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本篇内容介绍了“怎么实现MySQL与redis数据同步”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
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在很多业务情况下,我们都会在系统中加入redis缓存做查询优化。
如果数据库数据发生更新,这时候就需要在业务代码中写一段同步更新redis的代码。
这种数据同步的代码跟业务代码糅合在一起会不太优雅,能不能把这些数据同步的代码抽出来形成一个独立的模块呢,答案是可以的。
canal是一个伪装成slave订阅mysql的binlog,实现数据同步的中间件。上一篇文章《canal入门》
我已经介绍了最简单的使用方法,也就是tcp模式。
实际上canal是支持直接发送到MQ的,目前最新版是支持主流的三种MQ:Kafka、RocketMQ、RabbitMQ。而canal的RabbitMQ模式目前是有一定的bug,所以一般使用Kafka或者RocketMQ。
本文使用Kafka,实现Redis与MySQL的数据同步。架构图如下:
通过架构图,我们很清晰就知道要用到的组件:MySQL、Canal、Kafka、ZooKeeper、Redis。
下面演示Kafka的搭建,MySQL搭建大家应该都会,ZooKeeper、Redis这些网上也有很多资料参考。
首先在官网下载安装包:
解压,打开/config/server.properties配置文件,修改日志目录:
log.dirs=./logs
首先启动ZooKeeper,我用的是3.6.1版本:
接着再启动Kafka,在Kafka的bin目录下打开cmd,输入命令:
kafka-server-start.bat ../../config/server.properties
我们可以看到ZooKeeper上注册了Kafka相关的配置信息:
然后需要创建一个队列,用于接收canal传送过来的数据,使用命令:
kafka-topics.bat --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic canaltopic
创建的队列名是canaltopic
。
canal官网下载相关安装包:
找到canal.deployer-1.1.4/conf目录下的canal.properties配置文件:
# tcp, kafka, RocketMQ 这里选择kafka模式
canal.serverMode = kafka
# 解析器的线程数,打开此配置,不打开则会出现阻塞或者不进行解析的情况
canal.instance.parser.parallelThreadSize = 16
# 配置MQ的服务地址,这里配置的是kafka对应的地址和端口
canal.mq.servers = 127.0.0.1:9092
# 配置instance,在conf目录下要有example同名的目录,可以配置多个
canal.destinations = example
然后配置instance,找到/conf/example/instance.properties配置文件:
## mysql serverId , v1.0.26+ will autoGen(自动生成,不需配置)
# canal.instance.mysql.slaveId=0
# position info
canal.instance.master.address=127.0.0.1:3306
# 在Mysql执行 SHOW MASTER STATUS;查看当前数据库的binlog
canal.instance.master.journal.name=mysql-bin.000006
canal.instance.master.position=4596
# 账号密码
canal.instance.dbUsername=canal
canal.instance.dbPassword=Canal@****
canal.instance.connectionCharset = UTF-8
#MQ队列名称
canal.mq.topic=canaltopic
#单队列模式的分区下标
canal.mq.partition=0
配置完成后,就可以启动canal了。
这时可以打开kafka的消费者窗口,测试一下kafka是否收到消息。
使用命令进行监听消费:
kafka-console-consumer.bat --bootstrap-server 127.0.0.1:9092 --from-beginning --topic canaltopic
有个小坑。我这里使用的是win10系统的cmd命令行,win10系统默认的编码是GBK,而Canal Server是UTF-8的编码,所以控制台会出现乱码:
怎么解决呢?
