一、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：

存在下面的问题：

•请求要经过Tomcat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，则去直接查询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

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，再有专门的nginx服务来做反向代理，如图：

另外，我们的Tomcat服务将来也会部署为集群模式：

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。

二、JVM进程缓存

为了演示多级缓存的案例，我们先准备一个商品查询的业务。

2.1 导入案例

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。

2.1.1 安装MySQL

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/tmp目录cd /tmp# 创建文件夹mkdir mysql# 进入mysql目录cd mysql

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=123 \ --privileged \ -d \ mysql:5.7.25

3.修改配置

在/tmp/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 /tmp/mysql/conf/my.cnf

文件的内容如下：

[mysqld]skip-name-resolvecharacter_set_server=utf8datadir=/var/lib/mysqlserver-id=1000

4.重启

配置修改后，必须重启容器：

docker restart mysql

2.1.2 导入SQL

接下来，利用Navicat客户端连接MySQL，然后资料提供的sql文件：item.sql

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。

2.1.3导入Demo工程

导入工程：https://github.com/user0819/item_service.git

项目结构如图所示：

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
  • 根据id查询库存

业务全部使用mybatis-plus来实现，如有需要请自行修改业务逻辑。

启动:注意修改application.yml文件中配置的mysql地址信息：

需要修改为自己的虚拟机地址信息、还有账号和密码。

修改后，启动服务，访问：http://localhost:8081/item/10001 即可查询数据

2.1.4 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：

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。

2.1.4.1 运行nginx服务

找到课前资料的nginx目录：nginx-1.8.0

将其拷贝到一个非中文目录下，运行这个nginx服务。

运行命令：start nginx.exe

然后访问 http://localhost/item.html” />

2.1.4.2 反向代理

现在，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：

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：

其中的关键配置如下：

其中的192.168.150.101是虚拟机IP，也就的Nginx业务集群要部署的地方：

完整内容如下：

#usernobody;worker_processes1;events {worker_connections1024;}http {include mime.types;default_typeapplication/octet-stream;sendfileon;#tcp_nopush on;keepalive_timeout65;upstream nginx-cluster{server 192.168.150.101:8081;}server {listen 80;server_namelocalhost;location /api {proxy_pass http://nginx-cluster;}location / {root html;indexindex.html index.htm;}error_page 500 502 503 504/50x.html;location = /50x.html {root html;}}}

2.2 初识Caffeine

缓存在日常开发中启动至关重要的作用，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地址：https://github.com/ben-manes/caffeine

Caffeine的性能非常好，下图是官方给出的性能对比：

可以看到Caffeine的性能遥遥领先！

缓存使用的基本API：

@Testvoid testBasicOps() {// 构建cache对象Cache cache = Caffeine.newBuilder().build();// 存数据cache.put("gf", "迪丽热巴");// 取数据String gf = cache.getIfPresent("gf");System.out.println("gf = " + gf);// 取数据，包含两个参数：// 参数一：缓存的key// 参数二：Lambda表达式，表达式参数就是缓存的key，方法体是查询数据库的逻辑// 优先根据key查询JVM缓存，如果未命中，则执行参数二的Lambda表达式String defaultGF = cache.get("defaultGF", key -> {// 根据key去数据库查询数据return "柳岩";});System.out.println("defaultGF = " + defaultGF);}

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：

  • 基于容量：设置缓存的数量上限

// 创建缓存对象 Cache cache = Caffeine.newBuilder() .maximumSize(1) // 设置缓存大小上限为 1 .build();

  • 基于时间：设置缓存的有效时间

// 创建缓存对象 Cache cache = Caffeine.newBuilder() // 设置缓存有效期为 10 秒，从最后一次写入开始计时 .expireAfterWrite(Duration.ofSeconds(10)) .build();

  • 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。

注意：在默认情况下，当一个缓存元素过期的时候，Caffeine不会自动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

