说明：缓存数据同步，以Redis为例，如何保证从Redis中取出来的数据与MySQL中的一致？在微服务架构下，通常可以用以下两种技术来实现：

• MQ：在修改数据的同时，发送一个消息修改缓存；

• Canal：监听数据库，数据库发生改变时，同步更新缓存；

本文介绍Canal的实现，以下操作均在云服务上，操作系统是CentOS

设置MySQL主从

Canal是基于MySQL的主从同步功能，使用前需要先开启MySQL的主从功能，操作如下：

第一步：开启binlog

找到MySQL容器所挂载的日志文件，添加以下内容：

log-bin=/var/lib/mysql/mysql-bin
binlog-do-db=cache

log-bin=/var/lib/mysql/mysql-bin：指定库记录binary log events，取名为cache；

binlog-do-db=cache：设置binary log文件的存放地址和文件名；

查看mysql容器所挂载的数据卷可使用下面这个命令

docker volume inspect 数据卷名

如果不知道数据卷名，可停掉mysql容器，并删掉。在/tmp目录下创建一个mysql目录，并进入到mysql目录下，执行下面的命令启动mysql容器；

# 进入/tmp目录
cd /tmp
# 创建文件夹
mkdir mysql
# 进入mysql目录
cd mysql
# 启动mysql容器，设置密码为123456
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

第二步：设置用户权限

进入mysql命令行模式，如使用navicat或者使用CMD连接MySQL，敲以下命令（建议一行一行敲）：

create user canal@'%' IDENTIFIED by 'canal';
GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT,SUPER ON *.* TO 'canal'@'%' identified by 'canal';
FLUSH PRIVILEGES;

第三部：重启容器

重启mysql容器

回到mysql命令行，敲下面的命令

show master status;

出现下面的内容，表示设置完成（如果报错了，可能是有延迟，可以等下再敲命令重试）

环境搭建

第一步：安装Canal

拉取Canal镜像，拉取前应该先去docker官方仓库查看可提供的版本号

docker pull canal:版本号

如果网络状态差（）的话不推荐拉取，可使用本地加载的方式；

加载完成

第二步：创建网络

canal容器需要和mysql容器关联，创建一个网络，取名demo；

docker network create demo

把mysql容器加入到这个网络中；

docker network connect demo mysql

第三步：启动canal

输入下面的命令，启动canal容器，需要注意相关名称；

docker run -p 11111:11111 --name canal \
-e canal.destinations=cache \
-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=db_user\\..* \
--network demo \
-d canal/canal-server:v1.1.5

canal.destinations=cache \：binlog-do-db的名称；

canal.instance.master.address=mysql:3306：数据库名称和端口；

--network demo：上面创建的网络名称；

代码实现

本项目基于Redis缓存预热（参考：http://t.csdn.cn/rZ4En），是一个很简单的项目，部分代码如下：

controller层代码：

@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {

    @Autowired
    private UserService userService;

    /**
     * 查询所有用户信息
     * @return
     */
    @GetMapping("list")
    public List<User> getUsers() {
        return userService.list();
    }

    /**
     * 根据ID查询用户信息
     * @param id
     * @return
     */
    @GetMapping("{id}")
    public User getUserById(@PathVariable Long id) {
        return userService.getById(id);
    }

    /**
     * 根据ID删除用户
     * @param id
     */
    @DeleteMapping("{id}")
    public void deleteUserById(@PathVariable Long id){
        userService.removeById(id);
    }
}

Redis缓存预热代码

@Component
public class RedisHandler implements InitializingBean {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;

    @Autowired
    private UserService userService;

    private static final ObjectMapper MAPPER = new ObjectMapper();

    @Override
    public void afterPropertiesSet() throws Exception {
        // 初始化缓存
        // 1.查询所有用户信息
        List<User> userList = userService.list();

        // 2.放入缓存
        for (User user : userList) {

            // 2.1.将user对象序列化为JSON
            String json = MAPPER.writeValueAsString(user);

            // 2.2.设置key前缀，存入redis
            redisTemplate.opsForValue().set("user:id:" + user.getId(), json);
        }
    }
}

