Redis和MySQL如何保持缓存一致性？阿里Canal告诉你

一、和L何缓存简介

canal [kənæl]，保持译意为水道/管道/沟渠，致性主要用途是阿里基于 MySQL 数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费。和L何缓存早期阿里巴巴因为杭州和美国双机房部署，保持存在跨机房同步的致性业务需求，实现方式主要是阿里基于业务 trigger 获取增量变更。从 2010 年开始，和L何缓存业务逐步尝试数据库日志解析获取增量变更进行同步，保持由此衍生出了大量的致性数据库增量订阅和消费业务。

Canal 是阿里用 Java 开发的基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费的和L何缓存中间件。目前，保持Canal 主要支持了 MySQL 的致性 Binlog 解析，解析完成后才利用 Canal Client 来处理获得 的相关数据。（数据库同步需要阿里的 Otter 中间件，基于 Canal）。

当前的 canal 支持源端 MySQL 版本包括 5.1.x , 5.5.x , 5.6.x , 5.7.x , 8.0.x。

canal github地址：https://github.com/alibaba/canal。

二、MySQL 的 Binlog

1、云服务器提供商Binlog介绍

MySQL 的二进制日志可以说 MySQL 最重要的日志了，它记录了所有的 DDL 和 DML(除 了数据查询语句)语句，以事件形式记录，还包含语句所执行的消耗的时间，MySQL 的二进 制日志是事务安全型的。一般来说开启二进制日志大概会有 1%的性能损耗。二进制有两个最重要的使用场景：

MySQL Replication 在 Master 端开启 Binlog，Master 把它的二进制日志传递给 Slaves 来达到 Master-Slave 数据一致的目的，这就是我们常用的主从复制。就是数据恢复了，通过使用 MySQL Binlog 工具来使恢复数据，生产上要开启，不然真的要删库跑路了 。

2、Binlog 的分类

MySQL Binlog 的香港云服务器格式有三种，分别是 STATEMENT,MIXED,ROW。在配置文件中可以选择配 置 binlog_format= statement|mixed|row。

statement：语句级，binlog 会记录每次一执行写操作的语句。比如update user set create_date=now()优点：节省空间。缺点：有可能造成数据不一致。row：行级， binlog 会记录每次操作后每行记录的变化。优点：保持数据的绝对一致性 缺点：占用较大空间mixed：statement 的升级版，一定程度上解决了，因为一些情况而造成的 statement 模式不一致问题，默认还是 statement，一些会产生不一致的情况还是会选择row。

==综合对比== Canal 想做监控分析，选择 row 格式比较合适。

三、工作原理

1、MySQL主备复制原理

MySQL master 将数据变更写入二进制日志( binary log, 其中记录叫做二进制日志事件binary log events，可以通过 show binlog events 进行查看)。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，企商汇将数据变更反映它自己的数据

2、canal 工作原理

canal 模拟 MySQL slave 的交互协议，伪装自己为 MySQL slave ，向 MySQL master 发送dump 协议。MySQL master 收到 dump 请求，开始推送 binary log 给 slave (即 canal )。canal 解析 binary log 对象(原始为 byte 流)。

总结：

我们可以把canal理解为从机，拿到数据然后进行后续操作，可以同步到redis上，再也不需要进行延迟双删来保证mysql和redis的数据一致性了，而且还不会出现各种各样的问题！

四、canal使用场景

场景一：阿里 Otter 中间件的一部分 Otter 是阿里用于进行异地数据库之间的同步框架，Canal 是其中一部分。

otter github地址：https://github.com/alibaba/otter。

场景二：保证缓存和数据库一致性（我们今天要测试的）。

场景三：实时数据分析。

抓取业务表的新增变化数据，用于制作实时统计。

五、安装MySQL、redis

1、安装MySQL

复制sudo docker run -p 3306:3306 --name mysql \ -v /mydata/mysql/log:/var/log/mysql \ -v /mydata/mysql/data:/var/lib/mysql \ -v /mydata/mysql/conf:/etc/mysql \ -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root \ -d mysql:5.71.2.3.4.5.6.

2、Docker配置MySQL

复制vim /mydata/mysql/conf/my.cnf # 创建并进入编辑1.