2.3.1 需求

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

2.3.2 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。

在item-service的com.item.config包下定义CaffeineConfig类：

package com.heima.item.config;import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;import com.heima.item.pojo.Item;import com.heima.item.pojo.ItemStock;import org.springframework.context.annotation.Bean;import org.springframework.context.annotation.Configuration;@Configurationpublic class CaffeineConfig {@Beanpublic Cache itemCache(){return Caffeine.newBuilder().initialCapacity(100).maximumSize(10_000).build();}@Beanpublic Cache stockCache(){return Caffeine.newBuilder().initialCapacity(100).maximumSize(10_000).build();}}

然后，修改item-service中的com.item.web包下的ItemController类，添加缓存逻辑：

@RestController@RequestMapping("item")public class ItemController {@Autowiredprivate IItemService itemService;@Autowiredprivate IItemStockService stockService;@Autowiredprivate Cache itemCache;@Autowiredprivate Cache stockCache;// ...其它略@GetMapping("/{id}")public Item findById(@PathVariable("id") Long id) {return itemCache.get(id, key -> itemService.query().ne("status", 3).eq("id", key).one());}@GetMapping("/stock/{id}")public ItemStock findStockById(@PathVariable("id") Long id) {return stockCache.get(id, key -> stockService.getById(key));}}

三、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：The Programming Language Lua

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，因此也允许基于Lua做拓展。

3.1.1 HelloWorld

CentOS7默认已经安装了Lua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!")

3）运行

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。

3.2.1.Lua的数据类型

Lua中支持的常见数据类型包括：

另外，Lua提供了type()函数来判断一个变量的数据类型：

3.2.2 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

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为角标的 tablelocal arr = {'java', 'python', 'lua'}-- 声明table，类似java的maplocal map ={name='Jack', age=21}

Lua中的数组角标是从1开始，访问的时候与Java中类似：

-- 访问数组，lua数组的角标从1开始print(arr[1])

Lua中的table可以用key来访问：

-- 访问tableprint(map['name'])print(map.name)

3.2.3 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遍历略有差异。

遍历数组：

-- 声明数组 key为索引的 tablelocal arr = {'java', 'python', 'lua'}-- 遍历数组for index,value in ipairs(arr) doprint(index, value) end

遍历普通table

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

3.3 条件控制、函数

Lua中的条件控制和函数声明与Java类似。

3.3.1 函数

定义函数的语法：

function 函数名( argument1, argument2..., argumentn)-- 函数体return 返回值end

例如，定义一个函数，用来打印数组：

function printArr(arr)for index, value in ipairs(arr) doprint(value)endend

3.3.2 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

与java不同，布尔表达式中的逻辑运算是基于英文单词：

3.3.3 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

function printArr(arr)if not arr thenprint('数组不能为空！')endfor index, value in ipairs(arr) doprint(value)endend

四、实现多级缓存

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： OpenResty® – 开源官方站

4.1.1 安装

1）安装开发库

首先要安装OpenResty的依赖开发库，执行命令：

yum install -y pcre-devel openssl-devel gcc --skip-broken

2）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

如果提示说命令不存在，则运行：

yum install -y yum-utils

然后再重复上面的命令

3）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

4）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

5）目录结构

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

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。

6）配置nginx的环境变量

打开配置文件：

vi /etc/profile

在最下面加入两行：

export NGINX_HOME=/usr/local/openresty/nginxexport PATH=${NGINX_HOME}/sbin:$PATH

NGINX_HOME：后面是OpenResty安装目录下的nginx的目录

然后让配置生效：

source /etc/profile

4.1.2 启动和运行

OpenResty底层是基于Nginx的，查看OpenResty目录的nginx目录，结构与windows中安装的nginx基本一致：

所以运行方式与nginx基本一致：

# 启动nginxnginx# 重新加载配置nginx -s reload# 停止nginx -s stop

nginx的默认配置文件注释太多，影响后续我们的编辑，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：

#usernobody;worker_processes1;error_loglogs/error.log;events {worker_connections1024;}http {include mime.types;default_typeapplication/octet-stream;sendfileon;keepalive_timeout65;server {listen 8081;server_namelocalhost;location / {root html;indexindex.html index.htm;}error_page 500 502 503 504/50x.html;location = /50x.html {root html;}}}