因为使用了Redis缓存预热，在项目启动时会使用全查方法，将所有用户的数据存入到redis中；

第一步：引入依赖

先引入canal的依赖

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

添加相关配置

canal:
  destination: cache #binlog-do-db的名称；
  server: 服务器IP:11111

第二步：修改实体类

修改User类，添加一些注解（@Id注解、@Colume注解、@Transient注解），分别用于表示主键，关键字段名，容易发生变动的字段；

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@TableName("tb_user")
public class User implements Serializable {

    @TableId(type = IdType.AUTO)
    @Id
    private Integer id;

    @Column(name = "username")
    private String username;

    private String password;

    private String name;

    private Integer gender;

    private String image;

    @Transient
    private Integer job;

    private String entrydate;

    @Transient
    private Integer deptId;

    private String createTime;

    private String updateTime;

    @TableLogic(value = "1", delval = "0")
    private Integer isDel;
}

第三步：修改Redis缓存代码

修改RedisHandler代码如下，添加新增、删除相关的方法；

import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.hzy.pojo.User;
import com.hzy.service.UserService;
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 UserService userService;

    private static final ObjectMapper MAPPER = new ObjectMapper();

    @Override
    public void afterPropertiesSet() throws Exception {
        // 1.查询用户信息
        List<User> UserList = userService.list();
        
        // 2.放入缓存
        for (User User : UserList) {
            
            // 2.1.User序列化为JSON
            String json = MAPPER.writeValueAsString(User);
            
            // 2.2.设置key值，存入redis
            redisTemplate.opsForValue().set("user:id:" + User.getId(), json);
        }
    }

    public void saveUser(User User) {
        try {
            String json = MAPPER.writeValueAsString(User);
            redisTemplate.opsForValue().set("user:id:" + User.getId(), json);
        } catch (JsonProcessingException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }

    public void deleteUserById(Long id) {
        redisTemplate.delete("user:id:" + id);
    }
}

第四步：编写监听器类

写一个监听器类，当数据库中的数据发生变化时，会修改Redis中的缓存数据；

import cn.hutool.core.convert.Convert;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.hzy.config.RedisHandler;
import com.hzy.pojo.User;
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_user")
@Component
public class UserHandler implements EntryHandler<User> {

    @Autowired
    private RedisHandler redisHandler;

    @Autowired
    private Cache<Long, User> userCache;

    @Override
    public void insert(User user) {
        // 写数据到JVM进程缓存
        userCache.put(Convert.toLong(user.getId()), user);
        // 写数据到redis
        redisHandler.saveUser(user);
    }

    @Override
    public void update(User before, User after) {
        // 写数据到JVM进程缓存
        userCache.put(Convert.toLong(after.getId()), after);
        // 写数据到redis
        redisHandler.saveUser(after);
    }

    @Override
    public void delete(User user) {
        // 删除数据到JVM进程缓存
        userCache.invalidate(user.getId());
        // 删除数据到redis
        redisHandler.deleteUserById(Convert.toLong(user.getId()));
    }
}

第五步：启动测试

项目启动后，会发现控制台在实时打印检测状态

让我们看下Redis中的数据，因为有Redis缓存预热，项目启动就会有所有用户的数据；

此时，让我们删掉一条用户信息，再查看Redis中的缓存数据，看有没有更新；

控制台报错了

百度了说是Druid连接池的问题，我试了下也没有解决

总之，以上就是缓存数据同步技术Canal的实现，我使用VM测试过，是可以跑通的，可能是云服务器带宽的原因或者是身份验证的原因，导致没有跑通。

另外说一句，即便删除了用户，在Redis缓存那边也还是有用户信息的，因为在User类中设置了“逻辑删除”的字段，所以并不会真的删除用户，但是Redis缓存中对应用户的逻辑删除字段应该是会发生改变的。

删除用户，数据库中对应用户的逻辑删除字段设置为0；

正常的话，Redis缓存中的该用户信息，逻辑删除字段的值应该要同步修改；

总结

使用Canal作为缓存数据同步，没有代码入侵，耦合低；