多级缓存设计和实战应用 多层次缓存设计和实际应用(5)

多级缓存设计和实战应用

方案二、在项目启动完成后，通过访问接口同步

 @GetMapping("/loadRedis")
    public String loadRedis() throws JsonProcessingException {
        // 初始化缓存
        try {
            // 1.从数据库查询
            List<Item> itemList = itemService.list();
            // 2.放入缓存
            for (Item item : itemList) {
                // item序列化为JSON
                String json = MAPPER.writeValueAsString(item);
                // 存入redis
                redisTemplate.opsForValue().set("item:id:" + item.getId(), json);
            }
        } catch (Exception e) {
            return "loadRedis failed!";
        }
        return "loadRedis sucess!";
    }

缓存数据同步如何做？

数据同步策略

缓存数据同步的常见方式有三种：

设置有效期：给缓存设置有效期，到期后自动删除。再次查询时更新

• 优势：简单、方便
• 缺点：时效性差，缓存过期之前可能不一致
• 场景：更新频率较低，时效性要求低的业务

同步双写：在修改数据库的同时，直接修改缓存

• 优势：时效性强，缓存与数据库强一致
• 缺点：有代码侵入，耦合度高；
• 场景：对一致性、时效性要求较高的缓存数据

异步通知：修改数据库时发送事件通知，相关服务监听到通知后修改缓存数据

• 优势：低耦合，可以同时通知多个缓存服务
• 缺点：时效性一般，可能存在中间不一致状态
• 场景：时效性要求一般，有多个服务需要同步

异步通知方案：

1）基于MQ异步消息

基本流程如下：

缓存同步流程描述：

• 业务服务完成对数据的修改后，只需要发送一条消息到MQ中。
• 缓存服务监听MQ消息，然后完成对缓存的更新

缺点：依然有少量的代码侵入。

2）基于Canal的通知

Canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目，基于Java开发。基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费。GitHub的地址：https://github.com/alibaba/canal

Canal是基于mysql的主从同步来实现的，MySQL主从同步的原理如下：

• MySQL master 将数据变更写入二进制日志( binary log），其中记录的数据叫做binary log events
• MySQL slave 将 master 的 binary log events拷贝到它的中继日志(relay log)
• MySQL slave 重放 relay log 中事件，将数据变更反映它自己的数据

而Canal类似于MySQL的一个slave节点，从而监听master的binary log变化。

再把得到的变化信息通知给Canal对应的客户端，完成对数据库的同步。