MySQL與Redis緩存的同步方案
作者：董少、
鏈接：https://dongshao.blog.csdn.net/article/details/107190925
本文介紹MySQL與Redis緩存的同步的兩種方案
通過MySQL自動同步刷新Redis，MySQL觸發(fā)器+UDF函數實現 解析MySQL的binlog實現，將數據庫中的數據同步到Redis
一、方案1（UDF）
場景分析：
當我們對MySQL數據庫進行數據操作時，同時將相應的數據同步到Redis中，同步到Redis之后，查詢的操作就從Redis中查找
過程大致如下：
在MySQL中對要操作的數據設置觸發(fā)器Trigger，監(jiān)聽操作 客戶端（NodeServer）向MySQL中寫入數據時，觸發(fā)器會被觸發(fā)，觸發(fā)之后調用MySQL的UDF函數 UDF函數可以把數據寫入到Redis中，從而達到同步的效果
方案分析：
這種方案適合于讀多寫少，并且不存并發(fā)寫的場景 因為MySQL觸發(fā)器本身就會造成效率的降低，如果一個表經常被操作，這種方案顯示是不合適的
演示案例
下面是MySQL的表
下面是UDF的解析代碼
定義對應的觸發(fā)器
二、方案2（解析binlog）
在介紹方案2之前我們先來介紹一下MySQL復制的原理，如下圖所示：
主服務器操作數據，并將數據寫入Bin log 從服務器調用I/O線程讀取主服務器的Bin log，并且寫入到自己的Relay log中，再調用SQL線程從Relay log中解析數據，從而同步到自己的數據庫中
方案2就是：
上面MySQL的整個復制流程可以總結為一句話，那就是：從服務器讀取主服務器Bin log中的數據，從而同步到自己的數據庫中 我們方案2也是如此，就是在概念上把主服務器改為MySQL，把從服務器改為Redis而已（如下圖所示），當MySQL中有數據寫入時，我們就解析MySQL的Bin log，然后將解析出來的數據寫入到Redis中，從而達到同步的效果
例如下面是一個云數據庫實例分析：
云數據庫與本地數據庫是主從關系。云數據庫作為主數據庫主要提供寫，本地數據庫作為從數據庫從主數據庫中讀取數據 本地數據庫讀取到數據之后，解析Bin log，然后將數據寫入寫入同步到Redis中，然后客戶端從Redis讀數據
這個技術方案的難點就在于： 如何解析MySQL的Bin Log。但是這需要對binlog文件以及MySQL有非常深入的理解，同時由于binlog存在Statement/Row/Mixedlevel多種形式，分析binlog實現同步的工作量是非常大的
Canal開源技術
canal是阿里巴巴旗下的一款開源項目，純Java開發(fā)。基于數據庫增量日志解析，提供增量數據訂閱&消費，目前主要支持了MySQL（也支持mariaDB）
開源參考地址有：https://github.com/liukelin/canal_mysql_nosql_sync
工作原理（模仿MySQL復制）：
canal模擬mysql slave的交互協(xié)議，偽裝自己為mysql slave，向mysql master發(fā)送dump協(xié)議 mysql master收到dump請求，開始推送binary log給slave（也就是canal） canal解析binary log對象（原始為byte流）
架構：
server代表一個canal運行實例，對應于一個jvm
instance對應于一個數據隊列 （1個server對應1..n個instance)
instance模塊：
eventParser (數據源接入，模擬slave協(xié)議和master進行交互，協(xié)議解析) eventSink (Parser和Store鏈接器，進行數據過濾，加工，分發(fā)的工作) eventStore (數據存儲) metaManager (增量訂閱&消費信息管理器)
大致的解析過程如下：
parse解析MySQL的Bin log，然后將數據放入到sink中 sink對數據進行過濾，加工，分發(fā) store從sink中讀取解析好的數據存儲起來 然后自己用設計代碼將store中的數據同步寫入Redis中就可以了 其中parse/sink是框架封裝好的，我們做的是store的數據讀取那一步
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下面是運行拓撲圖
MySQL表的同步，采用責任鏈模式，每張表對應一個Filter。例如zvsync中要用到的類設計如下：
下面是具體化的zvsync中要用到的類，每當新增或者刪除表時，直接進行增刪就可以了
三、附加
本文上面所介紹的都是從MySQL中同步到緩存中。但是在實際開發(fā)中可能有人會用下面的方案：
客戶端有數據來了之后，先將其保存到Redis中，然后再同步到MySQL中 這種方案本身也是不安全/不可靠的，因此如果Redis存在短暫的宕機或失效，那么會丟失數據
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