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【Java笔记+踩坑汇总】Java基础+JavaWeb+SSM+SpringBoot+SpringCloud+瑞吉外卖/谷粒商城/学成在线+设计模式+面试题汇总+性能调优/架构设计+源码解析
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4.1.0.OpenResty简介，基于Linux集成Lua库
4.2.2.OpenResty监听请求、响应lua文件的JSON
1.多级缓存流程
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本地进程缓存（如Caffeine）
- 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。
为了演示多级缓存，我们先导入一个商品管理的案例，其中包含商品的CRUD功能。我们将来会给查询商品添加多级缓存。
2.1.docker安装MySQL
后期做数据同步需要用到MySQL的主从功能，所以需要大家在虚拟机中，利用Docker来运行一个MySQL容器。
2.1.1.准备目录
为了方便后期配置MySQL，我们先准备两个目录，用于挂载容器的数据和配置文件目录：
## 2.进入/tmp目录 cd /tmp ## 2.创建文件夹 mkdir mysql ## 2.进入mysql目录 cd mysql
2.1.2.创建mysql容器
进入mysql目录后，执行下面的Docker命令，注意改端口和数据库账号密码：
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=123 \ --privileged \ -d \ mysql:5.7.25
2.1.3.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：
## 2.创建文件 vi /tmp/mysql/conf/my.cnf
文件的内容如下：
[mysqld] #跳过域名解析 skip-name-resolve character_set_server=utf8 #跟容器指定的数据目录名保持一致 datadir=/var/lib/mysql #服务id server-id=1000
2.1.4.重启
配置修改后，必须重启容器：
docker restart mysql
2.2.导入SQL
先创建heima数据库，导入sql：
/* Navicat Premium Data Transfer Source Server : 192.168.150.101 Source Server Type : MySQL Source Server Version : 50725 Source Host : 192.168.150.101:3306 Source Schema : heima Target Server Type : MySQL Target Server Version : 50725 File Encoding : 65001 Date: 16/08/2021 14:45:07 */ 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
之所以将库存分离出来，是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。频繁更新数据清除缓存就没有缓存意义了。
2.3.导入Demo工程
下面导入课前资料提供的工程：
项目结构如图所示：
其中的业务包括：
- 分页查询商品
- 新增商品
- 修改商品
- 修改库存
- 删除商品
- 根据id查询商品
- 根据id查询库存
业务全部使用mybatis-plus来实现，如有需要请自行修改业务逻辑。
2.3.0.pom和yml
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>5.1.47</version> </dependency> <!--mybatis--> <dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId> <version>3.4.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId> <artifactId>caffeine</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId> </dependency>
server: port: 8081 spring: application: name: itemservice datasource: url: jdbc:mysql://自己的ip地址:3306/heima?useSSL=false username: root password: 自己的密码 driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver mybatis-plus: type-aliases-package: com.heima.item.pojo configuration: map-underscore-to-camel-case: true global-config: db-config: #更新策略只更新非null，默认值 update-strategy: not_null #id策略自增 id-type: auto logging: level: com.heima: debug pattern: dateformat: HH:mm:ss:SSS
2.3.1.分页查询商品
在com.heima.item.web包的ItemController中可以看到接口定义：
2.3.2.新增商品
在com.heima.item.web包的ItemController中可以看到接口定义：
2.3.3.修改商品
在com.heima.item.web包的ItemController中可以看到接口定义：
2.3.4.修改库存
在com.heima.item.web包的ItemController中可以看到接口定义：
2.3.5.删除商品
在com.heima.item.web包的ItemController中可以看到接口定义：
这里是采用了逻辑删除，将商品状态修改为3
2.3.6.根据id查询商品
在com.heima.item.web包的ItemController中可以看到接口定义：
这里只返回了商品信息，不包含库存
2.3.7.根据id查询库存
在com.heima.item.web包的ItemController中可以看到接口定义：
2.3.8.启动
注意修改application.yml文件中配置的mysql地址信息：
需要修改为自己的虚拟机地址信息、还有账号和密码。
修改后，启动服务，访问：http://localhost:8081/item/10001即可查询数据
2.4.导入商品查询页面
商品查询是购物页面，与商品管理的页面是分离的。
部署方式如图：
我们需要准备一个反向代理的nginx服务器，如上图红框所示，将静态的商品页面放到nginx目录中。
页面需要的数据通过ajax向服务端（nginx业务集群）查询。
2.4.1.运行nginx服务
这里我已经给大家准备好了nginx反向代理服务器和静态资源。
我们找到课前资料的nginx目录：
将其拷贝到一个非中文或空格目录下，运行这个nginx服务。
运行命令：
start nginx.exe
然后访问 http://localhost/item.html?id=10001即可：
管理端页面：http://localhost:8081/
2.4.2.反向代理
现在，页面是假数据展示的。我们需要向服务器发送ajax请求，查询商品数据。
打开控制台，可以看到页面有发起ajax查询数据：
而这个请求地址同样是80端口，而后台端口是8081端口，所以请求被当前的nginx反向代理了。
查看nginx的conf目录下的nginx.conf文件的反向代理配置：
其中的关键配置如下：
其中的192.168.150.101是我的虚拟机IP，也就是我的Nginx业务集群要部署的地方：
完整内容如下：
#user nobody; worker_processes 1; events { worker_connections 1024; } http { include mime.types; default_type application/octet-stream; sendfile on; #tcp_nopush on; keepalive_timeout 65; #upstream指令可以定义一组服务器。默认是轮询算法，即几个服务器轮流工作 upstream nginx-cluster{ #这个地址是虚拟机OpenResty的地址端口、OpenResty会在下面第四小节配置 server 192.168.150.101:8081; } server { listen 80; server_name localhost; #反向代理并负载均衡配置，将请求转发到指定网址的服务器，这里写了upstream 定义的nginx-cluster集群，将在集群里的服务器之间轮询负载均衡 location /api { proxy_pass http://nginx-cluster; } location / { root html; index index.html index.htm; } error_page 500 502 503 504 /50x.html; location = /50x.html { root html; } } }
