Redis-03高级篇中-多级缓存：

说明：

分布式缓存和多级缓存的视频，与springcloud高级篇redis的一模一样。这里就不在重复学习了，如果后面用到关于redis的配置，直接到springcloud模块安装的redis中学习即可。 多级缓存 0.学习目标 1.什么是多级缓存

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。

这也是今天课程的难点和重点。

2.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

参考课前资料的：《案例导入说明.md》 blog.csdn.net/aa35434/article/details/141106231

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： github /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：

@Test void testBasicOps() { // 构建cache对象 Cache<String, String> 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<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。

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.heima.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; @Configuration public class CaffeineConfig { //把商品存入到缓存中，一般把商品的id作为key @Bean public Cache<Long, Item> itemCache(){ return Caffeine.newBuilder() .initialCapacity(100) //缓存初始值 .maximumSize(10_000) //缓存上限 .build(); } @Bean public Cache<Long, ItemStock> stockCache(){ return Caffeine.newBuilder() .initialCapacity(100) .maximumSize(10_000) .build(); } }

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

@RestController @RequestMapping("item") public class ItemController { @Autowired private IItemService itemService; @Autowired private IItemStockService stockService; @Autowired private Cache<Long, Item> itemCache; @Autowired private Cache<Long, ItemStock> stockCache; // ...其它略 //根据id查询商品 @GetMapping("/{id}") public Item findById(@PathVariable("id") Long id){ //第一次执行先查询缓存，如果缓存中没有数据在查询数据库，之后会自动的把查询到的数据存入到缓存中，并返回结果给用户 return itemCache.get(id, key -> itemService.query() .ne("status", 3).eq("id", key) .one() ); } //根据id查询库存 @GetMapping("/stock/{id}") public ItemStock findStockById(@PathVariable("id") Long id){ return stockCache.get(id, key -> stockService.getById(key)); } } 2.3.3.启动项目测试

查询商品：http://localhost:8081/item/10001

查看控制台，发现执行了一条sql语句

清空控制台日志，再次刷新执行上述查询商品地址：发现没有日志，说明本次查询走了缓存没有走数据库。

同理：查询库存也是一样。

3.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： .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。

3.1.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：

function：在lua中函数本身也是一个类型，所以可以声明为一个函数类型的变量，变量可以进行传递，这一点和java有很大的区别。table：数组或者map，它同样是k-v结构，表示数组时k为数字，表示map时k为字符串类型。

另外，Lua提供了type()函数来判断一个变量的数据类型：

[root@cloud tmp]# lua -- 进入lua控制台可以直接编写lua命令，不用再创建hello.lua文件 Lua 5.1.4 Copyright (C) 1994-2008 Lua.org, PUC-Rio > print("hello") hello > print(type("hello")) string > print(type(true)) boolean > print(type(print)) -- print是个函数，所以它是函数类型 function > 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 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']) -- 方式一 print(map.name) -- 方式二

Lua中的..可以用做字符串拼接：

[root@cloud tmp]# lua Lua 5.1.4 Copyright (C) 1994-2008 Lua.org, PUC-Rio > local str = "hello" > local str1 = "hello" .. "world" print(str1) helloworld >

Lua中的局部变量一行结束就失效：

> local str = "hello" print(str) -- 局部变量，一行结束就失效，无法访问 hello > print (str) nil > str1 = "hello1" -- 全局变量，一行结束，仍然可以访问 > print(str1) hello1 > 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：

do：循环的开始end：循环的结束ipairs：解析数组index,value：解析出来的键值对，名字随便写 -- 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) do print(index, value) end

遍历普通table

注意这里用的是pairs -- 声明map，也就是table local map = {name='Jack', age=21} -- 遍历table for key,value in pairs(map) do print(key, value) end

代码比较复杂可以写在hello.lua文件中。

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：

-- 没有大括号 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) do print(value) end end local arr = {100,200,300} printArr(arr) -- 调用函数 3.3.2.条件控制

类似Java的条件控制，例如if、else语法：

then：大括号开始end：大括号结束 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 then print('数组不能为空！') end for index, value in ipairs(arr) do print(value) end end 4.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.org/cn/

安装Lua可以参考课前资料提供的《安装OpenResty.md》： blog.csdn.net/aa35434/article/details/141283752

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

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/local/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":" m.360buyimg /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?id=1001，即可看到效果：

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：

路径占位符：~代表使用正则表达式。

4.3.2.获取参数并返回

需求：在OpenResty中接收这个请求，并获取路径中的id信息，拼接到结果的json字符串中返回

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":" m.360buyimg /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。

结论：虚拟机地址的前3位+最后一位替换成1，这就是Windows电脑地址（前提是关闭了防火墙）。

案例需求 4.4.1.发送http请求的API

nginx提供了内部API用以发送http请求：

-- /path：请求路径 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 body = "c=3&d=4" -- post方式传参 （传参方式二选一） })

返回的响应内容包括：

resp.status：响应状态码resp.header：响应头，是一个tableresp.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 /item { proxy_pass http://192.168.10.1:8081; }

