Spring Cloud之多级缓存

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

Caffeine

案例测试代码

@Test
void testBasicOps() {
    // 创建缓存对象
    Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder().build();

    // 存数据
    cache.put("name", "张三");

    // 取数据，不存在则返回null
    String name = cache.getIfPresent("name");
    System.out.println("name = " + name);

    // 取数据，不存在则去数据库查询
    String defaultName = cache.get("defaultName", key -> {
        // 这里可以去数据库根据 key查询value
        return "李四";
    });
    System.out.println("defaultName = " + defaultName);
}

运行结果如下

缓存驱逐策略

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
基于时间：设置缓存的有效时间
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。

默认情况下，当缓存数据过期时，并不会立即将其清理和驱逐，而是在一次读或写操作后，或是在空闲时间完成对失效数据的驱逐。

基于容量实现

    /*
     基于大小设置驱逐策略：
     */
    @Test
    void testEvictByNum() throws InterruptedException {
        // 创建缓存对象
        Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
                // 设置缓存大小上限为 1
                .maximumSize(1)
                .build();
        // 存数据
        cache.put("name1", "张三");
        cache.put("name2", "李四");
        cache.put("name3", "王五");
        // 延迟10ms，给清理线程一点时间
        Thread.sleep(10L);
        // 获取数据
        System.out.println("name1: " + cache.getIfPresent("name1"));
        System.out.println("name2: " + cache.getIfPresent("name2"));
        System.out.println("name3: " + cache.getIfPresent("name3"));
    }

运行结果如下

基于时间实现

/*
     基于时间设置驱逐策略：
     */
    @Test
    void testEvictByTime() throws InterruptedException {
        // 创建缓存对象
        Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
                .expireAfterWrite(Duration.ofSeconds(1)) // 设置缓存有效期为 10 秒
                .build();
        // 存数据
        cache.put("name", "张三");
        // 获取数据
        System.out.println("name: " + cache.getIfPresent("name"));
        // 休眠一会儿
        Thread.sleep(1200L);
        System.out.println("name: " + cache.getIfPresent("name"));
    }

运行结果如下

实现进程缓存

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

添加缓存对象

@Configuration
public class CaffeineConfig {
    /**
     * 商品信息缓存
     * @return
     */
    @Bean
    public Cache<Long, Item> itemCache(){
        return Caffeine.newBuilder()
                .initialCapacity(100)
                .maximumSize(10_000)
                .build();
    }

    /**
     * 商品库存缓存
     * @return
     */
    @Bean
    public Cache<Long, ItemStock> itemStockCache(){
        return Caffeine.newBuilder()
                .initialCapacity(100)
                .maximumSize(10_000)
                .build();
    }
}

在ItemController中写入查询本地缓存的方法

    @Autowired
    private Cache<Long, Item> itemCache;
    @Autowired
    private Cache<Long, ItemStock> itemStockCache;

    @GetMapping("/{id}")
    public Item findById(@PathVariable("id") Long id) {
        return itemCache.get(id, key -> {
                    return itemService.query()
                            .ne("status", 3).eq("id", key)
                            .one();
                }
        );
    }

    @GetMapping("/stock/{id}")
    public ItemStock findStockById(@PathVariable("id") Long id) {
        return itemStockCache.get(id,key->{
            return stockService.getById(id);
        });
    }

修改完成后，访问localhost:8081/item/10001，观察控制台

存在一次数据库查询。后续再次查询相同id数据不会再次查询数据库。至此实现了JVM进程缓存。

常用Lua语法

Nginx与Redis的业务逻辑编写并不是通过Java语言，而是通过Lua。Lua是一种轻量小巧的脚本语言，用标准的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。

入门案例，输出hello world

在linux中创建一个文本文件

touch hello.lua
# 进入vi模式
vi hello.lua
# 打印hello world。输入以下内容
print("hello world")