添加如下配置：

复制[client] default-character-set=utf8 [mysql] default-character-set=utf8 [mysqld] init_cnotallow=SET collation_connection = utf8_unicode_ci init_cnotallow=SET NAMES utf8 character-set-server=utf8 collation-server=utf8_unicode_ci skip-character-set-client-handshake skip-name-resolve # 开启binlog日志：目录为docker里的目录 log-bin=/var/lib/mysql/mysql-bin # server_id 需保证唯一，不能和 canal 的 slaveId 重复 server-id=123456 binlog_format=row # test数据库开启，不设置则所有库开启 binlog-do-db=test1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.

3、重新启动MySQL

复制docker restart mysql1.

4、创建用户并赋权限

查看mysql的 id：

复制docker ps1.

进入docker容器：

复制docker exec -it 7d /bin/bash1.

连接到mysql：

复制mysql -u root -p1.

创建用户并赋予权限：

复制GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO canal@% IDENTIFIED BY canal ;1.

刷新：

复制flush privileges;1.

5、Win10连接mysql创建user表

复制CREATE TABLE `user` ( `id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(25) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL, `sex` varchar(1) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE ) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 8 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic; SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;1.2.3.4.5.6.7.8.

6、创建redis

复制docker run -p 6379:6379 --name redis \ -v /mydata/redis/data:/data \ -v /mydata/redis/conf/redis.conf:/etc/redis/redis.conf \ -d redis redis-server /etc/redis/redis.conf1.2.3.4.

六、安装canal

1、启动容器

复制docker run -it --name canal -p 11111:11111 -d canal/canal-server:v1.1.51.

查看三个容器：

复制docker ps1.

2、配置canal

进入容器：

复制docker exec -it 56 /bin/bash1.

切换目录：

复制cd canal-server/conf/example1.

修改两个地方：

「第一个是mysql的地址，第二个是我们创建数据库名字（可以使用默认带的，就是全部的库都进行收集binlog日志）」

复制canal.instance.master.address=192.168.84.138:3306 canal.instance.filter.regex=test\..*1.2.3.

3、查看日志

我们查看一下canal的日志，看是否启动成功！首先进入容器：

复制docker exec -it 56 /bin/bash1.

切换目录：

复制cd canal-server/logs/example/1.

查看日志：

复制cat example.log1.

无报错，刚刚新建的表这里也可以检测到！

4、查看canal.properties

复制cd /canal-server/conf1. 复制cat canal.properties1.

我们可以看到有很多个模式，可以把canal收集到的binlog发送到三大MQ中，或者tcp。

本次以tcp为准测试，如果大家有需求可以进行发送到MQ，往下滑都有对应的配置！

七、简单测试

1、新建springboot项目，导入依赖

复制<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId> <scope>test</scope> <exclusions> <exclusion> <groupId>org.junit.vintage</groupId> <artifactId>junit-vintage-engine</artifactId> </exclusion> </exclusions> </dependency> <dependency> <groupId>com.alibaba.otter</groupId> <artifactId>canal.client</artifactId> <version>1.1.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId> <artifactId>jackson-core</artifactId> <version>2.8.6</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.fasterxml.jackson.module</groupId> <artifactId>jackson-module-jaxb-annotations</artifactId> <version>2.8.6</version> </dependency>1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.31.32.33.34.

