多级缓存

背景

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，会存在以下问题：

• 请求需要经过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。

而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

JVM进程缓存

这里的JVM进程缓存则为下图标记的部分

首先安装MySQL，后期做数据同步的是好事需要用到MySQL的主从功能，所以在虚拟机中使用Docker来运行一个MySQL容器。

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。可以把缓存分为两类：

• 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

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：

缓存使用的基本API：

@Test
void testBasicOps() {// 构建cache对象Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder().build();// 存数据cache.put("num", "1234");// 取数据String num = cache.getIfPresent("num");System.out.println("num = " + num);// 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 defaultNum = cache.get("defaultNum", key -> {// 根据key去数据库查询数据return "4321";});System.out.println("defaultNum = " + defaultNum);
}

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<String, String> 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<String, String> 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。

案例分析

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

安装MySQL

1、准备目录

为了后期方便配置MySQL，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，执行一下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=123456 \--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

文件内容：

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

配置修改完成后，重启容器。

docker restart mysql

导入SQL

SET NAMES utf8mb4;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;-- ----------------------------
-- Table structure for tb_item
-- ----------------------------
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');-- ----------------------------
-- Table structure for tb_item_stock
-- ----------------------------
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;

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

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，所以将库存分离出来。

根据SQL表编写简单的CRUD。

Lua语法

Nginx编程需要用到Lua语言，就像Tomcat编程需要用到java语言一样。

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。

官网地址：https://www.lua.org/

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。

CentOS7默认已经安装了Lua语言环境，所以可以直接运行Lua代码。

在Linux虚拟机的任意目录下，新建一个hello.lua文件

添加下面的内容

print("Hello World!")  

运行

变量与循环

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。

数据类型

数据类型	描述
nil	这个最简单，只有值nil属于该类，表示一个无效值（在条件表达式中相当于false）。
boolean	包含两个值：false和true
number	表示双精度类型的实浮点数
string	字符串由一对双引号或单引号来表示
function	由 C 或 Lua 编写的函数
table	Lua 中的表（table）其实是一个"关联数组"（associative arrays），数组的索引可以是数字、字符串或表类型。在 Lua 里，table 的创建是通过"构造表达式"来完成，最简单构造表达式是{}，用来创建一个空表。

另外，Lua提供了type()函数来判断一个变量的数据类型：

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 table
local arr = {'java', 'python', 'lua'}
-- 声明table，类似java的map
local 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table
print(map['name'])
print(map.name)

循环

对于table，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 table
local 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table
local map = {name='Jack', age=21}
-- 遍历table
for key,value in pairs(map) doprint(key, value) 
end

函数与条件控制

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

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)end
end

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：

操作符	描述	实例
and	逻辑与操作符。 若 A 为 false，则返回 A，否则返回 B。	(A and B) 为 false。
or	逻辑或操作符。 若 A 为 true，则返回 A，否则返回 B。	(A or B) 为 true。
not	逻辑非操作符。与逻辑运算结果相反，如果条件为 true，逻辑非为 false。	not(A and B) 为 true。

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。

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/

安装OpenResty

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

为了便于未来安装或更新软件包，运行下面的命令添加一个openresty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

安装openresty软件包

yum install -y openresty

安装opm工具

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

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

yum install -y openresty-opm

目录结构

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

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

在最下面加入两行：

export NGINX_HOME=/usr/local/openresty/nginx
export 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

运行启动

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，所以其运行方式跟Nginx基本一致。

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

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;}}
}

在Linux的控制台输入命令以启动nginx：

nginx

然后访问页面：http://192.168.xxx.xxx:8081，注意ip地址替换为自己的虚拟机IP。

快速入门

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

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：

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，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：

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/?.lua;;";
#c模块     
lua_package_cpath "/usr/local/openresty/lualib/?.so;;";  

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。

编写item.lua

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

2）在/usr/local/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":1399,"sold":83910}')

4）重新加载配置

nginx -s reload

请求参数处理

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。

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：

参数格式	参数示例	参数解析代码示例
路径占位符	/item/1001
请求头	id：1001	– 获取请求头，返回值是table类型 local headers = ngx.req.get_headers()
Get请求参数	?id=1001	– 获取GET请求参数，返回值是table类型 local getParams = ngx.req.get_uri_args()
Post表单参数	id=1001	– 读取请求体 ngx.req.read_body() – 获取POST表单参数，返回值是table类型 local postParams = ngx.req.get_post_args()
JSON参数	{“id”: 1001}	– 读取请求体 ngx.req.read_body() – 获取body中的json参数，返回值是string类型 local jsonBody = ngx.req.get_body_data()