# 保存退出后，运行lua脚本
lua hello.lua

或是直接输入命令启动lua控制台

lua

直接输入命令即可

数据类型

数据类型	描述
nil	表示一个无效值，类似于Java中的null，但在条件表达式中代表false
boolean	包含：true与false
number	表示双精度类型的实浮点数（简单来说，是数字都可以使用number表示）
string	字符串，由单引号或双引号来表示
function	由C或是Lua编写的函数
table	Lua中的表其实是一个“关联数组”，数组的索引可以是数字，字符串或表类型。在 Lua里，table的创建是通过“构造表达式”来完成，最简单构造表达式是{}，用来创建一个空表。

变量声明

Lua声明变量的时候，并不需要指定数据类型

-- local代表局部变量，不加修饰词，代表全局变量
local str ='hello'
local num =10
local flag =true
local arr ={'java','python'} --需要注意的是，访问数组元素时，下标是从1开始
local table ={name='Jack',age=10} --类似于Java中的map类型，访问数据时是通过table['key']或是table.key

循环使用

-- 声明数组
local arr={'zhangsan','lisi','wangwu'}
-- 进行循环操作
for index,value in ipairs(arr) do
	print(index,value)
end
-- lua 脚本中，for循环从do开始end结束，数组解析使用ipairs
-- 声明table
local table={name='zhangsan',age=10}
-- 进行循环操作
for key,value in pairs(table) do
        print(key,value)
end
-- table解析使用pairs

执行lua脚本

定义函数

-- 声明数组
local arr={'zhangsan','lisi','wangwu'}
-- 定义函数
local function printArr(arr)
  for index,value in ipairs(arr) do
      print(index,value)
  end
end
-- 执行函数
printArr(arr)

执行lua脚本

条件控制

操作符	描述	实例
and	逻辑与操作符。若A为false，则返回A，否则返回B	（A and B）为false
or	逻辑或操作符。若A为true，则返回A，否则返回B	（A or B）为true
not	逻辑非操作符。与逻辑运算结果相反	not（A and B）为true

-- 声明数组
local table={name='zhangsan',sex='boy',age=15}
-- 定义函数
local function printTable(arr)
  if(not arr) then
    print('table中不存在该字段')
    return nil
  end
  print(arr)
end
-- 执行函数
printTable(table.name)
printTable(table.addr)

执行lua脚本

安装OpenResty

是基于Nginx的一个组件，主要作用是对Nginx编写业务逻辑

yum install -y pcre-devel openssl-devel gcc --skip-broken

yum-config-manager --add-repo https://openresty.org/package/centos/openresty.repo
# 如果失败则先执行下面一条语句后再执行上面这条
yum install -y yum-utils 

yum install -y openresty

yum install -y openresty-opm

配置nginx的环境变量

vi /etc/profile

# 在最下面插入如下信息
export NGINX_HOME=/usr/local/openresty/nginx
export PATH=${NGINX_HOME}/sbin:$PATH

# 保存后刷新配置
source /etc/profile

修改/usr/local/openresty/nginx/conf/nginx.conf配置文件如下


#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;
        }
    }
}

启动nginx

# 启动nginx

nginx

# 重新加载配置

nginx -s reload

# 停止

nginx -s stop

启动后，访问虚拟机的8081端口，如果正常跳转页面如下

实现Nginx业务逻辑编写

先分析请求转发流程。打开win系统上的nginx路由配置文件

接下来就需要对虚拟机中的nginx添加业务逻辑了

对虚拟机Nginx中的配置文件添加如下代码

    # 放入http模块下
	#lua 模块
	lua_package_path "/usr/local/openresty/lualib/?.lua;;";
	#c模块     
	lua_package_cpath "/usr/local/openresty/lualib/?.so;;";  

    # 放入server模块下
		location /api/item {
			# 响应类型为json
			default_type application/json;
			# 响应结果来源
			content_by_lua_file lua/item.lua;
		}

编写lua脚本

在nginx目录下创建lua文件夹，并创建lua脚本

mkdir lua
touch lua/item.lua

先使用假数据测试是否可以正常响应

ngx.say('{"id":10001,"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}')

