缓存一致性和跨服务器查询的数据异构解决方案canal
https://www.cnblogs.com/huangxincheng/p/7456397.html 当你的项目数据量上去了之后，通常会遇到两种情况，第一种情况应是最大可能的使用cache来对抗上层的高并发，第二种情况同样也是需要使用分库 分表对抗上层的高并发。。。逼逼逼起来容易，做起来并不那么乐观，由此引入的问题，不见得你有好的解决方案，下面就具体分享下。 一：尽可能的使用Cache 比如在我们的千人千面系统中，会针对商品，订单等维度为某一个商家店铺自动化建立大约400个数据模型，然后买家在淘宝下订单之后，淘宝会将订单推 送过来，订单会在400个模型中兜一圈，从而推送更贴切符合该买家行为习惯的短信和邮件，这是一个真实的业务场景，为了应对高并发，这些模型自然都是缓 存在Cache中，模型都是从db中灌到redis的，那如果有新的模型进来了，我如何通知redis进行缓存更新呢？？？通常的做法就是在添加模型的时候，顺便更新 redis。。。对吧，如下图： 说的简单，web开发的程序员会说，麻蛋的，我管你什么业务，更新你妹啊。。。我把自己的手头代码写好就可以了，我要高内聚，所以你必须碰一鼻子灰。 除了一鼻子灰之后，也许你还会遇到更新database成功，再更新redis的时候失败，可人家不管，而且错误日志还是别人的日志系统里面，所以你很难甚至 无法保证这个db和cache的缓存一致性，那这个时候能不能换个思路，我直接写个程序订阅database的binlog，从binlog中分析出模型数据的CURD操作，根 据这些CURD的实际情况更新Redis的缓存数据，第一个可以实现和web的解耦，第二个实现了高度的缓存一致性，所以新的架构是这样的。 上面这张图，相信大家都能看得懂，重点就是这个处理binlog程序，从binlog中分析出CURD从而更新Redis，其实这个binlog程序就是本篇所说的canal。。。 一个伪装成mysql的slave，不断的通过dump命令从mysql中盗出binlog日志，从而完美的实现了这个需求。 二：数据异构 本篇开头也说到了，数据量大了之后，必然会存在分库分表，甚至database都要分散到多台服务器上，现在的电商项目，都是业务赶着技术跑。。。 谁也不知道下一个业务会是一个怎样的奇葩，所以必然会导致你要做一些跨服务器join查询，你以为自己很聪明，其实DBA早就把跨服务器查询的函数给你 关掉了，求爹爹拜奶奶都不会给你开的，除非你杀一个DBA祭天，不过如果你的业务真的很重要，可能DBA会给你做数据异构，所谓的数据异构，那就是 将需要join查询的多表按照某一个维度又聚合在一个DB中。让你去查询。。。。。 那如果用canal来订阅binlog，就可以改造成下面这种架构。 三：搭建一览 好了，canal的应用场景给大家也介绍到了，最主要是理解这种思想，人家搞不定的东西，你的价值就出来了。 1. 开启mysql的binlog功能 开启binlog，并且将binlog的格式改为Row，这样就可以获取到CURD的二进制内容，windows上的路径为：C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server…