• day11 多级缓存


    day11 多级缓存

    1、什么是多级缓存

    传统的缓存策略一般是请求到达Tomcat后,先查询Redis,如果未命中则查询数据库,如图:

    Untitled

    存在下面的问题:

    • 请求要经过 Tomcat 进行处理,Tomcat 的性能成为整个系统的瓶颈
    • Redis 缓存失效时,会对数据库产生冲击

    多级缓存就是充分利用请求处理的每个环节,分别添加缓存,减轻 Tomcat 压力,提升服务性能:

    • 浏览器访问静态资源时,优先读取浏览器本地缓存
    • 访问非静态资源(ajax查询数据)时,访问服务端
    • 请求到达 Nginx 后,优先读取 Nginx 本地缓存
    • 如果 Nginx 本地缓存未命中,则直接查询 Redis(不经过 Tomcat)
    • 如果 Redis 查询未命中,则查询 Tomcat
    • 请求进入 Tomcat 后,优先查询 JVM 进程缓存
    • 如果 JVM 进程缓存未命中,则查询数据库

    Untitled

    在多级缓存架构中,Nginx 内部需要编写本地缓存查询、Redis 查询、Tomcat 查询的业务逻辑,因此这样的 Nginx 服务不再是一个反向代理服务器,而是一个编写业务的 Web 服务器了。

    因此这样的业务 Nginx 服务也需要搭建集群来提高并发,再由专门的 Nginx 服务来做反向代理,如图:

    Untitled

    另外,我们的 Tomcat 服务将来也会部署为集群模式:

    Untitled

    可见,多级缓存的关键有两个:

    • 一个是在 Nginx 中编写业务,实现 Nginx 本地缓存、Redis、Tomcat 的查询
    • 另一个就是在 Tomcat 中实现 JVM 进程缓存

    其中 Nginx 编程则会用到 OpenResty 框架结合 Lua 这样的语言。

    2、JVM进程缓存

    2.1、导入商品案例

    为了演示多级缓存,我们先导入一个商品管理的案例,其中包含商品的 CRUD 功能。我们将来会给查询商品添加多级缓存。

    安装MySQL

    后期做数据同步需要用到 MySQL 的主从功能,所以需要大家在服务器中,利用 Docker 来运行一个 MySQL 容器。

    1、准备目录

    为了方便后期配置 MySQL,我们先准备两个目录,用于挂载容器的数据和配置文件目录:

    # 进入/opt目录
    cd /opt
    # 创建文件夹
    mkdir mysql
    # 进入mysql目录
    cd mysql
    
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    2、运行命令

    进入 mysql 目录后,执行下面的 Docker 命令:

    docker run \
     -p 3306:3306 \
     --name mysql \
     -v $PWD/conf:/etc/mysql/conf.d \
     -v $PWD/logs:/logs \
     -v $PWD/data:/var/lib/mysql \
     -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=283619 \
     --privileged \
     -d \
     mysql:5.7.25
    
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    3、修改配置

    /opt/mysql/conf 目录添加一个 my.cnf 文件,作为 mysql 的配置文件:

    # 创建文件
    touch /opt/mysql/conf/my.cnf
    
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    文件的内容如下:

    [mysqld]
    skip-name-resolve
    character_set_server=utf8
    datadir=/var/lib/mysql
    server-id=1000
    
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    4、重启

    修改配置后,必须重启容器:

    docker restart mysql
    
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    导入SQL

    SET NAMES utf8mb4;
    SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;
    
    -- ----------------------------
    -- 商品表
    -- ----------------------------
    DROP TABLE IF EXISTS `tb_item`;
    CREATE TABLE `tb_item`  (
      `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '商品id',
      `title` varchar(264) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT '商品标题',
      `name` varchar(128) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '商品名称',
      `price` bigint(20) NOT NULL COMMENT '价格(分)',
      `image` varchar(200) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '商品图片',
      `category` varchar(200) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '类目名称',
      `brand` varchar(100) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '品牌名称',
      `spec` varchar(200) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '规格',
      `status` int(1) NULL DEFAULT 1 COMMENT '商品状态 1-正常,2-下架,3-删除',
      `create_time` datetime NULL DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
      `update_time` datetime NULL DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',
      PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
      INDEX `status`(`status`) USING BTREE,
      INDEX `updated`(`update_time`) USING BTREE
    ) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 50002 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci COMMENT = '商品表' ROW_FORMAT = COMPACT;
    
    -- ----------------------------
    -- Records of tb_item
    -- ----------------------------
    INSERT INTO `tb_item` VALUES (10001, 'RIMOWA 21寸托运箱拉杆箱 SALSA AIR系列果绿色 820.70.36.4', 'SALSA AIR', 16900, 'https://m.360buyimg.com/mobilecms/s720x720_jfs/t6934/364/1195375010/84676/e9f2c55f/597ece38N0ddcbc77.jpg!q70.jpg.webp', '拉杆箱', 'RIMOWA', '{\"颜色\": \"红色\", \"尺码\": \"26寸\"}', 1, '2019-05-01 00:00:00', '2019-05-01 00:00:00');
    INSERT INTO `tb_item` VALUES (10002, '安佳脱脂牛奶 新西兰进口轻欣脱脂250ml*24整箱装*2', '脱脂牛奶', 68600, 'https://m.360buyimg.com/mobilecms/s720x720_jfs/t25552/261/1180671662/383855/33da8faa/5b8cf792Neda8550c.jpg!q70.jpg.webp', '牛奶', '安佳', '{\"数量\": 24}', 1, '2019-05-01 00:00:00', '2019-05-01 00:00:00');
    INSERT INTO `tb_item` VALUES (10003, '唐狮新品牛仔裤女学生韩版宽松裤子 A款/中牛仔蓝(无绒款) 26', '韩版牛仔裤', 84600, 'https://m.360buyimg.com/mobilecms/s720x720_jfs/t26989/116/124520860/644643/173643ea/5b860864N6bfd95db.jpg!q70.jpg.webp', '牛仔裤', '唐狮', '{\"颜色\": \"蓝色\", \"尺码\": \"26\"}', 1, '2019-05-01 00:00:00', '2019-05-01 00:00:00');
    INSERT INTO `tb_item` VALUES (10004, '森马(senma)休闲鞋女2019春季新款韩版系带板鞋学生百搭平底女鞋 黄色 36', '休闲板鞋', 10400, 'https://m.360buyimg.com/mobilecms/s720x720_jfs/t1/29976/8/2947/65074/5c22dad6Ef54f0505/0b5fe8c5d9bf6c47.jpg!q70.jpg.webp', '休闲鞋', '森马', '{\"颜色\": \"白色\", \"尺码\": \"36\"}', 1, '2019-05-01 00:00:00', '2019-05-01 00:00:00');
    INSERT INTO `tb_item` VALUES (10005, '花王(Merries)拉拉裤 M58片 中号尿不湿(6-11kg)(日本原装进口)', '拉拉裤', 38900, 'https://m.360buyimg.com/mobilecms/s720x720_jfs/t24370/119/1282321183/267273/b4be9a80/5b595759N7d92f931.jpg!q70.jpg.webp', '拉拉裤', '花王', '{\"型号\": \"XL\"}', 1, '2019-05-01 00:00:00', '2019-05-01 00:00:00');
    
