引言
本文基于黑马2022的Redis课程高级篇编写，课程地址：黑马程序员Redis入门到实战教程，深度透析redis底层原理+redis分布式锁+企业解决方案+黑马点评实战项目
课程资料：https://pan.baidu.com/s/1189u6u4icQYHg_9_7ovWmA&pwd=eh11
本文中若未特意提及，则默认Linux环境用Ubuntu 24.04，Redis用6.2.6版本，本地主机用Windows
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：
而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，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：
其中Nginx编程则会用到OpenResty框架结合Lua这样的语言。
整体架构
下面本教程希望实现的架构，可以看完全文再回来看一遍，会更清晰
JVM进程缓存
导入案例
安装MySQL
若宿主机上有正常运行的mysql建议先暂时关闭，防止docker中的mysql无法正常使用
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。
执行下方命令运行MySQL容器：
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# 进入/tmp目录
cd /tmp
# 创建文件夹
mkdir mysql
# 进入mysql目录
cd mysql
# 运行MySQL容器
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
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在/tmp/mysql/conf目录添加一个my.cnf文件，作为mysql的配置文件：
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# 创建文件
vi /tmp/mysql/conf/my.cnf
# 在其中输入
[mysqld]
skip-name-resolve
character_set_server=utf8
datadir=/var/lib/mysql
server-id=1000
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配置修改后，必须重启容器使新配置生效：
用客户端进行连接时提示：服务器已终止握手。设置了协议列表选项(enabledTLSProtocols)
可以尝试关闭SSL验证，以Datagrip为例，可以在连接设置页的”高级“中找到”useSSL“将其值设置为FALSE
导入数据
在MySQL中创建一个名为heima的库，在其中导入资料提供的sql文件：item.sql
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。
导入Demo工程
导入资料提供的工程：item-service
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
导入前端页面
找到资料的nginx目录：nginx-1.18.0
将其拷贝到一个非中文目录下，运行这个nginx服务。
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# 运行命令
start nginx.exe
# 停止
nginx -s stop
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然后访问 http://localhost/item.html?id=10001即可
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
下面就学习利用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：
缓存使用的基本API：
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@Test
void testBasicOps() {
// 构建cache对象
Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder().build();
// 存数据
cache.put("name", "缘鱼");
// 取数据，不存在则返回null
String name = cache.getIfPresent("name");
System.out.println("name = " + name);
// 取数据，若缓存不存在则查数据库，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 gender = cache.get("gender", key -> {
// 根据key去数据库查询数据
return "男"; // 写查询数据库的业务逻辑
});
System.out.println("gender = " + gender);
}
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Caffeine提供了三种缓存驱逐策略：
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。
实现JVM进程缓存
下面模拟演示在Spring中如何使用Caffeine
定义Caffeine缓存对象
在项目中的配置类中，定义定义Caffeine的缓存对象
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@Configuration
public class CaffeineConfig {
@Bean
public Cache<Long, Item> itemCache(){
return Caffeine.newBuilder()
.initialCapacity(100)
.maximumSize(10_000)
.build();
}
@Bean
public Cache<Long, ItemStock> stockCache(){
return Caffeine.newBuilder()
.initialCapacity(100)
.maximumSize(10_000)
.build();
}
}
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然后就可以在业务中使用了
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@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));
}
}
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Lua语法入门
Nginx编程需要用到Lua语言，因此下面就了解一下Lua的基本语法。
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。
安装环境
安装
在输入下面命令安装lua：
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sudo apt update
sudo apt install lua5.4
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测试
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cd /tmp
# 创建lua文件，在其中输入print("hello")
vi hello.lua
# 运行该lua文件，正常就会输出hello
lua hello.lua
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变量和循环
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：
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：
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-- 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
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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：
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-- 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}
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Lua中的数组角标是从1开始，访问的时候与Java中类似：
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-- 访问数组，lua数组的角标从1开始
print(arr[1])
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Lua中的table可以用key来访问：
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-- 访问table
print(map['name'])
print(map.name)
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循环
对于table，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：
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-- 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
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遍历普通table
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-- 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
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条件控制、函数
Lua中的条件控制和函数声明与Java类似。
函数
定义函数的语法：
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function 函数名( argument1, argument2..., argumentn)
-- 函数体
return 返回值
end
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例如，定义一个函数，用来打印数组：
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function printArr(arr)
for index, value in ipairs(arr) do
print(value)
end
end
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条件控制
类似Java的条件控制，例如if、else语法：
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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
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与java不同，布尔表达式中的逻辑运算是基于英文单词而不是符号：
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。
OpenResty
OpenResty简介
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： https://openresty.org/cn/
安装开发库与工具
首先确保你的 Ubuntu 虚拟机已经联网。
安装 OpenResty 的依赖开发库和必要工具，执行命令：
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sudo apt update
sudo apt install -y libpcre3-dev libssl-dev build-essential wget curl gpg lsb-release
