缓存一致性产生背景

如果每次频繁的访问数据库的时候，虽然查询底层使用B+树索引 但还会做磁盘的IO操作，可能会对数据库的压力非常大。

所以为了能够减轻数据库的访问压力，会使用一些缓存实现减轻数据库的压力。

比如 Redis、es、ehcache、oscache等。

多级缓存架构设计

首先在jvm内置缓存ehcache、oscache底层基于HashMap实现 ,如果服务集群的情况下数据同步采用rmi实现性能可能不是很好。

补充：rmi就是 jvm与jvm之间通讯

设计模式采用装饰模式。

Mysql与Redis缓存一致性原理

Mysql与nosql之间数据一致性问题：

Mysql与redis/es/mongdb 都是相同的。

(相同key)

第一次查询：

1. 查询二级缓存Redis，redis如果没有该缓存数据，则开始查询mysql；

2. 在查询mysql，如果mysql中存在数据的情况下，就将该数据缓存到Redis中

第二次查询：

1. 查询到redis中如果存在该数据的情况下，则不会查询mysql。

能够减轻数据库访问压力。

重点解决方案：

1. 对mysql增量做写的操作的时候，都会同步到Redis。

如果insetdb ，insetredis

如果update ，将redis中该key删除。---懒加载。

如果update ，直接修改redis。---增量同步。

如果delete ，将redis中该key删除。---增量同步。

如果数据库数据发生变化，如何同步给Redis

1. 直接清除Redis缓存；(适合于小项目)基于接口形式实现同步

2. 基于MQ形式异步同步 (适合于中小项目)基于接口形式实现同步

3. 基于canal+mq异步同步 (推荐)基于源头binlog二进制文件实现同步。

基于canal同步的原理：

1. Canal服务器端伪装成一个mysql从节点，订阅mysql主节点的binlog二进制文件

2. Canal服务器端收到binlog文件，就会转换成json的格式发送给Canal客户端。

3. Canal客户端会将该数据同步给nosql缓存 redis

流程：

第一次请求流程：

1. 先请求查询redis缓存，如果redis缓存没有数据则查询mysql数据库，如果mysql数据库存在数据，则将该数据缓存到Redis中。

第一次请求流程：

2. 先请求查询Redis缓存，如果redis缓存存在数据的话，则不会查询mysql数据

从而实现减轻数据库访问压力。

优化：Canal接收到mysqlbinlog文件，将该消息缓存到kafka中，再开启多个消费者

异步地获取消息同步到Redis中，能够提高同步的效率。

如果数据库数据发生变化，如何同步给Redis

方案1：直接删除Redis缓存；

方案2: 基于MQ异步同步更新

方案3： 基于canal订阅binlog同步

http://127.0.0.1:8081/insert?name=mayikt&age=22

http://127.0.0.1:8081/getUser?id=6

http://127.0.0.1:8081/updateUser?userId=9&name=meite6666

基于canal订阅binlog同步 实现原理

1. canal服务器模拟伪装成mysql从节点，订阅mysql 主节点的binlog文件；

2. 当mysql主节点binlog文件发生变化的时候，会通知给canal服务器端；

3. Canal服务器端在将该binlog文件转换为json格式数据发送给canal客户端监听者。

4. canal客户端，在将该数据异步写入到redis中；