2、编写测试文件

来自官方例子：

我把statis关键字删除了，方便和redis进行整合。

例子地址：https://github.com/alibaba/canal/wiki/ClientExample。

复制import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector; import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message; import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.Column; import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.Entry; import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.EntryType; import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.EventType; import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.RowChange; import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.RowData; import com.alibaba.otter.canal.client.*; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; /** * @author wangzhenjun * @date 2022/6/29 9:31 */ @Configuration public class SimpleCanalClientExample { // private static String REDIS_DATABASE = "mall"; // private static String REDIS_KEY_ADMIN = "ums:admin"; @Bean public void canalSync() { // 创建链接,第一个参数是canal的ip，第二个参数是canal的端口号， // 第三个参数是canal虚拟的模块名称，canal是创建的数据库账号密码 CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress("192.168.84.138", 11111), "example", "canal", "canal"); int batchSize = 1000; int emptyCount = 0; try { connector.connect(); // 对应上面的配置只对test库进行获取binlog文件 connector.subscribe("test\\..*"); connector.rollback(); int totalEmptyCount = 120; while (emptyCount < totalEmptyCount) { Message message = connector.getWithoutAck(batchSize); // 获取指定数量的数据 long batchId = message.getId(); int size = message.getEntries().size(); if (batchId == -1 || size == 0) { emptyCount++; System.out.println("empty count : " + emptyCount); try { Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) { } } else { emptyCount = 0; // System.out.printf("message[batchId=%s,size=%s] \n", batchId, size); printEntry(message.getEntries()); } connector.ack(batchId); // 提交确认 // connector.rollback(batchId); // 处理失败, 回滚数据 } System.out.println("empty too many times, exit"); } finally { connector.disconnect(); } } private void printEntry(List<Entry> entrys) { for (Entry entry : entrys) { if (entry.getEntryType() == EntryType.TRANSACTIONBEGIN || entry.getEntryType() == EntryType.TRANSACTIONEND) { continue; } RowChange rowChage = null; try { rowChage = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue()); } catch (Exception e) { throw new RuntimeException("ERROR ## parser of eromanga-event has an error , data:" + entry.toString(), e); } EventType eventType = rowChage.getEventType(); System.out.println(String.format("================> binlog[%s:%s] , name[%s,%s] , eventType : %s", entry.getHeader().getLogfileName(), entry.getHeader().getLogfileOffset(), entry.getHeader().getSchemaName(), entry.getHeader().getTableName(), eventType)); for (RowData rowData : rowChage.getRowDatasList()) { if (eventType == EventType.DELETE) { printColumn(rowData.getBeforeColumnsList()); } else if (eventType == EventType.INSERT) { printColumn(rowData.getAfterColumnsList()); } else { System.out.println("-------> before"); printColumn(rowData.getBeforeColumnsList()); System.out.println("-------> after"); printColumn(rowData.getAfterColumnsList()); } } } } private void printColumn(List<Column> columns) { for (Column column : columns) { System.out.println(column.getName() + " : " + column.getValue() + " update=" + column.getUpdated()); } } }1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.31.32.33.34.35.36.37.38.39.40.41.42.43.44.45.46.47.48.49.50.51.52.53.54.55.56.57.58.59.60.61.62.63.64.65.66.67.68.69.70.71.72.73.74.75.76.77.78.79.80.81.82.83.84.85.86.87.88.89.90.91.92.93.94.95.96.97.98.99.100.101.102.103.

3、启动项目

4、插入一条数据

复制INSERT INTO user VALUES (1,小红,女);1.

总结： 我们测试是可以获取到binlog日志的，下面我们进入实战：实现redis缓存同步

八、实战redis同步缓存

1、编写redis序列化配置类

复制import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer; import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer; /** * @author wangzhenjun * @date 2022/6/30 9:24 */ @Configuration public class RedisConfig { @Bean public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) { RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>(); redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory); StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer(); redisTemplate.setKeySerializer(stringRedisSerializer); redisTemplate.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer); Jackson2JsonRedisSerializer<?> jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<>(Object.class); redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); redisTemplate.afterPropertiesSet(); return redisTemplate; } }1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.