    -- ----------------------------
    -- 商品库存表
    -- ----------------------------
    DROP TABLE IF EXISTS `tb_item_stock`;
    CREATE TABLE `tb_item_stock`  (
      `item_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '商品id,关联tb_item表',
      `stock` int(10) NOT NULL DEFAULT 9999 COMMENT '商品库存',
      `sold` int(10) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '商品销量',
      PRIMARY KEY (`item_id`) USING BTREE
    ) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_general_ci ROW_FORMAT = COMPACT;
    
    -- ----------------------------
    -- Records of tb_item_stock
    -- ----------------------------
    INSERT INTO `tb_item_stock` VALUES (10001, 99996, 3219);
    INSERT INTO `tb_item_stock` VALUES (10002, 99999, 54981);
    INSERT INTO `tb_item_stock` VALUES (10003, 99999, 189);
    INSERT INTO `tb_item_stock` VALUES (10004, 99999, 974);
    INSERT INTO `tb_item_stock` VALUES (10005, 99999, 18649);
    
    SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;
    
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    其中包含两张表:

    • tb_item:商品表,包含商品的基本信息
    • tb_item_stock:商品库存表,包含商品的库存信息

    之所以将库存分离出来,是因为库存是更新比较频繁的信息,写操作较多。而其他信息修改的频率非常低。

    导入Demo工程

    项目结构如图:

    Untitled

    其中的业务包括:

    • 分页查询商品
    • 新增商品
    • 修改商品
    • 修改库存
    • 删除商品
    • 根据 id 查询商品信息
    • 根据 id 查询商品库存

    导入商品查询页面

    商品查询是购物页面,与商品管理的页面是分离的。

    部署方式如图:

    Untitled

    我们需要准备一个反向代理的 nginx 服务器,如上图红框所示,将静态的商品页面放到 nginx 目录中。

    页面需要的数据通过 ajax 向服务端(nginx 业务集群)查询。

    1、运行 nginx 服务

    运行命令:

    brew services start nginx // 重启的命令是: brew services restart nginx
    
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    然后访问 http://localhost/item.html?id=10001 即可:

    Untitled

    2、反向代理

    现在的页面是假数据展示的。我们需要向服务器发送 ajax 请求,查询商品数据。

    打开控制台,可以看到页面有发起 ajax 查询数据:

    Untitled

    而这个请求地址同样是 80 端口,所以被当前的 nginx 反向代理了。

    查看 nginx 的 conf 目录下的 nginx.conf 文件:

    cd /usr/local/etc/nginx
    
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    其中的关键配置如下:

    Untitled

    其中的127.0.0.1 是我的本地IP,也就是我的 Nginx 业务集群要部署的地方:

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    完整内容如下:

    # user  nobody;
    worker_processes  1;
    
    events {
        worker_connections  1024;
    }
    
    http {
        include       mime.types;
        default_type  application/octet-stream;
    
        sendfile        on;
        #tcp_nopush     on;
        keepalive_timeout  65;
    
        # OpenResty的业务集群,可以实现多级缓存业务
        upstream nginx-cluster{
            server 1.117.74.26:8081;
        }
        
        server {
            listen       80;
            server_name  localhost;
    
    	    location /api {
                proxy_pass http://nginx-cluster;
            }
    
            location / {
                root   html;
                index  index.html index.htm;
            }
    
            error_page   500 502 503 504  /50x.html;
            location = /50x.html {
                root   html;
            }
        }
    }
    
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    2.2、初识Caffeine

    缓存在日常开发中起到至关重要的作用,由于是存储在内存中,数据的读取速度是非常快的,能大量减少对数据库的访问,减少数据库的压力。我们把缓存分为两类:

    • 分布式缓存,例如 Redis:
      • 优点:存储容量更大、可靠性更好、可以在集群间共享
      • 缺点:访问缓存有网络开销
      • 场景:缓存数据量较大、可靠性要求较高、需要在集群间共享
    • 进程本地缓存,例如 HashMap、GuavaCache:
      • 优点:读取本地内存,没有网络开销,速度更快
      • 缺点:存储容量有限、可靠性较低、无法共享
      • 场景:性能要求较高,缓存数据量较小

    我们今天会利用 Caffeine 框架来实现 JVM 进程缓存。

    Caffeine 是一个基于 Java8 开发的,提供了近乎最佳命中率的高性能的本地缓存库。目前 Spring 内部的缓存使用的就是 Caffeine。GitHub 官方地址:https://github.com/ben-manes/caffeine,官方文档说明:https://github.com/ben-manes/caffeine/wiki/Home-zh-CN

    Caffeine 的性能非常好,下图是官方给出的性能对比:

    Untitled

    可以看到 Caffeine 的性能遥遥领先!

    缓存使用的基本 API:

    		/*
          基本用法测试
         */
        @Test
        void testBasicOps() {
            // 创建缓存对象
            Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder().build();
    
            // 存数据
            cache.put("gf", "迪丽热巴");
    
            // 取数据,如果数据不存在则返回null
            String gf = cache.getIfPresent("gf");
            System.out.println("gf = " + gf);
    
            // 取数据,如果未命中则查询数据库
            String defaultGF = cache.get("defaultGF", key -> {
                // 这里可以根据key去数据库查询数据
                return "柳岩";
            });
            System.out.println("defaultGF = " + defaultGF);
        }
    
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    Caffeine 既然是缓存的一种,肯定需要有缓存的清除策略,不然的话内存总会有耗尽的时候。

    Caffeine 提供了三种缓存驱逐策略:

    1、基于容量:设置缓存的数量上限

    2、基于时间:设置缓存的有效时间

    3、基于引用:设置缓存为软引用或弱引用,利用 GC 来回收缓存数据。性能较差,不建议使用。

    		/**
         * 基于大小设置驱逐策略
         *
         * @throws InterruptedException
         */
        @Test
        void testEvictByNum() throws InterruptedException {
            // 创建缓存对象
            Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
                    // 设置缓存大小上限为 1
                    .maximumSize(1).build();
            // 存数据
            cache.put("gf1", "柳岩");
            cache.put("gf2", "范冰冰");
            cache.put("gf3", "迪丽热巴");
            // 延迟10ms,给清理线程一点时间
            Thread.sleep(10L);
            // 获取数据
            System.out.println("gf1: " + cache.getIfPresent("gf1"));
            System.out.println("gf2: " + cache.getIfPresent("gf2"));
            System.out.println("gf3: " + cache.getIfPresent("gf3"));
        }
    
        /**
         * 基于时间设置驱逐策略
         *
         * @throws InterruptedException
         */
        @Test
        void testEvictByTime() throws InterruptedException {
            // 创建缓存对象
            Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
                    // 设置缓存有效期为 1 秒
                    .expireAfterWrite(Duration.ofSeconds(1)).build();
            // 存数据
            cache.put("gf", "柳岩");
            // 获取数据
            System.out.println("gf: " + cache.getIfPresent("gf"));
            // 休眠2秒
            Thread.sleep(2000L);
            System.out.println("gf: " + cache.getIfPresent("gf"));
        }
    
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    注意:在默认情况下,当一个缓存元素过期时,Caffeine 不会立即将其清理和驱逐。而是在一次读或写操作后,或者在空闲时间完成对失效数据的驱逐。

    2.3、实现JVM进程缓存

    利用 Caffeine 实现下列需求:

    • 给根据 id 查询商品的业务添加缓存,缓存未命中时查询数据库
    • 给根据 id 查询商品库存的业务添加缓存,缓存未命中时查询数据库
    • 缓存初始大小为 100
    • 缓存上限为 10000