2.5.Caffeine简介，本地缓存
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：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：
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 -> { //这里key就是"defaultGF"，只是起别名 // 根据key去数据库查询数据，这里省略数据库查询操作，直接返回 return "柳岩"; }); System.out.println("defaultGF = " + defaultGF); }
注意导包，不是spring的包，是GitHub的包：
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) // 设置缓存数量上限为 1，只能存一个key，存第二个后，caffeine会找空闲时间或一次读写后清理 .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。
2.6.实现Caffeine的JVM进程缓存
2.6.1.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个
2.6.2.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 { @Bean public Cache<Long, Item> itemCache(){ return Caffeine.newBuilder() .initialCapacity(100) //初始的缓存空间大小 .maximumSize(10_000) .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 @GetMapping("/{id}") public Item findById(@PathVariable("id") Long id) { return itemCache.get(id, key -> itemService.query() .ne("status", 3).eq("id", key) .one() ); } @GetMapping("/stock/{id}") public ItemStock findStockById(@PathVariable("id") Long id) { return stockCache.get(id, key -> stockService.getById(key)); } }
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：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。
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
另外，还可以直接输入lua，命令行模式：
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：
另外，Lua提供了type()函数来判断一个变量的数据类型：
3.2.2.声明变量
字符串单引号双引号都可以，每个语句结束回车或空格即可，不用加“；”
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)
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：
-- 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
注意ipairs
遍历普通table（map）
-- 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
注意pairs
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：
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
3.3.2.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：
3.3.3.案例，自定义函数判断数组参数是否为nil
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
4.1.0.OpenResty简介，基于Linux集成Lua库
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：
- 基于Linux，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/
4.1.1.安装
首先你的Linux虚拟机必须联网
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
你可以在你的 CentOS 系统中添加 openresty 仓库，这样就可以便于未来安装或更新我们的软件包（通过 yum check-update 命令）。运行下面的命令就可以添加我们的仓库：
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
然后就可以像下面这样安装软件包，比如 openresty：
yum install -y openresty
opm是OpenResty的一个管理工具，可以帮助我们安装一个第三方的Lua模块。
如果你想安装命令行工具 opm，那么可以像下面这样安装 openresty-opm 包：
yum install -y openresty-opm
默认情况下，OpenResty安装的目录是：/usr/local/openresty
看到里面的nginx目录了吗，OpenResty就是在Nginx基础上集成了一些Lua模块。
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
4.1.2.启动和运行
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：
所以运行方式与nginx基本一致：
### 启动nginx nginx ### 重新加载配置 nginx -s reload ### 停止 nginx -s stop
nginx的默认配置文件注释太多，影响后续我们的，这里将nginx.conf中的注释部分删除，保留有效部分。
修改/usr/local/openresty/nginx/conf/nginx.conf文件，主要监听端口号从80改成8081：
#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://虚拟机ip地址:8081，注意ip地址替换为你自己的虚拟机IP：
4.1.3.备注
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404 ngx.log(ngx.ERR, "http not found, path: ", path , ", args: ", args) ngx.exit(404) end return 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 then ngx.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 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
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;
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。然后代理给了虚拟机的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、响应lua文件的JSON
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
这些模块要加载进来才能用lua。
修改虚拟机/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。
最终的nginx.conf文件：
