lua + OpenResty + Canal 场景应用开发

比眉伴天荒 2022-11-04 12:30 233阅读 0赞

# lua + OpenResty + Canal 场景应用开发 #

**该技术不仅仅是应用于, 广告缓存** `只是常用于做广告的缓存！`

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# 广告缓存载入与读取 #

**对于一个应用来多，每天都会有很多的用户来访问, 那么访问最多的就是首页了！**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTQyMzgw_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
而对于首页这种，高访问，且 **页面数据并不是，经常的变化！**  
**为了减轻服务器的压力，直接将其制作成一个 `静态的页面进行展示！`**

## 基本流程： ##

*  **Nginx** 都学习过了：可以通过反向代理实现，网关负载均衡的 服务器！  
    用户发送请求，首先通过 nginx , 通过nginx代理，负载均衡，请求对应的网关…模块。
 *  **本次就是在用户登录/常用的操作, 请求时经过 nginx请求，在nginx中完成 调用redis数据操作，直接返回结果！**  
    **但，niginx并不具备 `编程语言的特性`** if else逻辑判断，访问数据库 redis; 它只是一个负载均衡器;  
    **所以，需要通过`lua 嵌入式语言` 来完成**  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTQyMzgw_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]
 *  首先访问nginx ，我们可以采用缓存的方式，先从nginx本地缓存中获取，获取到直接响应
 *  如果没有获取到，再次访问redis，我们可以从redis中获取数据，如果有则返回，并缓存到nginx中
 *  如果没有获取到,再次访问mysql  
    我们从mysql中获取数据，再将数据存储到redis中。
 *  **需要注意的是：** `对于数据的更改！第一次访问数据库，保存Redis / Nginx 之后，`  
    后面对于数据的修改，因为Redis已将保存了之前的 `脏数据(过期数据...)` 所以修改的数据, 需要进更新！**Canal**
 *  **而这里面，我们都可以使用LUA脚本嵌入到程序中执行这些查询相关的业务。** **`Lua更新 Lua请求！`**
 *  [**Lua应用学习总结！**][Lua]

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# OpenResty + lua 实现Demo开发！！ #

**环境搭建这里就不介绍了, 可以观看本人的上一篇文章！**

## 数据库： ##

**介绍一下使用的数据库`mysq5.5,56`/表：shop\_content**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTQyMzgw_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

*  脚本就不发了，本次Demo 也和数据库没有太大关系！**随便建一个也没影响 \[狗头\]**

## OpenResty + lua 实现请求数据！ ##

### 定义Lua ###

*  定义一个 Lua脚本，用户第一请求时，读数据库的资源…
 *  **存Redis，Nginx：…**

`Sreader.lua`

--中文转码
    ngx.header.content_type="application/json;charset=utf8"
    --获取Url,截取请求参数 cid
    local uri_args = ngx.req.get_uri_args();
    local cid = uri_args["cid"];
    --获取本地缓存
    local cache_ngx = ngx.shared.my_cache;
    --根据content_cache_ID拼接cid ,获取key ,nginx读取本地缓存数据;
    local contentCache = cache_ngx:get('content_cache_'..cid);
    local str="本地缓存";
    
    --判断Nginx数据是否 空 或 nil(null) 
    if contentCache == "" or contentCache == nil then
    	--redis模板对象,超时时间,连接,get(key); 获取数据值;
        local redis = require("resty.redis");
        local red = redis:new()
        red:set_timeout(2000)
        red:connect("127.0.0.1", 6379)
    -- red:auth("ok") 登录;
        local rescontent=red:get("content:"..cid);
        
        --判断Redis数据是否 空 或 nil(null) 
        if ngx.null == rescontent then
        	--JSON(数据转JSON存Redis方便操作) Mysql模板,超时,连接数据，连接,拼sql,执行,转JSON,存Redis Nginx,输出,关闭！
            local cjson = require("cjson");
            local mysql = require("resty.mysql");
            local db = mysql:new();
            db:set_timeout(2000)
            local props = { 
                host = "127.0.0.1",
                port = 3306,
                database = "shop_content",		--根据数据库来定！！用户/密码 也要进行修改！
                user = "root",
                password = "ok"
            }
            
            local res = db:connect(props);
            local select_sql = "select url,pic from tb_content where status ='1' and category_id="..cid.." order by sort_order";
            res = db:query(select_sql);
            local responsejson = cjson.encode(res);
    		str = "db查询";
    		
            red:set("content:"..cid,responsejson);
            ngx.say(responsejson);
    		ngx.say(str)
            db:close()
        else
        	--else表示Redis有值获取: 存Nginx key,value ,超时时间 单位10*60秒
            cache_ngx:set('content_cache_'..cid, rescontent, 10*60);
    		str = "redis查询";
    		--输出结果页面！
            ngx.say(rescontent)
    		ngx.say(str)
        end
        --关闭Redis资源！
        red:close()
    else
    	--Nginx有值直接输出！
        ngx.say(contentCache)
    	ngx.say(str)
    end

### OpenResty集成Lua `添加一个请求`： ###

`lua.conf`

location /reader{ 
    		default_type text/html;
    		content_by_lua_file D:/WSMwork/Sreader.lua;  #文件位置！
    	}