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添加 OpenResty APT 仓库
首先导入 OpenResty 的 GPG 公钥：
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wget -qO - https://openresty.org/package/pubkey.gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/openresty.gpg
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如果提示 /etc/apt/keyrings/ 目录不存在，先创建它：
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sudo mkdir -p /etc/apt/keyrings
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然后添加 OpenResty 的 APT 源：
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echo "deb [signed-by=/etc/apt/keyrings/openresty.gpg] http://openresty.org/package/ubuntu $(lsb_release -sc) main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/openresty.list
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$(lsb_release -sc) 会自动识别 Ubuntu 版本代号（Ubuntu 24.04 为 noble），也可以直接替换为 noble。
安装 OpenResty
更新 APT 缓存并安装 OpenResty：
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sudo apt update
sudo apt install -y openresty
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安装完成后，OpenResty 会自动注册为 systemd 服务。
安装 opm 工具
opm 是 OpenResty 的包管理工具，用于安装第三方 Lua 模块：
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sudo apt install -y openresty-opm
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目录结构
默认情况下，OpenResty 安装目录为：/usr/local/openresty
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/usr/local/openresty/
├── bin/
├── luajit/
├── lualib/
├── nginx/ # Nginx 核心目录
│ ├── conf/ # 配置文件
│ ├── html/ # 静态文件
│ ├── logs/ # 日志
│ └── sbin/ # nginx 可执行文件
├── pod/
└── site/
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配置环境变量
编辑 ~/.bashrc 或 /etc/profile，在末尾添加：
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export NGINX_HOME=/usr/local/openresty/nginx
export PATH=${NGINX_HOME}/sbin:$PATH
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使配置生效：
修改默认配置
OpenResty 默认配置文件注释较多，为方便编辑，精简后的 /usr/local/openresty/nginx/conf/nginx.conf 内容如下：
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#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;
}
}
}
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修改完需要重新加载配置后才能生效
启动
OpenResty 基于 Nginx，支持两种方式管理。
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# 启动 OpenResty
sudo systemctl start openresty
# 设置开机自启
sudo systemctl enable openresty
# 查看运行状态
sudo systemctl status openresty
# 重新加载配置
sudo systemctl reload openresty
# 重启
sudo systemctl restart openresty
# 停止
sudo systemctl stop openresty
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# 启动
nginx
# 重新加载配置
nginx -s reload
# 停止
nginx -s stop
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启动后访问 http://你的虚拟机IP:8081出现下方页面就是正常的。
OpenResty快速入门
我们希望达到的多级缓存架构如图：
其中：
配置反向代理
在本地的nginx配置文件中配置反向代理，让本地的nginx将请求转发到前面配置的OpenResty中（本文中只用单OpenResty进行演示），如下图
如上图配置后，就会将本地80端口包含/api的请求转发到OpenResty集群的方式
此时，如下图中的请求就会被本地的nginx转发
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：
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#lua 模块
lua_package_path "/usr/local/openresty/lualib/?.lua;;";
#c模块
lua_package_cpath "/usr/local/openresty/lualib/?.so;;";
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2）监听/api/item（想要监听的路径）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：
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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;
}
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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。
编写Lua业务文件
1）在/usr/loca/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，返回数据（先用写死的假数据模拟）
item.lua中，利用ngx.say()函数返回数据到Response中
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ngx.say('{"id":10001,"name":"SALSA AIR"}')
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4）重新加载配置
现在本地nginx的/api/item请求就会转发到OpenResty中，然后OpenResty就会调用编写的item.lua脚本，再返回调用的结果，本地nginx就能拿到数据了
请求参数处理
上一节中，在OpenResty接收前端请求，但是返回的是假数据。
要返回真实数据，必须根据前端传递的信息，查询对应的内容才行。
那么如何获取前端传递的参数呢？
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：
获取参数并返回
下面演示路径占位符的获取方式，假设请求如下
1）获取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：
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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;
}
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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：
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-- 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}')
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拿到ID后，本应去缓存中查询商品信息，不过现在还没实现查询Tomcat，没法拿到数据，所以依旧是返回写死的假数据。
3）重新加载并测试
运行命令以重新加载OpenResty配置：
查询Tomcat
目前还未建立nginx、redis缓存，现在先实现根据id去tomcat查询信息功能，后面再将查询到的信息存入缓存。如图：
需要注意的是，我们的OpenResty是在Linux，Tomcat是在本地电脑上。两者IP一定不要搞错了。
如果Linux在本地虚拟机上，Linux环境和本地环境的ip一致，将ip的最后一位改为1就是本地主机的环境（前提是关闭了防火墙）
发送http请求的API
nginx提供了内部API用以发送http请求：（使用时/path换成要发送请求的路径，而不是真写/path）
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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方式传参数
})
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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：
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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;
}
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原理如图：
封装http工具
可以封装一个发送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
假设要请求的接口都是/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：
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location /item {
proxy_pass http://192.168.150.1:8081;
}
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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
前面（OpenResty监听请求）配置过，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：
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vi /usr/local/openresty/lualib/common.lua
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内容如下:
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-- 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, -- 这里是写死为get方式请求
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
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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）实现查询
最后，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：
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-- 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
local itemJSON = read_http("/item/".. id, nil)
-- 根据id查询商品库存
local itemStockJSON = read_http("/item/stock/".. id, nil)
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假设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。
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：
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local cjson = require "cjson"
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2）序列化：
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local obj = {
name = 'jack',
age = 21
}
-- 把 table 序列化为 json
local json = cjson.encode(obj)
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3）反序列化：
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local json = '{"name": "jack", "age": 21}'
-- 反序列化 json为 table
local obj = cjson.decode(json);
print(obj.name)
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实现Tomcat查询
修改之前的item.lua中的业务，添加json处理功能：
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-- 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))
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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
- …
可以看出，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/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。
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：
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upstream tomcat-cluster {
hash $request_uri;
server 192.168.150.1:8081;
server 192.168.150.1:8082;
}
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然后，修改对tomcat服务的反向代理，目标指向tomcat集群：
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location /item {
# 原本是 proxy_pass http://192.168.150.1:8081;
proxy_pass http://tomcat-cluster;
}
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重新加载OpenResty
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。
利用Docker安装Redis
在Linux中用docker安装Redis
若宿主机上有正常运行的redis建议先暂时关闭，防止docker中的redis无法正常使用
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docker run --name redis -p 6379:6379 -d redis redis-server --appendonly yes
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引入依赖
在Java项目中引入Redis依赖
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<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
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配置Redis地址
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spring:
redis:
host: 192.168.150.101
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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。
这里可以利用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。
示例参考：
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package com.heima.item.config;
import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
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);
}
}
}
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查询Redis缓存
现在，Redis缓存已经准备就绪，可以在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
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
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-- 导入redis
local redis = require('resty.redis') -- 导入lualib目录下的resty目录下的redis文件
-- 初始化redis对象
local red = redis:new()
-- 设置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为1秒
red:set_timeouts(1000, 1000, 1000)
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2）封装函数来释放Redis连接
封装函数，用来释放Redis连接，其实是放入连接池
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-- 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
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3）封装函数，根据key查询Redis数据
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-- 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
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4）导出
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-- 将方法导出
local _M = {
read_http = read_http,
read_redis = read_redis
}
return _M
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完整的common.lua：
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-- 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
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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：
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-- 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
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2）而后修改商品查询、库存查询的业务：
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-- 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)
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3）完整的item.lua代码：
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-- 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))
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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：
本地缓存API
OpenResty为Nginx提供了shared 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：
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# 共享字典，也就是本地缓存，此处将其命名为item_cache，大小150m
lua_shared_dict item_cache 150m;
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2）操作共享字典
在lua文件中存储和读取key：
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-- 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')
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实现本地缓存查询
1）修改read_data函数
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：
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-- 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
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2）修改查询业务