2、添加redis增删改方法

主要添加了同步到redis的两个方法，这里是2分钟就会停止监听，大家可以按自己的来调整：

复制int totalEmptyCount = 120;1. 复制import java.net.InetSocketAddress; import java.util.List; import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector; import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message; import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.Column; import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.Entry; import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.EntryType; import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.EventType; import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.RowChange; import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.RowData; import com.alibaba.otter.canal.client.*; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; /** * @author wangzhenjun * @date 2022/6/29 9:31 */ @Configuration public class SimpleCanalClientExample { @Autowired private RedisTemplate redisTemplate; private static final String KEY = "user:info"; @Bean public void canalSync() { // 创建链接,第一个参数是canal的ip，第二个参数是canal的端口号， // 第三个参数是canal虚拟的模块名称，canal是创建的数据库账号密码 CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress("192.168.84.138", 11111), "example", "canal", "canal"); int batchSize = 1000; int emptyCount = 0; try { connector.connect(); // 对应上面的配置只对test库进行获取binlog文件 connector.subscribe("test\\..*"); connector.rollback(); int totalEmptyCount = 120; while (emptyCount < totalEmptyCount) { Message message = connector.getWithoutAck(batchSize); // 获取指定数量的数据 long batchId = message.getId(); int size = message.getEntries().size(); if (batchId == -1 || size == 0) { emptyCount++; System.out.println("empty count : " + emptyCount); try { Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) { } } else { emptyCount = 0; // System.out.printf("message[batchId=%s,size=%s] \n", batchId, size); printEntry(message.getEntries()); } connector.ack(batchId); // 提交确认 // connector.rollback(batchId); // 处理失败, 回滚数据 } System.out.println("empty too many times, exit"); } finally { connector.disconnect(); } } private void printEntry(List<Entry> entrys) { for (Entry entry : entrys) { if (entry.getEntryType() == EntryType.TRANSACTIONBEGIN || entry.getEntryType() == EntryType.TRANSACTIONEND) { continue; } RowChange rowChage = null; try { rowChage = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue()); } catch (Exception e) { throw new RuntimeException("ERROR ## parser of eromanga-event has an error , data:" + entry.toString(), e); } EventType eventType = rowChage.getEventType(); System.out.println(String.format("================> binlog[%s:%s] , name[%s,%s] , eventType : %s", entry.getHeader().getLogfileName(), entry.getHeader().getLogfileOffset(), entry.getHeader().getSchemaName(), entry.getHeader().getTableName(), eventType)); for (RowData rowData : rowChage.getRowDatasList()) { if (eventType == EventType.DELETE) { printColumn(rowData.getBeforeColumnsList()); // 同步到redis delete(rowData.getBeforeColumnsList()); } else if (eventType == EventType.INSERT) { printColumn(rowData.getAfterColumnsList()); // 同步到redis insertOrUpdate(rowData.getAfterColumnsList()); } else { System.out.println("-------> before"); printColumn(rowData.getBeforeColumnsList()); System.out.println("-------> after"); printColumn(rowData.getAfterColumnsList()); // 同步到redis insertOrUpdate(rowData.getAfterColumnsList()); } } } } private void printColumn(List<Column> columns) { for (Column column : columns) { System.out.println(column.getName() + " : " + column.getValue() + " update=" + column.getUpdated()); } } /** * 更新或者添加触发同步到redis * @param columns */ private void insertOrUpdate (List<Column> columns) { if (columns.size() > 0) { JSONObject json = new JSONObject(); for (Column column : columns) { json.put(column.getName(), column.getValue()); } redisTemplate.opsForHash().put(KEY,columns.get(0).getValue(),json.toJSONString()); } } /** * 删除触发同步到redis * @param columns */ private void delete (List<Column> columns) { if (columns.size() > 0) { redisTemplate.opsForHash().delete(KEY, columns.get(0).getValue()); } } }1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.31.32.33.34.35.36.37.38.39.40.41.42.43.44.45.46.47.48.49.50.51.52.53.54.55.56.57.58.59.60.61.62.63.64.65.66.67.68.69.70.71.72.73.74.75.76.77.78.79.80.81.82.83.84.85.86.87.88.89.90.91.92.93.94.95.96.97.98.99.100.101.102.103.104.105.106.107.108.109.110.111.112.113.114.115.116.117.118.119.120.121.122.123.124.125.126.127.128.129.130.131.132.133.134.135.136.137.138.139.140.141.142.

3、测试添加

数据库插入一条：

复制insert into user values (1,我是测试添加,男);1.

控制台捕捉到信息：

我们看到redis已经有数据了，同步成功！

4、测试更新

更细我们刚刚添加的那条数据：

复制update user set name = 修改了 where id = 1;1.

控制台捕捉到了更新信息：

redis也同步修改了！

5、测试删除

我们先多添加几条哈：

删除id为1的那条数据：

复制delete from user where id = 1;1.

控制台捕捉到了删除信息：

redis也同步删除了！

九、总结

这样就实现了一个canal的应用场景，当然也可以把binlog的数据发送到MQ来！