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

这个ngx.location.capture("/item")方法我们经常使用，所以可以封装为一个函数，比如现在查商品一次、查库存一次。

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) -- 查询成功 local resp = ngx.location.capture(path,{ method = ngx.HTTP_GET, args = params, }) -- 查询失败返回nil相当于false,false取反就位true if not resp then -- 记录错误信息，返回404 ngx.log(ngx.ERR, "http请求查询失败, path: ", path , ", args: ", args) ngx.exit(404) end return resp.body -- 成功返回响应体，之前规定的是json类型1 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。

在lualib目录下可以直接写文件名，如果在lualib目录下的子目录中还要写子目录。

3）实现商品查询

最后，我们修改/usr/local/openresty/nginx/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，是个table数组类型的变量 local common = require("common") -- 从 common中获取read_http这个函数，获取数组中的值 local read_http = common.read_http -- 获取路径参数 local id = ngx.var[1] -- 根据id查询商品，返回值为json类型 -- 这个参数是以路径方式拼接的，？后面没有参数所以传递的参数值为nil。 local itemJSON = read_http("/item/".. id, nil) -- 根据id查询商品库存,返回值为json类型 local itemStockJSON = read_http("/item/stock/".. id, nil) -- 返回结果：先不组合只返回itemJSON 商品数据查看效果 ngx.say(itemJSON )

测试：发现商品中缺少库存数据。

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：

json类型无法拼接，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： github /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) 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table local item = cjson.decode(itemJSON) local stock = cjson.decode(itemStockJSON ) -- 组合数据：把库存中的数据放入到商品中，商品数据中缺乏stock sold item.stock = stock.stock item.sold = stock.sold -- 把item序列化为json 返回结果 ngx.say(cjson.encode(item))

测试：库存数据已包含

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/10001tomcat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

<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 #port默认就是6379

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.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; @Component public class RedisHandler implements InitializingBean { @Autowired private StringRedisTemplate redisTemplate; @Autowired private IItemService itemService; @Autowired private IItemStockService stockService; private static final ObjectMapper MAPPER = new ObjectMapper();//spring提供的序列化工具类 @Override public void afterPropertiesSet() throws Exception {//凡是实现InitializingBean接口就一定要实现afterPropertiesSet方法 // 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JSON：因为存入redis中的是json格式 String json = MAPPER.writeValueAsString(item); // 2.2.存入redis：把商品存入到缓存中可以让id为key，商品和库存的id是一样的在redis中会造成冲突，所以加个前缀。 redisTemplate.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JSON String json = MAPPER.writeValueAsString(stock); // 2.2.存入redis redisTemplate.opsForValue().set("item:stock:id:" + stock.getId(), json); } } } 启动项目：发现控制台执行了查询数据库的sql。 查看redis：商品和库存已经写入到redis中。 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redis -- 该文件没有直接在lualib目录下，有子目录所以还要加上目录resty local redis = require('resty.redis') -- 初始化redis：lua里面创建对象的语法 local red = redis:new() -- 设置redis超时时间：单位/毫秒，建立连接的超时时间，发送请求的超时时间，响应结果的超时时间 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) -- 连接的空闲时间，单位是毫秒，也就是说10秒种没连接没用，会真正的关闭 local pool_max_idle_time = 10000 local pool_size = 100 --连接池大小 -- 设置保持连接，即把redis放到连接池中。 -- 有2个返回值，err：相当于java中的异常消息，ok：是结果 如果成功返回ok如果失败返回nil，相当于false。 local ok, err = red:set_keepalive(pool_max_idle_time, pool_size) -- 如果为nil取反为true进入到if中，输出一个错误日志。 if not ok then ngx.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 then ngx.log(ngx.ERR, "连接redis失败 : ", err) return nil end -- 查询redis：只能读取k:v，String类型的数据，map类型的这里没有封装。 local resp, err = red:get(key) -- 查询失败处理 if not resp then ngx.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 then resp = nil ngx.log(ngx.ERR, "查询Redis数据为空, key = ", key) end -- 查询成功，释放连接，其实是放到连接池中 close_redis(red) -- 返回结果 return resp end

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redis local redis = require('resty.redis') -- 初始化redis local 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 then ngx.log(ngx.ERR, "放入redis连接池失败: ", err) end end -- 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 then ngx.log(ngx.ERR, "连接redis失败 : ", err) return nil end -- 查询redis local resp, err = red:get(key) -- 查询失败处理 if not resp then ngx.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 then resp = nil ngx.log(ngx.ERR, "查询Redis数据为空, key = ", key) end close_redis(red) return resp end -- 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404 ngx.log(ngx.ERR, "http查询失败, path: ", path , ", args: ", args) ngx.exit(404) end return resp.body end -- 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/nginx/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 -- 商品和库存都要改，所以可以封装成一个查询函数 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 then ngx.log(ngx.ERR, "redis查询失败，尝试查询http， key: ", key) -- redis查询失败，去查询http val = 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：