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

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;
}

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id
local 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":1399,"sold":83910}')

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

查询Tomcat

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

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

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。

但是如果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; }

因为ngx.location.capture发起的请求，会被反向代理到windows上的Java服务的IP和端口。

封装http工具

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

添加反向代理，到windows的Java服务

因为服务中的接口都是/item开头，所以监听/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 /item {proxy_pass http://192.168.150.1:8081;
}

以后只要调用ngx.location.capture("/item")，就一定能发送请求到windows的tomcat服务。

封装工具类

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 not found, path: ", path , ", args: ", args)ngx.exit(404)endreturn resp.body
end
-- 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。

实现商品查询

最后修改/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 _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)

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 json
local json = cjson.encode(obj)

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)

实现Tomcat查询

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table
local item = cjson.decode(itemJSON)
local stock = cjson.decode(stockJSON)-- 组合数据
item.stock = stock.stock
item.sold = stock.sold-- 把item序列化为json 返回结果
ngx.say(cjson.encode(item))

基于ID的负载均衡

刚才的代码中的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
• …

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。

该如何解决呢？

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，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服务的数量取余，余数是几，就访问第几个服务，实现负载均衡。

例如：

• 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。

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

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，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。

步骤

1. 利用Docker安装Redis

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

2. 在服务中引入Redis依赖

<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

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 {@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<Item> 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<ItemStock> 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);}}
}

查询Redis缓存

现在，Redis缓存已经准备就绪，可以在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

封装Redis工具

OpenResty提供了操作Redis的模块，只要引入该模块就能直接使用。但是为了方便，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redis
local redis = require('resty.redis')
-- 初始化redis
local 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)end
end

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 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 resp
end

4. 到处

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

实现Redis查询

接下来就可以去修改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_http
local 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 val
end

2. 而后修改商品查询、库存查询的业务：

完整的item.lua代码

-- 导入common函数库
local common = require('common')
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)-- 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 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,  "/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table
local item = cjson.decode(itemJSON)
local stock = cjson.decode(stockJSON)
-- 组合数据
item.stock = stock.stock
item.sold = stock.sold-- 把item序列化为json 返回结果
ngx.say(cjson.encode(item))

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：

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150mlua_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')

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 val
end

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。

完整的item.lua文件：

-- 导入common函数库
local common = require('common')
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)-- 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 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)-- 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-- 把item序列化为json 返回结果
ngx.say(cjson.encode(item))

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。

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：

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。

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

初识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。

安装Canal

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。

打开mysql容器挂载的日志文件，一般在/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-bin
binlog-do-db=item

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item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=item

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;

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

docker network create item

让mysql加入这个网络：

docker network connect item mysql

将从官网下载下来的镜像压缩包传入虚拟机并解压为canal.tar，然后通过命令进行导入

docker load -i canal.tar

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=item\\..* \
--network heima \
-d canal/canal-server:v1.1.5

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

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。

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。

不过这里会使用GitHub上的第三方开源的canal-starter客户端。

下载地址：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。

引入依赖

<dependency><groupId>top.javatool</groupId><artifactId>canal-spring-boot-starter</artifactId><version>1.2.1-RELEASE</version>
</dependency>

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

修改Item实体类

@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;
}

编写监听器

通过实现EntryHandler<T>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

@CanalTable("tb_item")
@Component
public class ItemHandler implements EntryHandler<Item> {@Autowiredprivate RedisHandler redisHandler;@Autowiredprivate Cache<Long, Item> 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，是在之前做缓存预热时编写的一个类，内容如下：

@Component
public 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<Item> 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<ItemStock> 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);}
}

附录

加载OpenResty的lua模块：

#lua 模块
lua_package_path "/usr/local/openresty/lualib/?.lua;;";
#c模块     
lua_package_cpath "/usr/local/openresty/lualib/?.so;;";  

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.body
end
-- 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)end
end

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key
local 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 resp
end

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150m
lua_shared_dict item_cache 150m;