    实现

    首先,我们需要定义两个 Caffeine 的缓存对象,分别保存商品、库存的缓存数据。

    1、在 item-service 中的 com.heima.item.config 包下定义 CaffeineConfig 类:

    @Configuration
    public class CaffeineConfig {
    
        /**
         * 缓存商品数据
         *
         * @return
         */
        @Bean
        public Cache<Long, Item> itemCache() {
            return Caffeine.newBuilder()
                    // 设置初始大小为100
                    .initialCapacity(100)
                    // 设置缓存上限为10000
                    .maximumSize(10_000).build();
        }
    
        /**
         * 缓存商品库存数据
         *
         * @return
         */
        @Bean
        public Cache<Long, ItemStock> stockCache() {
            return Caffeine.newBuilder()
                    // 设置初始大小为100
                    .initialCapacity(100)
                    // 设置缓存上限为10000
                    .maximumSize(10_000).build();
        }
    
    }
    
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    2、然后,修改 item-service 中的 com.heima.item.web 包下的 ItemController 类,添加缓存逻辑:

    @RestController
    @RequestMapping("/item")
    public class ItemController {
    
        @Autowired
        private IItemService itemService;
    
        @Autowired
        private IItemStockService stockService;
    
        @Autowired
        private Cache<Long, Item> itemCache;
    
        @Autowired
        private Cache<Long, ItemStock> stockCache;
    
        /**
         * 根据商品id查询商品信息
         *
         * @param id
         * @return
         */
        @GetMapping("/{id}")
        public Item findById(@PathVariable("id") Long id) {
            /**
             * 这里的key和id是一样的
             * 优先根据id查询本地缓存,如果缓存未命中则根据数据库查询,并将数据存入缓存
             */
            return itemCache.get(id, key -> itemService.query().ne("status", 3).eq("id", key).one());
        }
    
        /**
         * 根据商品id查询商品库存
         *
         * @param id
         * @return
         */
        @GetMapping("/stock/{id}")
        public ItemStock findStockById(@PathVariable("id") Long id) {
            /**
             * 这里的key和id是一样的
             * 优先根据id查询本地缓存,如果缓存未命中则根据数据库查询,并将数据存入缓存
             */
            return stockCache.get(id, key -> stockService.getById(key));
        }
    
    }
    
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    3、Lua语法入门

    Nginx 编程需要用到 Lua 语言,因此我们必须先入门 Lua 的基本语法。

    3.1、初识Lua

    Lua 是一种轻量小巧的脚本语言,用标准C语言编写并以源代码形式开放, 其设计目的是为了嵌入应用程序中,从而为应用程序提供灵活的扩展和定制功能。官网:https://www.lua.org/

    Untitled

    Lua 经常嵌入到 C 语言开发的程序中,例如游戏开发、游戏插件等。

    Nginx 本身也是 C 语言开发的,因此也允许基于 Lua 做拓展。

    Hello World

    CentOS7 默认已经安装了 Lua 的语言环境,所以可以直接运行 Lua 代码。

    1、在 Linux 虚拟机的任意目录下,新建一个 hello.lua 文件

    2、添加下面的内容

    print('hello world!')
    
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    3、运行

    Untitled

    3.2、变量和循环

    学习任何语言必然离不开变量,而变量的声明必须先知道数据的类型。

    Lua的数据类型

    Lua 中支持的常见数据类型包括:

    Untitled

    另外,Lua 提供了 type() 函数来判断一个变量的数据类型:

    Untitled

    声明变量

    Lua 声明变量的时候无需指定数据类型,而是用 local 来声明变量为局部变量:

    -- 声明字符串,可以用单引号或双引号
    local str = 'hello'
    -- 字符串拼接可以使用 ..
    local str2 = 'hello' .. 'world'
    -- 声明数字
    local num = 21
    -- 声明布尔类型
    local flag = true
    
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    Lua 中的 table 类型既可以作为数组,又可以作为 Java 中的 map 来使用。数组就是特殊的 table,key 是数组角标而已:

    -- 声明数组(key为索引的table)
    local arr = {'java', 'python', 'lua'}
    -- 声明table,类似java的map
    local map = {name = 'Jack', age = 21}
    
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    Lua 中的数组角标是从 1 开始的,访问的时候与 Java 中类似:

    -- 访问数组,lua数组的角标是从1开始的
    print(arr[1])
    
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    Lua 中的 table 可以用 key 来访问:

    -- 访问table
    print(map['name'])
    print(map.name)
    
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    测试

    Untitled

    循环

    对于 table,我们可以利用 for 循环来遍历。不过数组和普通 table 的遍历略有差异。

    遍历数组

    -- 声明数组(key为索引的table)
    local arr = {'java', 'python', 'lua'}
    -- 遍历数组
    for index,value in ipairs(arr) do
        print(index, value) 
    end
    
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    遍历普通 table

    -- 声明map,也就是table
    local map = {name='Jack', age=21}
    -- 遍历table
    for key,value in pairs(map) do
       print(key, value) 
    end
    
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    测试

    vim hello.lua
    
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    Untitled

    Untitled

    3.3、条件控制、函数

    Lua 中的条件控制和函数声明与 Java 类似。

    函数

    定义函数的语法:

    function 函数名(argument1, argument2..., argumentn)
        -- 函数体
        return 返回值
    end
    
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    例如,定义一个函数,用来打印数组:

    function printArr(arr)
        for index, value in ipairs(arr) do
            print(value)
        end
    end
    
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    测试

    vim hello.lua
    
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    Untitled

    Untitled

    条件控制

    类似 Java 的条件控制,例如 if、else 语法:

    if(布尔表达式)
    then
       --[布尔表达式为 true 时执行该语句块]--
    else
       --[布尔表达式为 false 时执行该语句块]--
    end
    
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    与 java 不同,布尔表达式中的逻辑运算是基于英文单词:

    Untitled

    案例

    需求:自定义一个函数,可以打印 table,当参数为 nil 时,打印错误信息

    vim hello.lua
    
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    Untitled

    Untitled

    4、多级缓存

    多级缓存的实现离不开 Nginx 编程,而 Nginx 编程又离不开 OpenResty。

    4.1、安装OpenResty

    OpenResty® 是一个基于 Nginx 的高性能 Web 平台,用于方便地搭建能够处理超高并发、扩展性极高的动态 Web 应用、Web 服务和动态网关。具备下列特点:

    • 具备 Nginx 的完整功能
    • 基于 Lua 语言进行扩展,集成了大量精良的 Lua 库、第三方模块
    • 允许使用 Lua 自定义业务逻辑、自定义库

    官方网站: https://openresty.org/cn/

    Untitled

    安装开发库

    首先xu要安装OpenResty的依赖开发库,执行命令:

    yum install -y pcre-devel openssl-devel gcc --skip-broken
    
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    安装OpenResty仓库

    你可以在你的 CentOS 系统中添加 openresty 仓库,这样就可以便于未来安装或更新我们的软件包(通过 yum check-update 命令)。运行下面的命令就可以添加我们的仓库:

    yum-config-manager --add-repo https://openresty.org/package/centos/openresty.repo
    