访问localhost/item.html?id=10001。查看控制台是否正常响应。如果出现如下错误，去观察win系统下的nginx日志，我的打印了如下错误

2023/11/07 19:29:38 [error] 16784#2812: *34 connect() failed (10061: No connection could be made because the target machine actively refused it) while connecting to upstream, client: 127.0.0.1, server: localhost, request: "GET /api/item/10001 HTTP/1.1", upstream: "http://192.168.10.10:8081/api/item/10001", host: "localhost", referrer: "http://localhost/item.html?id=10001"

解决方法，打开任务管理器，将所有关于nginx的服务全部结束再次重启win系统下的nginx即可。如果不是此类错误，请查看linux系统下的错误日志。

请求参数解析

参数格式	参数实例	参数解析代码示例
路径占位符	/item/1001	拦截路径中：location ~ /item/(\d+){} ~：表示使用正则表达式 (\d+)：表示至少有一位数字 Lua脚本中：local id = ngx.var[1] 匹配到的参数会存入ngx.var数组中，通过下标获取
请求头	id:1001	获取请求头，返回值是table类型 local headers = ngx.req.get_headers()
Get请求参数	?id=1001	获取GET请求参数，返回值是table类型 local getParams = ngx.req.get_uri_args()
Post表单参数	id=1001	读取请求体：ngx.req.read_body() 获取POST表单参数，返回值是table类型 local postParams = ngx.req.get_post_args()
JSON参数	{"id": 1001}	读取请求体：ngx.reg.read bodv() 获取body中的ison参数，返回值是string类型 local jsonBody = ngx.req.get_body_data()

修改linux中nginx的配置文件，实现参数解析

		location ~ /api/item/(\d+) {
			# 响应类型为json
			default_type application/json;
			# 响应结果来源
			content_by_lua_file lua/item.lua;
		}

修改lua脚本

-- 获取参数
local id = ngx.var[1]
-- 返回结果
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}')

访问id为10002的参数，可以发现id随着参数改变，而不是伪数据了

实现lua访问tomcat

nginx提供了内部API用来发送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
  body ="c=3&d=4" -- post方式传参数
})

返回响应结果内容包括：

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

需要注意的是，/path不会指定IP地址和端口而是会被内部拦截，这个时候我们还需要编写一个路由器，发送到对应的服务器。修改linux中的nginx.conf文件添加如下配置

		location /item {
			proxy_pass http://192.168.10.11:8081;
		}

发起Http请求我们可以封装成一个方法，让其他请求发起时也可以调用，因此，我们可以在lualib文件夹下，创建lua脚本。

-- 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

修改item.lua脚本，不再返回伪数据，而是查询真实的数据

-- 导入common函数库
local common = require('common')
local read_http = common.read_http

-- 获取参数
local id = ngx.var[1]
-- 查询商品信息
local itemJSON = read_http('/item/'..id,nil)
-- 查询库存信息
local stockJSON = read_http('/item/stock/'..id,nil)
-- 返回结果
ngx.say(itemJSON)

这里只返回了商品信息，接下来访问其他id的商品，查看是否可以查询出商品信息

JSON的序列化和反序列化

引入cjson模块，实现序列化与反序列化

-- 导入common函数库
local common = require('common')
local cjson = require('cjson')
local read_http = common.read_http

-- 获取参数
local id = ngx.var[1]
-- 查询商品信息
local itemJSON = read_http('/item/'..id,nil)
-- 查询库存信息
local stockJSON = read_http('/item/stock/'..id,nil)
-- 反序列化JSON商品信息为table类型数据
local item = cjson.decode(itemJSON)
local stock = cjson.decode(stockJSON)
-- 数据组合
item.stock = stock.stock
item.sold = stock.sold

-- 序列化为JSON
-- 返回结果
ngx.say(cjson.encode(item))

