MySQL 與 Redis 緩存的同步方案，建議收藏！

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本文介紹MySQL與Redis緩存的同步的兩種方案

方案1：通過MySQL自動同步刷新Redis，MySQL觸發器+UDF函數實現

方案2：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之後，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器Trigger，監聽操作

客戶端（NodeServer）向MySQL中寫入數據時，觸發器會被觸發，觸發之後調用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：

這種方案適合於讀多寫少，並且不存並發寫的場景

因為MySQL觸發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複制的原理，如下圖所示：

主服務器操作數據，並將數據寫入Bin log

從服務器調用I/O線程讀取主服務器的Bin log，並且寫入到自己的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的整個複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，然後將解析出來的數據寫入到Redis中，從而達到同步的效果

例如下面是一個雲數據庫實例分析：

雲數據庫與本地數據庫是主從關系。雲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後，解析Bin log，然後將數據寫入寫入同步到Redis中，然後客戶端從Redis讀數據

這個技術方案的難點就在於：
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，同時由於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是阿裏巴巴旗下的一款開源項目，純Java開發。基於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）

工作原理（模仿MySQL複制）：

canal模擬mysql slave的交互協議，偽裝自己為mysql slave，向mysql master發送dump協議

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：

eventParser (數據源接入，模擬slave協議和master進行交互，協議解析)

eventSink (Parser和Store鏈接器，進行數據過濾，加工，分發的工作)

eventStore (數據存儲)

metaManager (增量訂閱&消費信息管理器)

server代表一個canal運行實例，對應於一個jvm

instance對應於一個數據隊列 （1個server對應1..n個instance)

instance模塊：

大致的解析過程如下：

parse解析MySQL的Bin log，然後將數據放入到sink中

sink對數據進行過濾，加工，分發

store從sink中讀取解析好的數據存儲起來

然後自己用設計代碼將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。但是在實際開發中可能有人會用下面的方案：客戶端有數據來了之後，先將其保存到Redis中，然後再同步到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，那麼會丟失數據