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    安装OpenResty

    然后就可以像下面这样安装软件包,比如 openresty

    yum install -y openresty
    
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    安装opm工具

    opm 是 OpenResty 的一个管理工具,可以帮助我们安装一个第三方的 Lua 模块。

    如果你想安装命令行工具 opm,那么可以像下面这样安装 openresty-opm 包:

    yum install -y openresty-opm
    
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    目录结构

    默认情况下,OpenResty 安装的目录是:/usr/local/openresty

    Untitled

    看到里面的 nginx 目录了吗,OpenResty 就是在 Nginx 基础上集成了一些 Lua 模块。

    配置nginx的环境变量

    打开配置文件:

    vi /etc/profile
    
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    在最下面加入两行:

    export NGINX_HOME=/usr/local/openresty/nginx
    export PATH=${NGINX_HOME}/sbin:$PATH
    
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    NGINX_HOME:后面是 OpenResty 安装目录下的 nginx 目录

    然后让配置生效:

    source /etc/profile
    
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    运行

    运行方式与 nginx 基本一致:

    # 启动nginx
    nginx
    # 重新加载配置
    nginx -s reload
    # 停止
    nginx -s stop
    
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    nginx 的默认配置文件注释太多,影响我们后续的编辑,这里将 nginx.conf 中的注释部分删除,保留有效部分。

    修改 /usr/local/openresty/nginx/conf/nginx.conf 文件,内容如下:

    # user  nobody;
    worker_processes  1;
    error_log  logs/error.log;
    
    events {
        worker_connections  1024;
    }
    
    http {
        include       mime.types;
        default_type  application/octet-stream;
        sendfile        on;
        keepalive_timeout  65;
    
        server {
            listen       8081;
            server_name  localhost;
            location / {
                root   html;
                index  index.html index.htm;
            }
            error_page   500 502 503 504  /50x.html;
            location = /50x.html {
                root   html;
            }
        }
    }
    
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    在 Linux 的控制台输入命令以启动 nginx:

    nginx
    
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    然后访问页面:http://nginx服务器地址:8081

    Untitled

    4.2、OpenResty快速入门

    我们希望达到的多级缓存架构如图:

    Untitled

    其中:

    • Mac 上的 nginx 用来做反向代理服务,将前端查询商品的 ajax 请求代理到 OpenResty 集群
    • OpenResty 集群用来编写多级缓存业务

    反向代理流程

    商品详情页面目前展示的是假数据,在浏览器的控制台可以看到查询商品信息的请求:

    Untitled

    请求地址是 localhost,端口号是 80,这样就能被 Mac 上安装的 Nginx 服务给接收到了。然后将这个请求反向代理到了 Linux 的 OpenResty 集群:

    Untitled

    我们需要在 OpenResty 中编写业务逻辑,查询商品数据并返回到浏览器。

    但是这次,我们先在 OpenResty 接收请求,返回假的商品数据。

    OpenResty监听请求

    OpenResty 的很多功能都依赖于其目录下的 Lua 库,需要在 nginx.conf 中指定依赖库的目录,并导入依赖:

    1、添加对 OpenResty 的 Lua 模块的加载

    修改 /usr/local/openresty/nginx/conf/nginx.conf 文件,在其中的 http 下面,添加下面代码:

    # 加载lua模块
    lua_package_path "/usr/local/openresty/lualib/?.lua;;";
    # 加载c模块     
    lua_package_cpath "/usr/local/openresty/lualib/?.so;;";
    
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    2、监听 /api/item 路径

    修改 /usr/local/openresty/nginx/conf/nginx.conf 文件,在 nginx.conf 的 server 下面,添加对 /api/item 这个路径的监听:

    location /api/item {
        # 默认的响应类型
        default_type application/json;
        # 响应结果由lua/item.lua文件来决定
        content_by_lua_file lua/item.lua;
    }
    
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    这个监听,就类似于 SpringMVC 中的 @GetMapping("/api/item") 做路径映射。

    content_by_lua_file lua/item.lua 则相当于调用 item.lua 这个文件,执行其中的业务逻辑,把结果返回给用户。相当于在 Java 中调用了 service。

    编写item.lua

    1、在 /usr/local/openresty/nginx目录创建文件夹:lua

    cd /usr/local/openresty/nginx
    mkdir lua
    
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    2、在 /usr/local/openresty/nginx/lua 文件夹下,新建文件:item.lua

    cd /usr/local/openresty/nginx
    touch lua/item.lua
    
    
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    3、编写 item.lua,返回假数据

    在 item.lua 中,利用 ngx.say() 函数返回数据到 Response 中

    ngx.say('{"id":10001,"name":"SALSA AIR","title":"RIMOWA 26寸托运箱拉杆箱 SALSA AIR系列果绿色 820.70.36.4","price":19900,"image":"https://m.360buyimg.com/mobilecms/s720x720_jfs/t6934/364/1195375010/84676/e9f2c55f/597ece38N0ddcbc77.jpg!q70.jpg.webp","category":"拉杆箱","brand":"RIMOWA","spec":"","status":1,"createTime":"2019-04-30T16:00:00.000+00:00","updateTime":"2019-04-30T16:00:00.000+00:00","stock":2999,"sold":31290}')
    
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    4、重新加载配置

    nginx -s reload
    
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    刷新商品页面:http://localhost/item.html?id=1001,即可看到效果:

    Untitled

    4.3、请求参数处理

    前面我们在 OpenResty 接收前端请求,但是返回的是假数据。

    要想返回真实数据,必须根据前端传来的商品 id 去查询商品信息才可以。

    那么如何获取前端传递的商品参数呢?

    获取参数的API

    OpenResty 提供了各种 API 用来获取不同类型的前端请求参数:

    Untitled

    获取参数并返回

    前端发起的 ajax 请求如图:

    Untitled

    可以看到商品 id 是以路径占位符方式进行传递的,因此可以利用正则表达式匹配的方式来获取 id

    1、获取商品 id

    修改 /usr/local/openresty/nginx/nginx.conf 文件中监听 /api/item 的代码,利用正则表达式获取 id:

    				location ~ /api/item/(\d+) {
                # 默认的响应类型
                default_type application/json;
                # 响应结果由lua/item.lua文件来决定
                content_by_lua_file lua/item.lua;
            }
    
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    2、拼接 id 并返回

    修改 /usr/local/openresty/nginx/lua/item.lua 文件,获取 id 并拼接到结果中返回:

    -- 获取路径参数
    local id =ngx.var[1]
    
    -- 返回结果
    ngx.say('{"id":' .. id .. ',"name":"SALSA AIR","title":"RIMOWA 26寸托运箱拉杆箱 SALSA AIR系列果绿色 820.70.36.4","price":19900,"image":"https://m.360buyimg.com/mobilecms/s720x720_jfs/t6934/364/1195375010/84676/e9f2c55f/597ece38N0ddcbc77.jpg!q70.jpg.webp","category":"拉杆箱","brand":"RIMOWA","spec":"","status":1,"createTime":"2019-04-30T16:00:00.000+00:00","updateTime":"2019-04-30T16:00:00.000+00:00","stock":2999,"sold":31290}')
    
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    3、重新加载并测试

    nginx -s reload
    
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    刷新页面就可以看到结果中已经带上了 id:

    Untitled

    4.4、查询Tomcat

    拿到商品 id 后,本应去缓存中查询商品信息,不过目前我们还未建立 nginx、redis 缓存。因此,这里我们先根据商品 id 去 tomcat 查询商品信息。我们实现如图部分:

    Untitled

    发送http请求的API

    nginx 提供了内部 API 用以发送 http 请求:

    local resp = ngx.location.capture("/path",{
        method = ngx.HTTP_GET,   -- 请求方式
    		-- 两者选择其中一种
        args = {a=1,b=2},  -- get方式传参数
    		body = "c=3&d=4"  -- post方式传参数
    })
    
