容，windows上的路徑為：C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 5.7\my.ini。

1 log-bin=mysql-bin #新增這一行就ok
2 binlog-format=ROW #選擇row模式
3 server_id=1

 

 

2. 驗證binlog是否開啟

       使用命令驗證，並且開啟binlog的過期時間為30天，預設情況下binlog是不過期的，這就導致你的磁碟可能會爆滿，直到掛掉。

1 show variables like 'log_%';
2 
3 #設定binlog的過期時間為30天
4 show variables like '%expire_logs_days%';
5 set global expire_logs_days=30;

 

 3. 給canal伺服器分配一個mysql的賬號許可權，方便canal去偷binlog日誌。

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

show grants for 'canal'

 

4. 下載canal

 github的地址： https://github.com/alibaba/canal/releases

 

5. 然後就是各種tar解壓 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 配置檔案

     canal的模式是這樣的，一個canal裡面可能會有多個instance，也就說一個instance可以監控一個mysql例項，多個instance也就可以對應多臺伺服器

的mysql例項。也就是一個canal就可以監控分庫分表下的多機器mysql。

 

《1》 canal.properties

      它是全域性性的canal伺服器配置，具體如下，這裡面的引數涉及到方方面面。

#################################################
#########               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，需要改成自己的資料庫資訊  
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，需要改成自己的資料庫資訊  
canal.instance.dbUsername = root
canal.instance.dbPassword = 123456
canal.instance.defaultDatabaseName = datamip  
canal.instance.connectionCharset = UTF-8  

# table regex  
canal.instance.filter.regex = .*\\..*  

#################################################

   

    由於是全域性性的配置，所以上面三處標紅的地方要注意一下：

canal.port= 11111　　　　　　           當前canal的伺服器埠號

canal.destinations= example  　　　　當前預設開啟了一個名為example的instance例項，如果想開多個instance，用","逗號隔開就可以了。。。

canal.instance.filter.regex = .*\\..*  　　mysql例項下的所有db的所有表都在監控範圍內。

 

《2》 instance.properties

      這個就是具體的某個instances例項的配置，未涉及到的配置都會從canal.properties上繼承。

#################################################
## 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 =

#################################################

 

    上面標紅的地方注意下就好了，去偷binlog的時候，需要知道的mysql地址和使用者名稱,密碼。

 

7. 開啟canal

      大家要記得把/canal/bin 目錄配置到 /etc/profile 的 Path中，方便快速開啟，通過下圖你會看到11111埠已經在centos上開啟了。

[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 程式碼

   canal driver 需要在maven倉庫中獲取一下：http://www.mvnrepository.com/artifact/com.alibaba.otter/canal.client/1.0.24，不過依賴還是蠻多的。

        <!-- 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>

 

9. 啟動java程式碼進行驗證

      下面的程式碼對table的CURD都做了一個基本的判斷，看看是不是能夠智慧感知，然後可以根據實際情況進行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：與canal進行連線
        CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress("192.168.23.170", 11111),
                "example", "", "");
        connector.connect();

        // 第二步：開啟訂閱
        connector.subscribe();

        // 第三步：迴圈訂閱
        while (true) {
            try {
                // 每次讀取 1000 條
                Message message = connector.getWithoutAck(1000);

                long batchID = message.getId();

                int size = message.getEntries().size();

                if (batchID == -1 || size == 0) {
                    System.out.println("當前暫時沒有資料");
                    Thread.sleep(1000); // 沒有資料
                } else {
                    System.out.println("-------------------------- 有資料啦 -----------------------");
                    PrintEntry(message.getEntries());
                }

                // position id ack （方便處理下一條）
                connector.ack(batchID);

            } catch (Exception e) {
                // TODO: handle exception

            } finally {
                Thread.sleep(1000);
            }
        }
    }

    // 獲取每條列印的記錄
    @SuppressWarnings("static-access")
    public static void PrintEntry(List<Entry> entrys) {

        for (Entry entry : entrys) {

            // 第一步：拆解entry 實體
            Header header = entry.getHeader();
            EntryType entryType = entry.getEntryType();

            // 第二步： 如果當前是RowData，那就是我需要的資料
            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("當前正在操作 %s.%s， Action= %s", schemaName, tableName, eventType));

                // 如果是‘查詢’ 或者 是 ‘DDL’ 操作，那麼sql直接打出來
                if (eventType == EventType.QUERY || rowChange.getIsDdl()) {
                    System.out.println("rowchange sql ----->" + rowChange.getSql());
                    return;
                }

                // 第三步：追蹤到 columns 級別
                rowChange.getRowDatasList().forEach((rowData) -> {

                    // 獲取更新之前的column情況
                    List<Column> beforeColumns = rowData.getBeforeColumnsList();

                    // 獲取更新之後的 column 情況
                    List<Column> afterColumns = rowData.getAfterColumnsList();

                    // 當前執行的是 刪除操作
                    if (eventType == EventType.DELETE) {
                        PrintColumn(beforeColumns);
                    }

                    // 當前執行的是 插入操作
                    if (eventType == eventType.INSERT) {
                        PrintColumn(afterColumns);
                    }

                    // 當前執行的是 更新操作
                    if (eventType == eventType.UPDATE) {
                        PrintColumn(afterColumns);
                    }
                });
            }
        }
    }

    // 每個row上面的每一個column 的更改情況
    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(); // 判斷 該欄位是否更新

            System.out.println(String.format("columnName=%s, columnValue=%s, columnType=%s, isUpdated=%s", columnName,
                    columnValue, columnType, isUpdated));

        });

    }
}

 

<1> Update操作

 

<2> Insert操作

 

 

<3> Delete 操作

 

 

 

     從結果中看，沒毛病，有圖有真相，好了，本篇就說到這裡，對於開發的你，肯定是有幫助的~~~

 

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