在Linux的控制台输入命令以启动nginx：nginx

然后访问页面：http://192.168.150.101:8081，注意ip地址替换为你自己的虚拟机IP：

4.1.3 备注

加载OpenResty的lua模块：

#lua 模块lua_package_path "/usr/local/openresty/lualib/" />

common.lua

-- 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404ngx.log(ngx.ERR, "http not found, path: ", path , ", args: ", args)ngx.exit(404)endreturn resp.bodyend-- 将方法导出local _M = {read_http = read_http}return _M

释放Redis连接API：

-- 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 thenngx.log(ngx.ERR, "放入redis连接池失败: ", err)endend

读取Redis数据的API：

-- 查询redis的方法 ip和port是redis地址，key是查询的keylocal function read_redis(ip, port, key)-- 获取一个连接local ok, err = red:connect(ip, port)if not ok thenngx.log(ngx.ERR, "连接redis失败 : ", err)return nilend-- 查询redislocal resp, err = red:get(key)-- 查询失败处理if not resp thenngx.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 thenresp = nilngx.log(ngx.ERR, "查询Redis数据为空, key = ", key)endclose_redis(red)return respend

开启共享词典：

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

4.2 OpenResty快速入门

我们希望达到的多级缓存架构如图：

其中：

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

4.2.1 反向代理流程

现在，商品详情页使用的是假的商品数据。不过在浏览器中，可以看到页面有发起ajax请求查询真实商品数据。

这个请求如下：

请求地址是localhost，端口是80，就被windows上安装的Nginx服务给接收到了。然后代理给了OpenResty集群：

我们需要在OpenResty中编写业务，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。

4.2.2 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：

#lua 模块lua_package_path "/usr/local/openresty/lualib/" />

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;}

这个监听，就类似于SpringMVC中的@GetMapping("/api/item")做路径映射。

而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，把结果返回给用户。相当于java中调用service。

4.2.3 编写item.lua

1）在/usr/loca/openresty/nginx目录创建文件夹：lua

2）在/usr/loca/openresty/nginx/lua文件夹下，新建文件：item.lua

3）编写item.lua，返回假数据

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 21寸托运箱拉杆箱 SALSA AIR系列果绿色 820.70.36.4","price":17900,"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}')

4）重新加载配置

nginx -s reload

刷新商品页面：http://localhost/item.html" />

4.3 请求参数处理

上一节中，我们在OpenResty接收前端请求，但是返回的是假数据。

要返回真实数据，必须根据前端传递来的商品id，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？

4.3.1 获取参数的API

OpenResty中提供了一些API用来获取不同类型的前端请求参数：

4.3.2 获取参数并返回

在前端发起的ajax请求如图：

可以看到商品id是以路径占位符方式传递的，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/loca/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;}

2）拼接ID并返回

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

-- 获取商品idlocal id = ngx.var[1]-- 拼接并返回ngx.say('{"id":' .. id .. ',"name":"SALSA AIR","title":"RIMOWA 21寸托运箱拉杆箱 SALSA AIR系列果绿色 820.70.36.4","price":17900,"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}')

3）重新加载并测试

运行命令以重新加载OpenResty配置：

nginx -s reload

刷新页面可以看到结果中已经带上了ID：

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：

需要注意的是，我们的OpenResty是在虚拟机，Tomcat是在Windows电脑上。两者IP一定不要搞错了。

4.4.1 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args = {a=1,b=2},-- get方式传参数})

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

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 { # 这里是windows电脑的ip和Java服务端口，需要确保windows防火墙处于关闭状态 proxy_pass http://192.168.150.1:8081; }

原理如图：

4.4.2 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windows的Java服务

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

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

 location /path {# 这里是windows电脑的ip和Java服务端口，需要确保windows防火墙处于关闭状态proxy_pass http://192.168.150.1:8081;}

以后，只要我们调用ngx.location.capture("/item")，就一定能发送请求到windows的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：

所以，自定义的http工具也需要放到这个目录下。

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

vi /usr/local/openresty/lualib/common.lua

内容如下:

-- 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404ngx.log(ngx.ERR, "http请求查询失败, path: ", path , ", args: ", args)ngx.exit(404)endreturn resp.bodyend-- 将方法导出local _M = {read_http = read_http}return _M

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 _Mlocal 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)

这里查询到的结果是json字符串，并且包含商品、库存两个json字符串，页面最终需要的是把两个json拼接为一个json：

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。

4.4.3 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"