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    返回的响应内容包括:

    • resp.status:响应状态码
    • resp.header:响应头,是一个 table
    • resp.body:响应体,就是响应数据(JSON字符串)

    注意:这里的 path 是路径,并不包含 IP 和端口。这个请求会被 nginx 内部的 server 监听并处理。

    但是我们希望将这个请求发送到 Tomcat 服务器,所以还需要编写一个 server 来对这个路径做反向代理:

    location /path {
         # tomcat服务器的ip地址和端口
         proxy_pass http://1.117.74.26:8081;
     }
    
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    原理如图:

    Untitled

    封装http工具

    下面,我们封装一个发送 Http 请求的工具,基于 ngx.location.capture 来实现查询 tomcat。

    1、添加反向代理,到 tomcat 服务

    因为 item-service 中的接口都是 /item 开头的,所以我们监听 /item 路径,代理 tomcat 服务。

    修改 /usr/local/openresty/nginx/conf/nginx.conf 文件,添加一个 location:

    location /item {
       proxy_pass http://1.117.74.26:8085;
    }
    
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    以后只要我们调用 ngx.location.capture("/item"),就一定能发送请求到 tomcat 服务。

    2、封装工具类

    之前我们说过,OpenResty 启动时会加载以下两个目录中的工具文件:

    Untitled

    所以自定义的 http 工具也需要放到这个目录下。

    /usr/local/openresty/lualib目录下,新建一个 common.lua 文件:

    -- 封装函数,发送http请求,并解析响应
    local function read_http(path, params)
        local resp = ngx.location.capture(path,{
            method = ngx.HTTP_GET,
            args = params,
        })
        if not resp then
            -- 记录错误信息,返回404
            ngx.log(ngx.ERR, "http查询失败, path: ", path , ", args: ", args)
            ngx.exit(404)
        end
        return resp.body
    end
    -- 将方法导出
    local _M = {  
        read_http = read_http
    }  
    return _M
    
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    这个工具将 read_http 函数封装到 _M 这个 table 类型的变量中,并且返回,这类似于导出。

    使用的时候,可以利用 require('common') 来导入该函数库,这里的 common是函数库的文件名。

    3、实现商品查询

    最后,我们修改 /usr/local/openresty/lua/item.lua 文件,利用刚刚封装好的函数库实现对 tomcat 的查询:

    -- 引入自定义common工具模块,返回值是common中返回的 _M
    local common = require("common")
    -- 从 common中获取read_http这个函数
    local read_http = common.read_http
    -- 获取路径参数
    local id = ngx.var[1]
    -- 根据id查询商品
    local itemJSON = read_http("/item/".. id, nil)
    -- 根据id查询商品库存
    local itemStockJSON = read_http("/item/stock/".. id, nil)
    
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    这里查询到的结果是 json 字符串,并且包含商品信息和商品库存两个 json 字符串,页面最终需要的是把这两个 json 拼接成一个 json:

    Untitled

    这就需要我们先把 JSON 变为 lua 的 table,完成数据整合后,再转为 JSON。

    CJSON工具类

    OpenResty 提供了一个 cjson 的模块用来处理 JSON 的序列化和反序列化。

    官方地址: https://github.com/openresty/lua-cjson/

    1、引入cjson模块:

    local cjson = require "cjson"
    
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    2、序列化:

    local obj = {
        name = 'jack',
        age = 21
    }
    -- 把 table 序列化为 json
    local json = cjson.encode(obj)
    
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    3、反序列化:

    local json = '{"name": "jack", "age": 21}'
    -- 反序列化 json为 table
    local obj = cjson.decode(json);
    print(obj.name)
    
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    实现Tomcat查询

    下面,我们修改之前的 item.lua 中的业务,添加 json 处理功能:

    -- 导入common函数库
    local common = require('common') -- require后面跟着的就是文件名
    local read_http = common.read_http
    -- 导入cjson库
    local cjson = require('cjson')
    
    -- 获取路径参数
    local id =ngx.var[1]
    
    -- 查询商品信息
    local itemJSON = read_http("/item/" .. id, nil)
    
    -- 查询库存信息
    local stockJSON = read_http("/item/stock/" .. id, nil)
    
    -- 将JSON转化为lua的table
    local item = cjson.decode(itemJSON)
    local stock = cjson.decode(stockJSON)
    
    -- 组合数据
    item.stock = stock.stock
    item.sold = stock.sold
    
    -- 将item序列化为json,并返回结果
    ngx.say(cjson.encode(item))
    
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    基于ID负载均衡

    刚才的代码中,我们的 tomcat 是单机部署。而在实际开发中,tomcat 一定是集群模式:

    Untitled

    因此,OpenResty 需要对 tomcat 集群做负载均衡。

    而默认的负载均衡规则是轮询模式,当我们查询 /item/10001 时:

    • 第一次会访问 8081 端口的 tomcat 服务,在该服务内部就形成了 JVM 进程缓存
    • 第二次会访问 8082 端口的 tomcat 服务,在该服务内部没有 JVM 缓存(因为JVM缓存无法共享),那么会查询数据库

    你看,因为轮询的原因,第一次查询 8081 形成的 JVM 缓存并未生效,直到下一次再次访问到 8081 时才可以生效,缓存命中率太低了。

    怎么办?

    如果能让同一个商品,每次查询时都访问到同一个 tomcat 服务,那么 JVM 缓存就一定能生效了。

    也就是说,我们需要根据商品 id 做负载均衡,而不是轮询。

    原理

    nginx 提供了基于请求路径做负载均衡的算法:

    nginx 根据请求路径做 hash 运算,把得到的数值对 tomcat 服务的数量进行取余,余数是几,就访问第几个 tomcat 服务,实现负载均衡。

    例如:

    • 我们的请求路径是 /item/10001
    • tomcat 总数为2台(8085、8086)
    • 对请求路径 /item/10001 做 hash 运算求余的结果为 1
    • 则访问第一个 tomcat 服务,也就是 8085

    只要 id 不变,每次 hash 运算结果也不会变,那就可以保证同一个商品,一直访问同一个 tomcat 服务,确保 JVM 缓存生效。

    实现

    修改 /usr/local/openresty/nginx/conf/nginx.conf 文件,实现基于 ID 做负载均衡。

    # user  nobody;
    worker_processes  1;
    error_log  logs/error.log;
    
    events {
        worker_connections  1024;
    }
    
    http {
        include       mime.types;
        default_type  application/octet-stream;
        sendfile        on;
        keepalive_timeout  65;
        # 加载lua模块
        lua_package_path "/usr/local/openresty/lualib/?.lua;;";
        # 加载c模块     
        lua_package_cpath "/usr/local/openresty/lualib/?.so;;";
    
        upstream tomcat-cluster {
            hash $request_uri;
            server 1.117.74.26:8085;
            server 1.117.74.26:8086;
        }
    
        server {
            listen       8081;
            server_name  localhost;
    
            location /item {
                proxy_pass http://tomcat-cluster;
            }
            
            location ~ /api/item/(\d+) {
                # 默认的响应类型
                default_type application/json;
                # 响应结果由lua/item.lua文件来决定
                content_by_lua_file lua/item.lua;
            }
    
            location / {
                root   html;
                index  index.html index.htm;
            }
            error_page   500 502 503 504  /50x.html;
            location = /50x.html {
                root   html;
            }
        }
    }
    