3）完整的item.lua代码：

-- 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 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redis缓存：因为这个代码是在OpenResty运行的，OpenResty和redis都在虚拟机中，所以可以用127.0.0.1代表本地 local val = read_redis("127.0.0.1", 6379, key) -- 判断查询结果 if not val then ngx.log(ngx.ERR, "redis查询失败，尝试查询http， key: ", key) -- redis查询失败，去查询http val = read_http(path, params) end -- 返回数据 return val end -- 获取商品id local id = ngx.var[1] -- 根据id查询商品 local itemJSON = read_data("item:id:" .. id, "/item/" .. id, nil) -- 根据id查询商品库存 local itemStockJSON = 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(itemStockJSON) -- 组合数据：把库存中的数据放入到商品中，商品数据中缺乏stock sold item.stock = stock.stock item.sold = stock.sold -- 把item序列化为json 返回结果 ngx.say(cjson.encode(item))

测试：

停止掉tomact服务，发现仍然可以查询成功，说明走了redis缓存。 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共享字典的功能，可以在nginx的多个worker工作进程之间共享数据，实现缓存功能。

注意：这里只是在nginx内部共享，如果部署了多台OpenResty，它们之间是无法共享的。

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兆 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') 需求分析： 商品基本信息长时间不发生变化，可以设置有效期时间长的，对于一些敏感信息比如库存变化的频率比较快，有效期可以设置短一些。对于特别敏感的数据比如秒杀业务，就不要在往nginx中存，因为nginx本地缓存的更新策略是到期更新，万一到期之前就发生了变化。 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 then ngx.log(ngx.ERR, "本地缓存查询失败，尝试查询Redis， key: ", key) -- 查询redis val = read_redis("127.0.0.1", 6379, key) -- 判断查询结果 if not val then ngx.log(ngx.ERR, "redis查询失败，尝试查询http， key: ", key) -- redis查询失败，去查询http val = read_http(path, params) end end -- 查询成功，把数据写入本地缓存 expire：不同的数据有不同的有效期，所以动态的传递 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。

3）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 then ngx.log(ngx.ERR, "本地缓存查询失败，尝试查询Redis， key: ", key) -- 查询redis val = read_redis("127.0.0.1", 6379, key) -- 判断查询结果 if not val then ngx.log(ngx.ERR, "redis查询失败，尝试查询http， key: ", key) -- redis查询失败，去查询http val = read_http(path, params) end end -- 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))

测试nginx本地缓存生效：

刷新页面查看日志，第一次没有本地缓存，所以本地缓存查询失败 查看报错日志 多次刷新浏览器，本地缓存报错日志没有增加，说明查询的是本地缓存。（因为item.lua的业务逻辑就是查询到本地缓存直接返回数据，没有查询到才会报错误日志接着查询redis。） 5.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： github /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 events2）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。

所以想要使用Canal需要先实现mysql的主从同步。

5.2.2.安装Canal

安装和配置Canal参考课前资料文档： blog.csdn.net/aa35434/article/details/141609524

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： github /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： <dependency> <groupId>top.javatool</groupId> <artifactId>canal-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.2.1-RELEASE</version> </dependency> 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: 192.168.10.161:11111 # 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) @Id private 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) @Transient private Integer stock; @TableField(exist = false) @Transient private Integer sold; } 5.3.4.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

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") @Component public class ItemHandler implements EntryHandler<Item> { @Autowired private RedisHandler redisHandler; @Autowired private Cache<Long, Item> itemCache; @Override public void insert(Item item) { // 写数据到JVM进程缓存 itemCache.put(item.getId(), item); // 写数据到redis redisHandler.saveItem(item); } @Override public void update(Item before, Item after) { // 写数据到JVM进程缓存 itemCache.put(after.getId(), after); // 写数据到redis redisHandler.saveItem(after); } @Override public void delete(Item item) { // 删除数据到JVM进程缓存 itemCache.invalidate(item.getId()); // 删除数据到redis redisHandler.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; @Component public class RedisHandler implements InitializingBean { @Autowired private StringRedisTemplate redisTemplate; @Autowired private IItemService itemService; @Autowired private IItemStockService stockService; private static final ObjectMapper MAPPER = new ObjectMapper(); @Override public 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JSON String json = MAPPER.writeValueAsString(item); // 2.2.存入redis redisTemplate.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JSON String json = MAPPER.writeValueAsString(stock); // 2.2.存入redis redisTemplate.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); } }

测试

重启服务，出现以下日志说明java代码和Canal建立了连接。

我们只是修改了redis和jvm进程缓存而nginx本地缓存没有修改，所以在浏览器上测试不太能看到，因为先查询的是nginx本地缓存。

查看10001数据：http://localhost:8081/item/10001

在页面上对10001数据进行修改

再次访问：http://localhost:8081/item/10001，数据发生了变化，说明缓存进行了同步

打开redis：同样发生了变化。

6.总结

除了OpenResty向tomact做负载均衡外，nginx到OpenResty也要做负载均衡（我们没做）。

OpenResty我们只部署了一台，如果部署成多台OpenResty，本地缓存同样不共享，我们在nginx做反向代理到OpenResty的时候也要做对商品的id做路由，同一个id永远只访问同一个OpenResty，这样本地缓存一直生效。