修改item.lua中查询商品和库存的业务，实现最新的read_data函数：
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-- 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)
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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。
完整的item.lua文件：
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-- 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))
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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。
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
下面就演示基于异步通知的Canal的方案来演示缓存同步
Canal
什么是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，提供增量数据订阅和消费。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：
-
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
-
MySQL slave 将 master 的 binary log events拷贝到它的中继日志(relay log)
-
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
开启MySQL主从
下面我们就开启mysql的主从同步机制，让Canal来模拟salve
1）开启binlog
修改mysql容器挂载的日志文件my.cnf，在/tmp/mysql/conf目录（前提是按前面的教程配置）
如果在docker之外的宿主机上还启动了3306端口的mysql，请先关闭，否则会出问题导致无法正常开启binlog日志
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# 修改文件
vi /tmp/mysql/conf/my.cnf
# 在其中添加下方内容
log-bin=/var/lib/mysql/mysql-bin
binlog-do-db=heima
# 保存编辑内容后重启mysql容器
docker restart mysql
|
配置解读：
log-bin=/var/lib/mysql/mysql-bin：设置binary log文件的存放地址和文件名，叫做mysql-binbinlog-do-db=heima：指定对哪个database记录binary log events，这里记录heima这个库
最终效果：
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[mysqld]
skip-name-resolve
character_set_server=utf8
datadir=/var/lib/mysql
server-id=1000
log-bin=/var/lib/mysql/mysql-bin
binlog-do-db=heima
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2）设置用户权限
接下来添加一个仅用于数据同步的账户，出于安全考虑，这里仅提供对heima这个库的操作权限
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-- 创建用户
create user canal@'%' IDENTIFIED by 'canal';
-- 授予权限
GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT,SUPER ON *.* TO 'canal'@'%';
-- 刷新权限
FLUSH PRIVILEGES;
|
在mysql的控制台输出下面sql语句，测试设置是否成功：
正常结果如下：（file不一定要是mysql-bin.000003，只要有内容就行）
若为空，则使用下面sql语句查询是否正常开启了binlog日志：
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SHOW VARIABLES LIKE 'log_bin';
|
正常应该是ON，若为OFF可能是哪里出问题了
安装Canal
1）创建网络
我们需要创建一个网络，将MySQL、Canal、MQ放到同一个Docker网络中：
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docker network create heima
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让mysql加入这个网络：
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docker network connect heima mysql
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2）安装Canal
资料中提供了canal的镜像压缩包：canal.tar
可以上传到虚拟机，然后通过命令导入（注意路径）：
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docker load -i canal.tar
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然后运行命令创建Canal容器：
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docker run -p 11111:11111 --name canal \
-e canal.destinations=heima \
-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=heima\\..* \
--network heima \
-d canal/canal-server:v1.1.5
|
说明:
-p 11111:11111：这是canal的默认监听端口-e canal.instance.master.address=mysql:3306：数据库地址和端口，如果不知道mysql容器地址，可以通过docker inspect 容器id来查看-e canal.instance.dbUsername=canal：数据库用户名-e canal.instance.dbPassword=canal ：数据库密码-e canal.instance.filter.regex=：要监听的表名称
表名称监听支持的语法：
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mysql 数据解析关注的表，Perl正则表达式.
多个正则之间以逗号(,)分隔，转义符需要双斜杠(\\)
常见例子：
1. 所有表：.* or .*\\..*
2. canal schema下所有表： canal\\..*
3. canal下的以canal打头的表：canal\\.canal.*
4. canal schema下的一张表：canal.test1
5. 多个规则组合使用然后以逗号隔开：canal\\..*,mysql.test1,mysql.test2
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查看是否正常运行：
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# 进入Canal容器
admin@iZuf65rn445tqski3inolpZ:/tmp/mysql$ sudo docker exec -it canal bash
# 查看运行日志
[root@aed9ca0348fa admin]# tail -f canal-server/logs/canal/canal.log
2026-05-21 18:42:51.384 [main] INFO com.alibaba.otter.canal.deployer.CanalLauncher - ## set default uncaught exception handler
2026-05-21 18:42:51.481 [main] INFO com.alibaba.otter.canal.deployer.CanalLauncher - ## load canal configurations
2026-05-21 18:42:51.519 [main] INFO com.alibaba.otter.canal.deployer.CanalStarter - ## start the canal server.
2026-05-21 18:42:51.697 [main] INFO com.alibaba.otter.canal.deployer.CanalController - ## start the canal server[172.18.0.3(172.18.0.3):11111]
2026-05-21 18:42:58.760 [main] INFO com.alibaba.otter.canal.deployer.CanalStarter - ## the canal server is running now ......
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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
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整合，自动装配，比官方客户端要简单好用很多。
1）引入依赖
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<dependency>
<groupId>top.javatool</groupId>
<artifactId>canal-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.2.1-RELEASE</version>
</dependency>
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2）编写配置
修改application.yml配置文件：
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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
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3）修改实体类
通过@Id、@Column等注解完成Item与数据库表字段的映射
示例：
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@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;
}
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item表：
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
示例：
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package com.heima.item.canal;
@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());
}
}
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当 Canal 监听到 MySQL 数据库发生对应的增、删、改操作时，会自动触发并调用这里对应的 insert、update 和 delete 方法
操作redis的RedisHandler类如下：
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package com.heima.item.config;
@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);
}
}
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