使用Redis緩存的模式的有很多種，下面就逐一介紹。
一、數據庫和redis分別處理不同的數據類型
數據庫處理要求強一致實時性的數據，例如金融數據、交易數據；
redis處理不要求強一致實時性的數據，例如網站最熱貼排行榜；
二、Cache-Aside模式
Cache-Aside模式的意思是業務代碼直接維護緩存，這是最常用的一類模式。
2.1 讀場景
先從緩存獲取數據，如果緩存沒有命中，則回源到數據庫獲取源數據。
將數據放入到緩存，下次即可從緩存中獲取數據。
放入緩存的可以是異步的（創建一個新的線程），也可以是同步的，根據實際情況自己選擇。
2.2 非高併發情況下的寫場景
先將數據寫入數據庫，寫入成功後立即同步將數據寫入緩存。
2.3 寫多讀少的寫場景
先將數據寫入數據庫，寫入成功後，將緩存數據過期/刪除，下次讀取時再加載緩存。
這樣的好處是避免了不必要的寫緩存操作。
2.4 高併發情況下的寫場景
先寫緩存，再定期更新數據庫：
異步化，先寫入redis的緩存，就直接返回；定期或特定動作將數據保存到mysql，可以做到多次更新，一次保存。
三、Cache-As-SoR（Redis不支持）
SoR：system of record，記錄系統，或者叫數據源；數據庫是數據源的一種。
Cache-As-SoR即把Cache看作SoR，所有操作都是對Cache進行，然後Cache再委託給SoR進行真實的讀寫。即業務代碼中只看到Cache的操作，看不到關於SoR相關的代碼。
3.1 Read-Through
業務代碼讀Cache，如果不命中，由Cache讀SoR。使用Read-Through模式需要一個CacheLoader組件來回源到SoR加載數據。Guava Cache和Ehcache 3.X都支持該模式。
3.2 Write-Through
對應Read-Through，需要有一個CacheWriter組件來回寫SoR。Guava Cache不支持，Ehcache 3.X支持該模式。
3.3 Write-Behind
與 Write-Through 的區別是，Write-Through是同步寫SoR，Write-Behind是異步寫，從而可以實現批量寫、合併寫、延時寫和限流。
四、訂閱/曾量更新模式
canal是阿里巴巴旗下的一款開源項目，純Java開發。基於數據庫增量日誌解析，提供增量數據訂閱&消費，目前主要支持了MySQL（也支持mariaDB）。
基於日誌增量訂閱&消費支持的業務：
- 數據庫鏡像
- 數據庫實時備份
- 多級索引 (賣家和買家各自分庫索引)
- search build
- 業務cache刷新
- 價格變化等重要業務消息
4.1 MySQL主備複製原理
從上層來看，複製分成三步：
master將改變記錄到二進制日誌binlog中（binary log events可以通過show binlog events進行查看）；slave將master的binlog events拷貝到它的中繼日誌relay log；- slave**重做**中繼日誌中的事件，將改變反映它自己的數據。
4.2 canal的工作原理
原理相對比較簡單：
canal模擬mysql slave的交互協議，僞裝自己爲mysql slave，向mysql master發送dump請求；- 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；
4.3 通過Canal訂閱MySQL的Binlog並更新Redis
package com.datamip.canal;
import java.awt.Event;
import java.net.InetSocketAddress;
import java.util.List;
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector;
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnectors;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.Column;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.Entry;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.EntryType;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.EventType;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.Header;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.RowChange;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message;
import com.google.protobuf.InvalidProtocolBufferException;
public class App {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 第一步：與canal進行連接
CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress("192.168.23.170", 11111),
"example", "", "");
connector.connect();
// 第二步：開啓訂閱
connector.subscribe();
// 第三步：循環訂閱
while (true) {
try {
// 每次讀取 1000 條
Message message = connector.getWithoutAck(1000);
long batchID = message.getId();
int size = message.getEntries().size();
if (batchID == -1 || size == 0) {
System.out.println("當前暫時沒有數據");
Thread.sleep(1000); // 沒有數據
} else {
System.out.println("-------------------------- 有數據啦 -----------------------");
PrintEntry(message.getEntries());
}
// position id ack （方便處理下一條）
connector.ack(batchID);
} catch (Exception e) {
// TODO: handle exception
} finally {
Thread.sleep(1000);
}
}
}
// 獲取每條打印的記錄
@SuppressWarnings("static-access")
public static void PrintEntry(List<Entry> entrys) {
for (Entry entry : entrys) {
// 第一步：拆解entry 實體
Header header = entry.getHeader();
EntryType entryType = entry.getEntryType();
// 第二步： 如果當前是RowData，那就是我需要的數據
if (entryType == EntryType.ROWDATA) {
String tableName = header.getTableName();
String schemaName = header.getSchemaName();
RowChange rowChange = null;
try {
rowChange = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
} catch (InvalidProtocolBufferException e) {
e.printStackTrace();
}
EventType eventType = rowChange.getEventType();
System.out.println(String.format("當前正在操作 %s.%s， Action= %s", schemaName, tableName, eventType));
// 如果是‘查詢’ 或者 是 ‘DDL’ 操作，那麼sql直接打出來
if (eventType == EventType.QUERY || rowChange.getIsDdl()) {
System.out.println("rowchange sql ----->" + rowChange.getSql());
return;
}
// 第三步：追蹤到 columns 級別
rowChange.getRowDatasList().forEach((rowData) -> {
// 獲取更新之前的column情況
List<Column> beforeColumns = rowData.getBeforeColumnsList();
// 獲取更新之後的 column 情況
List<Column> afterColumns = rowData.getAfterColumnsList();
// 當前執行的是 刪除操作
if (eventType == EventType.DELETE) {
PrintColumn(beforeColumns);
}
// 當前執行的是 插入操作
if (eventType == eventType.INSERT) {
PrintColumn(afterColumns);
}
// 當前執行的是 更新操作
if (eventType == eventType.UPDATE) {
PrintColumn(afterColumns);
}
});
}
}
}
// 每個row上面的每一個column 的更改情況
public static void PrintColumn(List<Column> columns) {
columns.forEach((column) -> {
String columnName = column.getName();
String columnValue = column.getValue();
String columnType = column.getMysqlType();
boolean isUpdated = column.getUpdated(); // 判斷 該字段是否更新
System.out.println(String.format("columnName=%s, columnValue=%s, columnType=%s, isUpdated=%s", columnName,
columnValue, columnType, isUpdated));
});
}
}需要注意的是，緩存的更新會存在延遲，所以緩存可根據不一致容忍度設置合理的過期時間。