Tomcat的集群负载均衡

这里我们访问的服务端口是写死的，但通常tomcat是一个集群，因此，我们需要修改我们linux的配置文件，配置tomcat集群

由于Tomcat的负载均衡策略为轮询，那么就会产生一个问题，tomcat集群的进程缓存是不共享的，也就是说，第一次访问8081生成的缓存，在第二次访问8082时，是不存在的，会在8082也生成一份相同的缓存。所以我们需要保证访问同一个id的请求，会被路由到存在缓存的那个tomcat服务器上。这就需要我们修改负载均衡算法。实际实现很简单，只需要在tomcat集群配置添加一行

实现原理是，nginx会对拦截到的请求进行hash算法，然后对集群数量进行取余。从而保证对同一个id的请求都会被路由到同一个tomcat服务器。

添加Redis缓存

本地缓存在访问进程缓存之间，应该先去查询Redis缓存，在添加Redis缓存时，又存在冷启动与缓存预热问题。

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

启动Redis

在docker中输入如下命令

docker run --name redis -p 6379:6379 -d redis redis-server --appendonly yes

启动成功后使用RESP连接redis

成功连接后，我们需要进行预热，我们的数据不多，将所有的数据全都缓存进去即可，编写一个初始化Handler

@Component
public class RedisHandler implements InitializingBean {
    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;

    @Autowired
    private ItemService itemService;

    @Autowired
    private ItemStockService itemStockService;

    private final static ObjectMapper MAPPER = new ObjectMapper();

    /**
     * Bean生命周期之生成Bean对象之后属性填充
     *
     * @throws Exception
     */
    @Override
    public void afterPropertiesSet() throws Exception {
        //将数据库中的数据进行填充
        //查询商品数据并填充
        List<Item> listItems = itemService.list();
        List<ItemStock> listStock = itemStockService.list();
        for (Item listItem : listItems) {
            String itemJson = MAPPER.writeValueAsString(listItem);
            redisTemplate.opsForValue().set("itemInfo:id:"+listItem.getId(),itemJson);
        }

        for (ItemStock itemStock : listStock) {
            String itemJson = MAPPER.writeValueAsString(itemStock);
            redisTemplate.opsForValue().set("itemStock:id:"+itemStock.getId(),itemJson);
        }
    }
}

重启项目，我们就可以看到redis中已经存在了商品数据

查询Redis缓存

启动成功并添加数据后，我们接下来去实现本地缓存查询Redis缓存。这个时候我们还需要编写lua脚本

修改common.lua脚本

-- 引入redis的函数库
local redis = require('resty.redis')
-- 初始化redis对象
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

local _M = {  
    read_http = read_http,
		read_redis = read_redis
}

修改item.lua脚本

-- 导入common函数库
local common = require('common')
local cjson = require('cjson')
local read_http = common.read_http
local read_redis = common.read_redis

-- 封装函数
function read_data(key,path,params)
	--查询Redis
	local resp = read_redis('127.0.0.1',6379,key)
	if not resp then
		ngx.log("查询redis失败，key为：",key)
		resp = read_http(path,params)
	end
	return resp
end
-- 获取参数
local id = ngx.var[1]

-- 查询商品信息
local itemJSON = read_data('itemInfo:id:'..id,'/item/'..id,nil)
-- 查询库存信息
local stockJSON = read_data('itemStock:id:'..id,'/item/stock/'..id,nil)
-- 反序列化JSON商品信息为table类型数据
local item = cjson.decode(itemJSON)
local stock = cjson.decode(stockJSON)
-- 数据组合
item.stock = stock.stock
item.sold = stock.sold

-- 序列化为JSON
-- 返回结果
ngx.say(cjson.encode(item))

我们关闭tomcat服务，直接访问，测试是否是通过Redis获取到内容

Nginx本地缓存

接下来我们去实现在本地缓存中进行查询

OpenResty为Nginx提供了shard dict的功能，可以在nginx的多的worker之间共享数据，实现缓存功能。

修改CentOS中的nginx.conf文件，开启该功能。

	#开启共享字典,名字叫item_cache,缓存大小150兆
	lua_shared_dict item_cache 150m;