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    重新加载 OpenResty

    nginx -s reload
    
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    4.5、Redis缓存预热

    Redis 缓存会面临冷启动问题:

    冷启动:服务刚刚启动时,Redis 中并没有缓存,如果所有商品数据都在第一次查询时添加缓存,可能会给数据库带来较大压力。

    缓存预热:在实际开发中,我们可以利用大数据统计用户访问的热点数据,在项目启动时将这些热点数据提前查询并保存到 Redis 中。

    我们数据量较少,并且没有数据统计的相关功能,目前可以在启动时将所有数据都放入缓存中。

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    1、利用 Docker 安装 Redis

    docker run --name redis -p 6379:6379 -d redis redis-server --appendonly yes
    
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    2、在 item-service 服务中引入 Redis 依赖

    
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.bootgroupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-redisartifactId>
    dependency>
    
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    3、配置 Redis 地址

    spring:
      redis:
        host: 1.12.65.61
    
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    4、编写初始化类

    缓存预热需要在项目启动时完成,并且必须是拿到 RedisTemplate 之后。

    这里我们利用 InitializingBean 接口来实现,因为 InitializingBean 可以在对象被 Spring 创建并且成员变量全部注入后执行。

    @Component
    public class RedisHandler implements InitializingBean {
    
        @Autowired
        private StringRedisTemplate redisTemplate;
    
        @Autowired
        private IItemService itemService;
    
        @Autowired
        private IItemStockService stockService;
    
        private static final ObjectMapper MAPPER = new ObjectMapper();
    
        @Override
        public void afterPropertiesSet() throws Exception {
            // 初始化缓存
            // 1、查询商品信息
            List<Item> itemList = itemService.list();
            // 2、放入缓存
            for (Item item : itemList) {
                // 2.1、item序列化为JSON
                String json = MAPPER.writeValueAsString(item);
                // 2.2、存入redis
                redisTemplate.opsForValue().set("item:id:" + item.getId(), json);
            }
    
            // 3、查询商品库存信息
            List<ItemStock> stockList = stockService.list();
            // 4、放入缓存
            for (ItemStock stock : stockList) {
                // 4.1、item序列化为JSON
                String json = MAPPER.writeValueAsString(stock);
                // 4.2、存入redis
                redisTemplate.opsForValue().set("item:stock:id:" + stock.getId(), json);
            }
        }
    }
    
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    4.6、查询Redis缓存

    现在,Redis 缓存已经准备就绪,我们可以在 OpenResty 中实现查询 Redis 的逻辑了。如下图红框所示:

    Untitled

    当请求进入 OpenResty 之后:

    • 优先查询 Redis 缓存
    • 如果 Redis 缓存未命中,再查询 Tomcat

    封装Redis工具

    OpenResty 提供了操作 Redis 的模块,我们只要引入该模块就能直接使用。但是为了方便,我们将 Redis 操作封装到之前的 common.lua 工具库中。

    1、引入 Redis 模块,并初始化 Redis 对象

    修改 /usr/local/openresty/lualib/common.lua 文件:

    -- 导入redis
    local redis = require('resty.redis')
    -- 初始化redis
    local red = redis:new()
    -- 设置redis超时时间,单位是毫秒(建立连接的超时时间、发送请求的超时时间、响应结果的超时时间)
    red:set_timeouts(1000, 1000, 1000)
    
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    2、封装函数,用来释放 Redis 连接,其实是放入连接池

    -- 关闭redis连接的工具方法,其实是放入连接池
    local function close_redis(red)
        local pool_max_idle_time = 10000 -- 连接的空闲时间,单位是毫秒
        local pool_size = 100 --连接池大小
        local ok, err = red:set_keepalive(pool_max_idle_time, pool_size)
        if not ok then
            ngx.log(ngx.ERR, "放入redis连接池失败: ", err)
        end
    end
    
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    3、封装函数,根据 key 查询 Redis 数据

    -- 查询redis的方法,ip和port是redis地址,key是查询的key
    local function read_redis(ip, port, key)
        -- 获取一个连接
        local ok, err = red:connect(ip, port)
        if not ok then
            ngx.log(ngx.ERR, "连接redis失败 : ", err)
            return nil
        end
        -- 查询redis
        local resp, err = red:get(key)
        -- 查询失败处理
        if not resp then
            ngx.log(ngx.ERR, "查询Redis失败: ", err, ", key = " , key)
        end
        --得到的数据为空处理
        if resp == ngx.null then
            resp = nil
            ngx.log(ngx.ERR, "查询Redis数据为空, key = ", key)
        end
        close_redis(red)
        return resp
    end
    
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    完整的 common.lua:

    -- 导入redis
    local redis = require('resty.redis')
    -- 初始化redis
    local red = redis:new()
    -- 设置redis超时时间,单位是毫秒(建立连接的超时时间、发送请求的超时时间、响应结果的超时时间)
    red:set_timeouts(1000, 1000, 1000)
    
    -- 关闭redis连接的工具方法,其实是放入连接池
    local function close_redis(red)
        local pool_max_idle_time = 10000 -- 连接的空闲时间,单位是毫秒
        local pool_size = 100 --连接池大小
        local ok, err = red:set_keepalive(pool_max_idle_time, pool_size)
        if not ok then
            ngx.log(ngx.ERR, "放入redis连接池失败: ", err)
        end
    end
    
    -- 查询redis的方法,ip和port是redis地址,key是查询的key
    local function read_redis(ip, port, key)
        -- 获取一个连接
        local ok, err = red:connect(ip, port)
        if not ok then
            ngx.log(ngx.ERR, "连接redis失败 : ", err)
            return nil
        end
        -- 查询redis
        local resp, err = red:get(key)
        -- 查询失败处理
        if not resp then
            ngx.log(ngx.ERR, "查询Redis失败: ", err, ", key = " , key)
        end
        --得到的数据为空处理
        if resp == ngx.null then
            resp = nil
            ngx.log(ngx.ERR, "查询Redis数据为空, key = ", key)
        end
        close_redis(red)
        return resp
    end
    
    -- 封装函数,发送http请求,并解析响应
    local function read_http(path, params)
        local resp = ngx.location.capture(path,{
            method = ngx.HTTP_GET,
            args = params,
        })
        if not resp then
            -- 记录错误信息,返回404
            ngx.log(ngx.ERR, "http查询失败, path: ", path , ", args: ", args)
            ngx.exit(404)
        end
        return resp.body
    end
    
    -- 将方法导出
    local _M = {  
        read_http = read_http,
        read_redis = read_redis
    }  
    return _M
    
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    实现Redis查询

    接下来,我们就可以去修改 item.lua 文件,实现对 Redis 的查询了。

    查询的逻辑是:

    • 根据 id 查询 Redis
    • 如果查询失败则继续查询 Tomcat
    • 将查询结果返回

    1、修改 /usr/local/openresty/lua/item.lua 文件,添加一个查询函数:

    -- 封装查询函数
    function read_data(key, path, params)
        -- 优先查询redis
        local resp = read_redis("1.12.65.61", 6379, key)
        -- 判断查询结果
        if not resp then
            ngx.log(ngx.ERR, "redis查询失败,尝试查询http,key: ", key)
            -- redis查询失败,去查询http
            resp = read_http(path, params)
        end
        -- 返回数据
        return resp
    end
    
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    2、而后修改商品查询、库存查询的业务:

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    3、完整的 item.lua 代码:

    -- 导入common函数库
    local common = require('common') -- require后面跟着的就是文件名
    local read_http = common.read_http
    local read_redis = common.read_redis
    
    -- 导入cjson库
    local cjson = require('cjson')
    
    -- 封装查询函数
    function read_data(key, path, params)
        -- 优先查询redis
        local resp = read_redis("1.12.65.61", 6379, key)
        -- 判断查询结果
        if not resp then
            ngx.log(ngx.ERR, "redis查询失败,尝试查询http,key: ", key)
            -- redis查询失败,去查询http
            resp = read_http(path, params)
        end
        -- 返回数据
        return resp
    end
    
    -- 获取路径参数
    local id =ngx.var[1]
    
    -- 查询商品信息
    local itemJSON = read_data("item:id:" .. id, "/item/" .. id, nil)
    
    -- 查询库存信息
    local stockJSON = read_data("item:stock:id:" .. id, "/item/stock/" .. id, nil)
    
    -- 将JSON转化为lua的table
    local item = cjson.decode(itemJSON)
    local stock = cjson.decode(stockJSON)
    
    -- 组合数据
    item.stock = stock.stock
    item.sold = stock.sold
    
    -- 将item序列化为json,并返回结果
    ngx.say(cjson.encode(item))
    
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    4、重新加载 OpenResty

    nginx -s reload
    
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    4.7、Nginx本地缓存

    Untitled

    本地缓存API

    OpenResty 为 Nginx 提供了 shard dict 的功能,可以在 nginx 的多个 worker 进程之间共享数据,实现缓存功能。

    1、开启共享字典,在 nginx.conf 的 http 下添加配置:

    # 共享字典,也就是本地缓存,名称叫做:item_cache,大小150m
    lua_shared_dict item_cache 150m;
    
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    Untitled

    2、操作共享字典:

    -- 获取本地缓存对象
    local item_cache = ngx.shared.item_cache
    -- 存储, 指定key、value、过期时间,单位是秒,默认为0代表永不过期
    item_cache:set('key', 'value', 1000)
    -- 读取
    local val = item_cache:get('key')
    
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    实现本地缓存查询

    1、修改 /usr/local/openresty/lua/item.lua 文件,修改 read_data 查询函数,添加本地缓存逻辑:

    -- 导入共享词典(本地缓存)
    local item_cache = ngx.shared.item_cache
    
    -- 封装查询函数
    function read_data(key, expire, path, params)
        -- 优先查询本地缓存
        local val = item_cache:get(key)
        if not val then
            ngx.log(ngx.ERR, "本地缓存查询失败,尝试查询Redis,key: ", key)
            -- 查询redis
            val = read_redis("1.12.65.61", 6379, key)
            -- 判断查询结果
            if not val then
                ngx.log(ngx.ERR, "redis查询失败,尝试查询http,key: ", key)
                -- redis查询失败,去查询http
                val = read_http(path, params)
            end
        end
        -- 查询成功,先把数据写入nginx本地缓存
        item_cache:set(key, val, expire)
        -- 返回数据
        return val
    end
    
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    2、修改 item.lua 中查询商品和库存的业务,实现最新的 read_data 函数:

    Untitled

    其实就是多了缓存时间参数,过期后 nginx 缓存会自动删除,下次访问即可更新缓存。

    这里给商品基本信息设置超时时间为 30 分钟,库存为 1 分钟。

    因为库存更新频率较高,如果缓存时间过长,可能与数据库差异较大。

    3、完整的 item.lua 文件:

    -- 导入common函数库
    local common = require('common') -- require后面跟着的就是文件名
    local read_http = common.read_http
    local read_redis = common.read_redis
    
    -- 导入cjson库
    local cjson = require('cjson')
    
    -- 导入共享词典(本地缓存)
    local item_cache = ngx.shared.item_cache
    
    -- 封装查询函数
    function read_data(key, expire, path, params)
        -- 优先查询本地缓存
        local val = item_cache:get(key)
        if not val then
            ngx.log(ngx.ERR, "本地缓存查询失败,尝试查询Redis,key: ", key)
            -- 查询redis
            val = read_redis("1.12.65.61", 6379, key)
            -- 判断查询结果
            if not val then
                ngx.log(ngx.ERR, "redis查询失败,尝试查询http,key: ", key)
                -- redis查询失败,去查询http
                val = read_http(path, params)
            end
        end
        -- 查询成功,先把数据写入nginx本地缓存
        item_cache:set(key, val, expire)
        -- 返回数据
        return val
    end
    
    -- 获取路径参数
    local id =ngx.var[1]
    
    -- 查询商品信息
    local itemJSON = read_data("item:id:" .. id, 1800, "/item/" .. id, nil)
    
    -- 查询库存信息
    local stockJSON = read_data("item:stock:id:" .. id, 60, "/item/stock/" .. id, nil)
    
    -- 将JSON转化为lua的table
    local item = cjson.decode(itemJSON)
    local stock = cjson.decode(stockJSON)
    
    -- 组合数据
    item.stock = stock.stock
    item.sold = stock.sold
    
    -- 将item序列化为json,并返回结果
    ngx.say(cjson.encode(item))
    
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    4、重新加载 OpenResty

    nginx -s reload
    
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    5、缓存同步

    大多数情况下,浏览器查询到的都是缓存数据,如果缓存数据与数据库数据存在较大差异,可能会产生比较严重的后果。

    所以我们必须保证数据库数据和缓存数据的一致性,这就是缓存与数据库的同步。

    5.1、数据同步策略

    缓存数据同步的常见方式有三种:

    1、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

    2、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

    3、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

    而异步通知又可以基于 MQ 或者 Canal 来实现:

    1、基于 MQ 的异步通知:

    Untitled

    • 商品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

    依然有少量的代码侵入。

    2、基于 Canal 的通知:

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    • 商品服务完成对数据的修改后,业务直接结束,没有任何代码侵入
    • Canal 监听 MySQL 变化,当发现变化后,立即通知缓存服务
    • 缓存服务接收到 Canal 通知,更新缓存

    代码零侵入

    5.2、安装Canal

    Canal,译意为 水道 / 管道 / 沟渠,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 & 消费。GitHub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:

    Untitled

    • 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 事件,将数据变更反映它自己的数据

    而 Canal 就是把自己伪装成 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 的客户端,进而完成对其它数据库的同步。

    Untitled

    开启MySQL主从

    Canal 是基于 MySQL 的主从同步功能,因此必须先开启 MySQL 的主从功能才可以。

    这里以之前用 Docker 运行的 mysql 为例:

    1、开启binlog

    打开 mysql 容器挂载的日志文件,我的在 /opt/mysql/conf目录:

    Untitled

    修改文件:

    vim /opt/mysql/conf/my.cnf
    
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    添加内容:

    log-bin=/var/lib/mysql/mysql-bin
    binlog-do-db=heima
    
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    • log-bin=/var/lib/mysql/mysql-bin:设置 binary log 文件的存放地址和文件名,叫做 mysql-bin
    • binlog-do-db=heima:指定对哪个 database 记录 binary log events,这里记录 heima 这个库

    最终效果:

    [mysqld]
    skip-name-resolve
    character_set_server=utf8
    datadir=/var/lib/mysql
    server-id=1000
    log-bin=/var/lib/mysql/mysql-bin
    binlog-do-db=heima
    