在cmd命令行执行前切换到UTF-8编码即可,使用命令行:chcp 65001
然后再执行打开kafka消费端的命令,就不乱码了:
接下来就是启动Redis,把数据同步到Redis就完事了。
环境搭建完成后,我们可以写代码了。
首先引入Kafka和Redis的maven依赖:
org.springframework.kafka
spring-kafka
org.springframework.boot
spring-boot-starter-data-redis
在application.yml文件增加以下配置:
spring:
redis:
host: 127.0.0.1
port: 6379
database: 0
password: 123456
封装一个操作Redis的工具类:
@Component
public class RedisClient {
/**
* 获取redis模版
*/
@Resource
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
/**
* 设置redis的key-value
*/
public void setString(String key, String value) {
setString(key, value, null);
}
/**
* 设置redis的key-value,带过期时间
*/
public void setString(String key, String value, Long timeOut) {
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, value);
if (timeOut != null) {
stringRedisTemplate.expire(key, timeOut, TimeUnit.SECONDS);
}
}
/**
* 获取redis中key对应的值
*/
public String getString(String key) {
return stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
}
/**
* 删除redis中key对应的值
*/
public Boolean deleteKey(String key) {
return stringRedisTemplate.delete(key);
}
}
在application.yml配置文件加上kafka的配置信息:
spring:
kafka:
# Kafka服务地址
bootstrap-servers: 127.0.0.1:9092
consumer:
# 指定一个默认的组名
group-id: consumer-group1
#序列化反序列化
key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
producer:
key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
# 批量抓取
batch-size: 65536
# 缓存容量
buffer-memory: 524288
根据上面Kafka消费命令那里,我们知道了json数据的结构,可以创建一个CanalBean对象进行接收:
public class CanalBean {
//数据
private List data;
//数据库名称
private String database;
private long es;
//递增,从1开始
private int id;
//是否是DDL语句
private boolean isDdl;
//表结构的字段类型
private MysqlType mysqlType;
//UPDATE语句,旧数据
private String old;
//主键名称
private List pkNames;
//sql语句
private String sql;
private SqlType sqlType;
//表名
private String table;
private long ts;
//(新增)INSERT、(更新)UPDATE、(删除)DELETE、(删除表)ERASE等等
private String type;
//getter、setter方法
}
public class MysqlType {
private String id;
private String commodity_name;
private String commodity_price;
private String number;
private String description;
//getter、setter方法
}
public class SqlType {
private int id;
private int commodity_name;
private int commodity_price;
private int number;
private int description;
}
最后就可以创建一个消费者CanalConsumer进行消费:
@Component
public class CanalConsumer {
//日志记录
private static Logger log = LoggerFactory.getLogger(CanalConsumer.class);
//redis操作工具类
@Resource
private RedisClient redisClient;
//监听的队列名称为:canaltopic
@KafkaListener(topics = "canaltopic")
public void receive(ConsumerRecord, ?> consumer) {
String value = (String) consumer.value();
log.info("topic名称:{},key:{},分区位置:{},下标:{},value:{}", consumer.topic(), consumer.key(),consumer.partition(), consumer.offset(), value);
//转换为javaBean
CanalBean canalBean = JSONObject.parseObject(value, CanalBean.class);
//获取是否是DDL语句
boolean isDdl = canalBean.getIsDdl();
//获取类型
String type = canalBean.getType();
//不是DDL语句
if (!isDdl) {
List tbCommodityInfos = canalBean.getData();
//过期时间
long TIME_OUT = 600L;
if ("INSERT".equals(type)) {
//新增语句
for (TbCommodityInfo tbCommodityInfo : tbCommodityInfos) {
String id = tbCommodityInfo.getId();
//新增到redis中,过期时间是10分钟
redisClient.setString(id, JSONObject.toJSONString(tbCommodityInfo), TIME_OUT);
}
} else if ("UPDATE".equals(type)) {
//更新语句
for (TbCommodityInfo tbCommodityInfo : tbCommodityInfos) {
String id = tbCommodityInfo.getId();
//更新到redis中,过期时间是10分钟
redisClient.setString(id, JSONObject.toJSONString(tbCommodityInfo), TIME_OUT);
}
} else {
//删除语句
for (TbCommodityInfo tbCommodityInfo : tbCommodityInfos) {
String id = tbCommodityInfo.getId();
//从redis中删除
redisClient.deleteKey(id);
}
}
}
}
}
mysql对应的表结构如下:
CREATE TABLE `tb_commodity_info` (
`id` varchar(32) NOT NULL,
`commodity_name` varchar(512) DEFAULT NULL COMMENT '商品名称',
`commodity_price` varchar(36) DEFAULT '0' COMMENT '商品价格',
`number` int(10) DEFAULT '0' COMMENT '商品数量',
`description` varchar(2048) DEFAULT '' COMMENT '商品描述',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='商品信息表';
首先在MySQL创建表。然后启动项目,接着新增一条数据:
INSERT INTO `canaldb`.`tb_commodity_info` (`id`, `commodity_name`, `commodity_price`, `number`, `description`) VALUES ('3e71a81fd80711eaaed600163e046cc3', '叉烧包', '3.99', '3', '又大又香的叉烧包,老人小孩都喜欢');
tb_commodity_info表查到新增的数据:
Redis也查到了对应的数据,证明同步成功!
如果更新呢?试一下Update语句:
UPDATE `canaldb`.`tb_commodity_info` SET `commodity_name`='青菜包',`description`='很便宜的青菜包呀,不买也开看看了喂' WHERE `id`='3e71a81fd80711eaaed600163e046cc3';
没有问题!
那么你会说,canal就没有什么缺点吗?
肯定是有的:
“怎么实现MySQL与Redis数据同步”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!