接下来修改item.lua中的read_data代码，先进行本地查询

-- 导入common函数库
local common = require("common")
local cjson = require('cjson')
local read_http = common.read_http
local read_redis = common.read_redis
-- 获取本地缓存对象
local item_cache = ngx.shared.item_cache

-- 封装函数
function read_data(key,expire,path,params)
  --先去查询本地缓存
  local val = item_cache:get(key)
  if not val then 
    --查询Redis
    ngx.log(ngx.ERR,"本地缓存不存在，去查询redis")
    val = read_redis("127.0.0.1",6379,key)
    if not val then
      ngx.log(ngx.ERR,"查询redis失败，key为：",key)
      val = read_http(path,params)
    end
  end
  -- 将数据写入本地缓存，并设置过期时间
  item_cache:set(key,val,expire)
  return val
end
-- 获取参数
local id = ngx.var[1]
-- 查询商品信息
local itemJSON = read_data("itemInfo:id:"..id,1800,'/item/'..id,nil)
ngx.log(ngx.ERR,"itmeJson的信息为：",itemJSON)
-- 查询库存信息
local stockJSON = read_data("itemStock:id:"..id,60,'/item/stock/'..id,nil)
-- 反序列化JSON商品信息为table类型数据
local item = cjson.decode(itemJSON)
local stock = cjson.decode(stockJSON)
-- 数据组合
item.stock = stock.stock
item.sold = stock.sold

-- 序列化为JSON
-- 返回结果
ngx.say(cjson.encode(item))

接下来进行页面访问。第一次访问结果如下，后续再次访问不会再打印日志。说明的确是走了本地缓存

缓存同步策略

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

Canal

Canal，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。

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。

Cansl将自己伪装成MySQL的一个节点，从而监听master的binary log变化。再将得到的变化信息传递到Canal的客户端，从而完成对其他数据库的同步。

安装和配置Canal

首先要进行文件配置。开启binlog功能

# 进入MySQL的配置文件
vi /tmp/mysql/conf/my.cnf


# 添加如下内容
# binary log存放位置
log-bin=/var/lib/mysql/mysql-bin
# 指定数据库名称
binlog-do-db=heima

# 添加完成后，重启Mysql
docker restart mysql

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item这个库的操作权限。

create user canal@'%' IDENTIFIED by 'canal';
GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT,SUPER ON *.* TO 'canal'@'%' identified by 'canal';
FLUSH PRIVILEGES;

重启mysql容器即可

docker restart mysql

测试设置是否成功：在mysql控制台，或者Navicat中，输入命令：

show master status;

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：

docker network create item

让mysql加入这个网络：

docker network connect item mysql

安装Canal。将资料中的Canal.tar加载到虚拟机中

通过命令导入：

docker load -i canal.tar

然后运行命令创建Canal容器：

docker run -p 11111:11111 --name canal \
-e canal.destinations=item \
-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=item\\..* \
--network item \
-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=：要监听的库名称

监听Canal

在项目中的pom文件中引入依赖

<dependency>
  <groupId>top.javatool</groupId>
  <artifactId>canal-spring-boot-starter</artifactId>
  <version>1.2.1-RELEASE</version>
</dependency>

添加配置文件中的内容

canal:
  destination: item #启动时指定的容器名称
  server: 192.168.116.131:11111 #canal地址

编写监听器

@Component
@CanalTable("tb_item")//需要监听哪个表
public class ItemHandler implements EntryHandler<Item> {
    @Autowired
    private RedisHandler redisHandler;
    @Autowired
    private Cache<Long,Item> itemCache;
    @Override
    public void insert(Item item) {
        //更新redis数据库
        redisHandler.saveItem(item);
        //更新JVM缓存
        itemCache.put(item.getId(),item);
    }

    @Override
    public void update(Item before, Item after) {
        redisHandler.saveItem(after);
        itemCache.put(after.getId(),after);

    }

    @Override
    public void delete(Item item) {
        redisHandler.deleteById(item.getId());
        itemCache.invalidate(item.getId());
    }
}