2）序列化：

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

3）反序列化：

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

4.4.4 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')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]-- 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)-- JSON转化为lua的tablelocal item = cjson.decode(itemJSON)local stock = cjson.decode(stockJSON)-- 组合数据item.stock = stock.stockitem.sold = stock.sold-- 把item序列化为json 返回结果ngx.say(cjson.encode(item))

4.4.5 基于ID负载均衡

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

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，该服务内部没有JVM缓存（因为JVM缓存无法共享），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。

1）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服务的数量取余，余数是几，就访问第几个服务，实现负载均衡。

例如：

  • 我们的请求路径是 /item/10001
  • tomcat总数为2台（8081、8082）
  • 对请求路径/item/1001做hash运算求余的结果为1
  • 则访问第一个tomcat服务，也就是8081

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。

2）实现

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

首先，定义tomcat集群，并设置基于路径做负载均衡：

upstream tomcat-cluster {hash $request_uri;server 192.168.150.1:8081;server 192.168.150.1:8082;}

然后，修改对tomcat服务的反向代理，目标指向tomcat集群：

location /item {proxy_pass http://tomcat-cluster;}

重新加载OpenResty

nginx -s reload

3）测试

启动两台tomcat服务：

同时启动：

清空日志后，再次访问页面，可以看到不同id的商品，访问到了不同的tomcat服务：

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，并且没有数据统计相关功能，目前可以在启动时将所有数据都放入缓存中。

1）利用Docker安装Redis

docker run --name redis -p 6379:6379 -d redis redis-server --appendonly yes

2）在item-service服务中引入Redis依赖

org.springframework.bootspring-boot-starter-data-redis

3）配置Redis地址

spring:redis:host: 192.168.150.101

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。

package com.heima.item.config;import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;import com.heima.item.pojo.Item;import com.heima.item.pojo.ItemStock;import com.heima.item.service.IItemService;import com.heima.item.service.IItemStockService;import org.springframework.beans.factory.InitializingBean;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;import org.springframework.stereotype.Component;import java.util.List;@Componentpublic class RedisHandler implements InitializingBean {@Autowiredprivate StringRedisTemplate redisTemplate;@Autowiredprivate IItemService itemService;@Autowiredprivate IItemStockService stockService;private static final ObjectMapper MAPPER = new ObjectMapper();@Overridepublic void afterPropertiesSet() throws Exception {// 初始化缓存// 1.查询商品信息List itemList = itemService.list();// 2.放入缓存for (Item item : itemList) {// 2.1.item序列化为JSONString json = MAPPER.writeValueAsString(item);// 2.2.存入redisredisTemplate.opsForValue().set("item:id:" + item.getId(), json);}// 3.查询商品库存信息List stockList = stockService.list();// 4.放入缓存for (ItemStock stock : stockList) {// 2.1.item序列化为JSONString json = MAPPER.writeValueAsString(stock);// 2.2.存入redisredisTemplate.opsForValue().set("item:stock:id:" + stock.getId(), json);}}}

4.6 查询Redis缓存

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

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

4.6.1 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。

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

1）引入Redis模块，并初始化Redis对象

-- 导入redislocal redis = require('resty.redis')-- 初始化redislocal red = redis:new()red:set_timeouts(1000, 1000, 1000)

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 thenngx.log(ngx.ERR, "放入redis连接池失败: ", err)endend

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keylocal function read_redis(ip, port, key)-- 获取一个连接local ok, err = red:connect(ip, port)if not ok thenngx.log(ngx.ERR, "连接redis失败 : ", err)return nilend-- 查询redislocal resp, err = red:get(key)-- 查询失败处理if not resp thenngx.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 thenresp = nilngx.log(ngx.ERR, "查询Redis数据为空, key = ", key)endclose_redis(red)return respend