#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; #lua 模块 lua_package_path "/usr/local/openresty/lualib/?.lua;;"; #c模块 lua_package_cpath "/usr/local/openresty/lualib/?.so;;"; server { listen 8081; server_name localhost; location / { root html; index index.html index.htm; } 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; } error_page 500 502 503 504 /50x.html; location = /50x.html { root html; } } }
4.2.3.openresty响应item.lua假数据
1）在/usr/local/openresty/nginx目录创建文件夹：lua
cd /usr/local/openresty/nginx mkdir lua
2）在/usr/loca/openresty/nginx/lua文件夹下，新建文件：item.lua
cd lua touch item.lua
item.lua的路径和4.2.2里设置的响应lua文件路径一致。
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寸托运箱拉杆箱箱箱箱箱箱 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":2999,"sold":31290}')
lua的 ngx.say()函数就相当于java中response.getWriter().writer(xxx);
4）重新加载配置
nginx -s reload
刷新商品页面：http://localhost/item.html?id=10001，即可看到效果：
4.3.OpenResty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：
location后有个“~”符号，表示正则表达式匹配。
除了JSON参数，其他请求参数类型都是数组或table类型，因为参数不止一个。
4.3.2.lua获取参数中id并响应
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; }
注意：
- location后有个“~”符号，表示正则表达式匹配。
- 虚拟机openresty的Nginx监听的是localhost的8081端口，正是项目的端口
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":"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":2999,"sold":31290}')
此时响应的结果仅id是真数据
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。
4.4.1.lua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/path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，所以还需要在虚拟机nginx.conf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://192.168.150.1:8081; }
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
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) 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请求查询失败, path: ", path , ", args: ", args) ngx.exit(404) end return resp.body end -- 将方法导出 local _M = { read_http = read_http } 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。
3）实现商品查询
最后，我们修改/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。第一个参数是路径，第二个参数是请求参数 local itemJSON = read_http("/item/".. id, nil) -- 根据id查询商品库存 local itemStockJSON = read_http("/item/stock/".. id, nil)
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：
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： 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)
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(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))
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。
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/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。
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
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
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.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); } } }
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 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 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 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
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/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 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：
-- 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 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))
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150m 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')
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 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))
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：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：
- 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 events
- 2）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。
5.2.2.安装Canal
安装和配置Canal参考课前资料文档：
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：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。
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: 192.168.150.101:11111 # 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); } }