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    2、设置用户权限

    接下来添加一个仅用于数据同步的账户,出于安全考虑,这里仅提供对 heima 这个库的操作权限。

    create user canal@'%' IDENTIFIED by 'canal';
    GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT,SUPER ON *.* TO 'canal'@'%' identified by 'canal';
    FLUSH PRIVILEGES;
    
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    Untitled

    重启 mysql 容器即可:

    docker restart mysql
    
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    测试设置是否成功:在 mysql 控制台或者 Navicat 中,输入命令:

    show master status;
    
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    安装Canal

    1、创建网络

    我们需要创建一个网络,将 MySQL、Canal、MQ 放到同一个 Docker 网络中:

    docker network create heima
    
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    让 mysql 加入这个网络:

    docker network connect heima mysql
    
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    2、安装Canal

    运行命令创建 Canal 容器:

    docker run -p 11111:11111 --name canal \
    -e canal.destinations=heima \
    -e canal.instance.master.address=mysql:3306  \
    -e canal.instance.dbUsername=canal  \
    -e canal.instance.dbPassword=canal  \
    -e canal.instance.connectionCharset=UTF-8 \
    -e canal.instance.tsdb.enable=true \
    -e canal.instance.gtidon=false  \
    -e canal.instance.filter.regex=heima\\..* \
    --network heima \
    -d canal/canal-server:v1.1.5
    
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    • -p 11111:11111:这是 canal 的默认监听端口
    • -e canal.destinations=heima:canal 集群名称
    • -e canal.instance.master.address=mysql:3306:数据库地址和端口,这里因为 mysql 和 canal 在同一个 docker 网络,所以可以用容器名称进行互联;如果不知道 mysql 容器地址,可以通过 docker inspect 容器id 来查看
    • -e canal.instance.dbUsername=canal:数据库用户名
    • -e canal.instance.dbPassword=canal :数据库密码
    • -e canal.instance.filter.regex=:canal 要监听的库名称

    表名称监听支持的语法:

    mysql 数据解析关注的表,Perl正则表达式.
    多个正则之间以逗号(,)分隔,转义符需要双斜杠(\\) 
    常见例子:
    1. 所有表:.*   or  .*\\..*
    2. canal schema下所有表: canal\\..*
    3. canal下的以canal打头的表:canal\\.canal.*
    4. canal schema下的一张表:canal.test1
    5. 多个规则组合使用然后以逗号隔开:canal\\..*,mysql.test1,mysql.test2
    
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    3、查看 canal 的运行日志:

    docker logs -f canal
    
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    查看 canal 是否与 mysql 建立连接

    进入 canal 容器内部:

    docker exec -it canal bash
    
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    查看 canal 的运行日志:

    tail -f canal-server/logs/canal/canal.log
    
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    tail -f canal-server/logs/heima/heima.log
    
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    Untitled

    5.3、监听Canal

    Canal 提供了各种语言的客户端,当 Canal 监听到 binlog 发生变化时,会通知 Canal 的客户端。

    Untitled

    我们可以利用 Canal 提供的 Java 客户端,监听 Canal 通知消息。当收到变化的消息时,完成对缓存的更新。

    不过这里我们会使用 GitHub 上的第三方开源的 canal-starter 客户端。地址:https://github.com/NormanGyllenhaal/canal-client

    与 SpringBoot 完美整合,自动装配,比官方客户端要简单好用很多。

    1、引入依赖

    
    <dependency>
        <groupId>top.javatoolgroupId>
        <artifactId>canal-spring-boot-starterartifactId>
        <version>1.2.1-RELEASEversion>
    dependency>
    
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    2、编写配置

    canal:
      destination: heima # canal的集群名字,要与安装canal时设置的名称一致
      server: 1.12.65.61:11111 # canal服务地址
    
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    3、编写监听器

    通过实现 EntryHandler 接口编写监听器,监听 Canal 消息。注意两点:

    • 实现类通过 @CanalTable("tb_item") 指定监听的表信息
    • EntryHandler的泛型是与表对应的实体类

    Untitled

    @CanalTable("tb_item")
    @Component
    public class ItemHandler implements EntryHandler<Item> {
    
        @Autowired
        private RedisHandler redisHandler;
    
        @Autowired
        private Cache<Long, Item> itemCache;
    
        @Override
        public void insert(Item item) {
            // 写数据到JVM进程缓存
            itemCache.put(item.getId(), item);
            // 写数据到redis缓存
            redisHandler.saveItem(item);
        }
    
        /**
         * @param before 更新前的数据
         * @param after  更新后的数据
         */
        @Override
        public void update(Item before, Item after) {
            // 写数据到JVM进程缓存
            itemCache.put(after.getId(), after);
            // 写数据到redis缓存
            redisHandler.saveItem(after);
        }
    
        @Override
        public void delete(Item item) {
            // 删除数据到JVM进程缓存
            itemCache.invalidate(item.getId());
            // 删除数据到redis
            redisHandler.deleteItemById(item.getId());
        }
    }
    
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    在这里对 Redis 的操作都封装到了 RedisHandler 这个对象中,是我们之前做缓存预热时编写的一个类,内容如下:

    @Component
    public class RedisHandler implements InitializingBean {
    
        @Autowired
        private StringRedisTemplate redisTemplate;
    
        @Autowired
        private IItemService itemService;
    
        @Autowired
        private IItemStockService stockService;
    
        private static final ObjectMapper MAPPER = new ObjectMapper();
    
        @Override
        public void afterPropertiesSet() throws Exception {
            // 初始化缓存
            // 1、查询商品信息
            List<Item> itemList = itemService.list();
            // 2、放入缓存
            for (Item item : itemList) {
                // 2.1、item序列化为JSON
                String json = MAPPER.writeValueAsString(item);
                // 2.2、存入redis
                redisTemplate.opsForValue().set("item:id:" + item.getId(), json);
            }
    
            // 3、查询商品库存信息
            List<ItemStock> stockList = stockService.list();
            // 4、放入缓存
            for (ItemStock stock : stockList) {
                // 4.1、item序列化为JSON
                String json = MAPPER.writeValueAsString(stock);
                // 4.2、存入redis
                redisTemplate.opsForValue().set("item:stock:id:" + stock.getId(), json);
            }
        }
    
        public void saveItem(Item item) {
            try {
                String json = MAPPER.writeValueAsString(item);
                redisTemplate.opsForValue().set("item:id:" + item.getId(), json);
            } catch (JsonProcessingException e) {
                throw new RuntimeException(e);
            }
        }
    
        public void deleteItemById(Long id) {
            redisTemplate.delete("item:id:" + id);
        }
    
    }
    
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    4、修改 Item 实体类

    Canal 推送给 canal-client 的是被修改的这一行数据(row),而我们引入的 canal-client 则会帮我们把行数据封装到 Item 实体类中。这个过程中需要知道数据库与实体的映射关系,要用到 JPA 的几个注解:

    Untitled

    @Data
    @TableName("tb_item")
    public class Item {
    
        @TableId(type = IdType.AUTO)
        @Id
        private Long id; // 商品id
        private String name; // 商品名称
        private String title; // 商品标题
        private Long price; // 价格(分)
        private String image; // 商品图片
        private String category; // 分类名称
        private String brand; // 品牌名称
        private String spec; // 规格
        private Integer status; // 商品状态 1-正常,2-下架
        private Date createTime; // 创建时间
        private Date updateTime; // 更新时间
    
        @TableField(exist = false)
        @Transient
        private Integer stock;
    
        @TableField(exist = false)
        @Transient
        private Integer sold;
    }
    
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    6、总结

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