4）导出

-- 将方法导出local _M = {read_http = read_http,read_redis = read_redis}return _M

完整的common.lua：

-- 导入redislocal redis = require('resty.redis')-- 初始化redislocal red = redis:new()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 thenngx.log(ngx.ERR, "放入redis连接池失败: ", err)endend-- 查询redis的方法 ip和port是redis地址，key是查询的keylocal function read_redis(ip, port, key)-- 获取一个连接local ok, err = red:connect(ip, port)if not ok thenngx.log(ngx.ERR, "连接redis失败 : ", err)return nilend-- 查询redislocal resp, err = red:get(key)-- 查询失败处理if not resp thenngx.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 thenresp = nilngx.log(ngx.ERR, "查询Redis数据为空, key = ", key)endclose_redis(red)return respend-- 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404ngx.log(ngx.ERR, "http查询失败, path: ", path , ", args: ", args)ngx.exit(404)endreturn resp.bodyend-- 将方法导出local _M = {read_http = read_http,read_redis = read_redis}return _M

4.6.2 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：

-- 导入common函数库local common = require('common')local read_http = common.read_httplocal read_redis = common.read_redis-- 封装查询函数function read_data(key, path, params)-- 查询本地缓存local val = read_redis("127.0.0.1", 6379, key)-- 判断查询结果if not val thenngx.log(ngx.ERR, "redis查询失败，尝试查询http， key: ", key)-- redis查询失败，去查询httpval = read_http(path, params)end-- 返回数据return valend

2）而后修改商品查询、库存查询的业务：

3）完整的item.lua代码：

-- 导入common函数库local common = require('common')local read_http = common.read_httplocal 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)-- 查询本地缓存local val = read_redis("127.0.0.1", 6379, key)-- 判断查询结果if not val thenngx.log(ngx.ERR, "redis查询失败，尝试查询http， key: ", key)-- redis查询失败，去查询httpval = read_http(path, params)end-- 返回数据return valend-- 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)-- JSON转化为lua的tablelocal item = cjson.decode(itemJSON)local stock = cjson.decode(stockJSON)-- 组合数据item.stock = stock.stockitem.sold = stock.sold-- 把item序列化为json 返回结果ngx.say(cjson.encode(item))

4.7 Nginx本地缓存

现在，整个多级缓存中只差最后一环，也就是nginx的本地缓存了。如图：

4.7.1 本地缓存API

OpenResty为Nginx提供了shard dict的功能，可以在nginx的多个worker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;

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s，默认为0代表永不过期item_cache:set('key', 'value', 1000)-- 读取local val = item_cache:get('key')

4.7.2 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)-- 查询本地缓存local val = item_cache:get(key)if not val thenngx.log(ngx.ERR, "本地缓存查询失败，尝试查询Redis， key: ", key)-- 查询redisval = read_redis("127.0.0.1", 6379, key)-- 判断查询结果if not val thenngx.log(ngx.ERR, "redis查询失败，尝试查询http， key: ", key)-- redis查询失败，去查询httpval = read_http(path, params)endend-- 查询成功，把数据写入本地缓存item_cache:set(key, val, expire)-- 返回数据return valend

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：

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')local read_http = common.read_httplocal 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)-- 查询本地缓存local val = item_cache:get(key)if not val thenngx.log(ngx.ERR, "本地缓存查询失败，尝试查询Redis， key: ", key)-- 查询redisval = read_redis("127.0.0.1", 6379, key)-- 判断查询结果if not val thenngx.log(ngx.ERR, "redis查询失败，尝试查询http， key: ", key)-- redis查询失败，去查询httpval = read_http(path, params)endend-- 查询成功，把数据写入本地缓存item_cache:set(key, val, expire)-- 返回数据return valend-- 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)-- JSON转化为lua的tablelocal item = cjson.decode(itemJSON)local stock = cjson.decode(stockJSON)-- 组合数据item.stock = stock.stockitem.sold = stock.sold-- 把item序列化为json 返回结果ngx.say(cjson.encode(item))

五、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、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：

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

而异步实现又可以基于MQ或者Canal来实现：

1）基于MQ的异步通知：

解读：

  • 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

解读：

  • 商品服务完成商品修改后，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

5.2.1 认识Canal

Canal [kə'næl]，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：

  • 1）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
  • 2）MySQL slave 将 master 的 binary log events拷贝到它的中继日志(relay log)
  • 3）MySQL slave 重放 relay log 中事件，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。

5.2.2 安装Canal

下面我们就开启mysql的主从同步机制，让Canal来模拟salve

5.2.2.1.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/tmp/mysql/conf目录:

修改文件：

vi /tmp/mysql/conf/my.cnf

添加内容：

log-bin=/var/lib/mysql/mysql-binbinlog-do-db=heima

配置解读：

  • 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-resolvecharacter_set_server=utf8datadir=/var/lib/mysqlserver-id=1000log-bin=/var/lib/mysql/mysql-binbinlog-do-db=heima

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;

重启mysql容器即可

docker restart mysql

测试设置是否成功：在mysql控制台，或者Navicat中，输入命令：

show master status;

5.2.2.2 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

让mysql加入这个网络：

docker network connect heima mysql

2.安装Canal

课前资料中提供了canal的镜像压缩包: canal.tar

大家可以上传到虚拟机，然后通过命令导入：

docker load -i canal.tar

然后运行命令创建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

说明:

  • -p 11111:11111：这是canal的默认监听端口
  • -e canal.instance.master.address=mysql:3306：数据库地址和端口，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=：要监听的表名称

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.test15.多个规则组合使用然后以逗号隔开：canal\\..*,mysql.test1,mysql.test2

5.3.监听Canal

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

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。

5.3.1 引入依赖：

top.javatoolcanal-spring-boot-starter1.2.1-RELEASE

5.3.2 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: 192.168.150.101:11111 # canal服务地址

5.3.3 修改Item实体类

通过@Id、@Column、等注解完成Item与数据库表字段的映射：

package com.heima.item.pojo;import com.baomidou.mybatisplus.annotation.IdType;import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableField;import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;import lombok.Data;import org.springframework.data.annotation.Id;import org.springframework.data.annotation.Transient;import javax.persistence.Column;import java.util.Date;@Data@TableName("tb_item")public class Item {@TableId(type = IdType.AUTO)@Idprivate Long id;//商品id@Column(name = "name")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)@Transientprivate Integer stock;@TableField(exist = false)@Transientprivate Integer sold;}

5.3.4 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
package com.heima.item.canal;import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;import com.heima.item.config.RedisHandler;import com.heima.item.pojo.Item;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Component;import top.javatool.canal.client.annotation.CanalTable;import top.javatool.canal.client.handler.EntryHandler;@CanalTable("tb_item")@Componentpublic class ItemHandler implements EntryHandler {@Autowiredprivate RedisHandler redisHandler;@Autowiredprivate Cache itemCache;@Overridepublic void insert(Item item) {// 写数据到JVM进程缓存itemCache.put(item.getId(), item);// 写数据到redisredisHandler.saveItem(item);}@Overridepublic void update(Item before, Item after) {// 写数据到JVM进程缓存itemCache.put(after.getId(), after);// 写数据到redisredisHandler.saveItem(after);}@Overridepublic void delete(Item item) {// 删除数据到JVM进程缓存itemCache.invalidate(item.getId());// 删除数据到redisredisHandler.deleteItemById(item.getId());}}

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：

package com.heima.item.config;import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;import com.heima.item.pojo.Item;import com.heima.item.pojo.ItemStock;import com.heima.item.service.IItemService;import com.heima.item.service.IItemStockService;import org.springframework.beans.factory.InitializingBean;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;import org.springframework.stereotype.Component;import java.util.List;@Componentpublic class RedisHandler implements InitializingBean {@Autowiredprivate StringRedisTemplate redisTemplate;@Autowiredprivate IItemService itemService;@Autowiredprivate IItemStockService stockService;private static final ObjectMapper MAPPER = new ObjectMapper();@Overridepublic void afterPropertiesSet() throws Exception {// 初始化缓存// 1.查询商品信息List itemList = itemService.list();// 2.放入缓存for (Item item : itemList) {// 2.1.item序列化为JSONString json = MAPPER.writeValueAsString(item);// 2.2.存入redisredisTemplate.opsForValue().set("item:id:" + item.getId(), json);}// 3.查询商品库存信息List stockList = stockService.list();// 4.放入缓存for (ItemStock stock : stockList) {// 2.1.item序列化为JSONString json = MAPPER.writeValueAsString(stock);// 2.2.存入redisredisTemplate.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);}}