### 测试： ###

*  启动**OpenResty**
 *  启动**Redis Mysql**
 *  **连续刷新！！**

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTQyMzgw_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

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## OpenResty + lua 实现更新数据！ ##

### 定义Lua ###

*  **数据库，数据更改，为了保证 `缓存数据的同步` 进行的操作！**

`Supdate.lua`

--中文转码,根据模块获取对象;
    ngx.header.content_type="application/json;charset=utf8"
    local cjson = require("cjson")
    local mysql = require("resty.mysql")
    --获取Url,截取请求参数 cid
    local uri_args = ngx.req.get_uri_args()
    local cid = uri_args["cid"]
    --mysql读取数据！
    local db = mysql:new()
    db:set_timeout(1000)
    local props = { 
        host = "127.0.0.1",
        port = 3306,
        database = "shop_content",
        user = "root",
        password = "ok"
    }
    local res = db:connect(props)
    local select_sql = "select url,pic from tb_content where status ='1' and category_id="..cid.." order by sort_order"
    res = db:query(select_sql)
    db:close()
    --存redis
    local redis = require("resty.redis")
    local red = redis:new()
    red:set_timeout(2000)
    local ip ="127.0.0.1"
    local port = 6379
    red:connect(ip,port)
    red:auth("ok")
    red:set("content:"..cid,cjson.encode(res))
    red:close()
    --Redis,就不存Nginx了,Nginx数据10分支更新(上面设置了！),这里就不在同步了！
    
    --页面输出结果：true 更新成功!
    ngx.say("{flag:true}")

### OpenResty集成Lua `添加一个请求`： ###

`lua.conf`

location /update{ 
    		default_type text/html;
    		content_by_lua_file D:/WSMwork/Supdate.lua;	#文件位置！
    	}

### 测试： ###

*  启动**OpenResty**
 *  启动**Redis Mysql**  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTQyMzgw_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
    **此时Redis 就已将和Mysql数据库中同步了数据了…**

# Canal #

## 什么是canal ##

**canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目, 纯Java开发。**

*  基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费，**目前主要支持了MySQL  
    （也支持mariaDB`和mysql大致相同的数据库,为了防止Mysql被Oracle收购变的 收费了！`）**。
 *  基于日志增量订阅&消费支持的业务：
 *  **这里我们可以简单地把canal理解为一个用来同步增量数据的一个工具。**  
    `上面我们写了一个Supdate.lua 主要用于同步Mysql的实时数据，而这绝对不是由开发者手动操作的！` **可以通过Canal来实现！**

## canal能做什么 ##

**与其问canal能做什么，不如说数据同步有什么作用。**

**但是canal的数据同步不是全量的，而是增量。基于binary log增量订阅和消费，canal可以做：**

*  数据库镜像
 *  数据库实时备份
 *  索引构建和实时维护
 *  业务cache(缓存)刷新
 *  带业务逻辑的增量数据处理

## 工作原理 ##

### mysql主备复制实现 ###

**在Mysql 集群环境下，为了保证数据的安全，需要将一些日志操作，记录备份在多个从Slave节点中**

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTQyMzgw_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]  
**从上层来看，复制分成三步**

*  master将改变记录到二进制日志(binary log)中  
    （这些记录叫做二进制日志事件，binary log events，可以通过show binlog events进行查看）；  
    ![在这里插入图片描述][20210302222728546.png]
 *  slave将master的binary log events拷贝到它的中继日志(relay log)
 *  slave重做中继日志中的事件，将改变反映它自己的数据

### canal的工作原理： ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTQyMzgw_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]  
**原理相对比较简单**

*  canal模拟mysql slave的交互协议，**伪装自己为mysql slave，向mysql master发送dump协议**
 *  **mysql master收到dump请求，开始推送binary log给slave(也就是canal)**
 *  **canal解析binary log对象(原始为byte流)**  
    `Canal伪装成Mysql的子节点，只要Mysql中数据发送更改！日志更新就会同步到子节点中！Canal就会接受请求做出响应！`  
    **而我们只要编写响应的代码：**  
    **`同步数据！`**

## 如何搭建canal ##

### 首先有一个MySQL服务器 `配置！` ###

**当前的 canal 支持源端 MySQL 版本包括:** 5.1.x , 5.5.x , 5.6.x , 5.7.x , 8.0.x `本人5.5.56`

**开启Mysql的日志：**

*  **my.ini设置如下信息：**

`my.ini`

#一定要在这个 下面,不能在其它地方不然出不来日志记录！
    [mysqld]    
    # 打开binlog
    log-bin= D:\MySql\data\mysql-bin  #设置日志安装的地址！
    # 选择ROW(行)模式
    binlog-format=ROW
    # 配置MySQL replaction需要定义，不要和canal的slaveId重复
    server_id=1

**ok配置好了之后，重启Mysql**

*  **win+R: cmd 管理启动**
 *  **启动mysql：输入 `net start mysql`**
 *  **停止mysql：输入 `net stop mysql`**
 *  windows下不能直接重启(restart)，只能先停止，再启动。

**重启之后就可以在地址`(D:\MySql\data\mysql-bin)`中\` 查看：**  
![在这里插入图片描述][20210302224400576.png]

就是配置ok 了！

## 安装canal ##

**去官网下载页面进行下载：[https://github.com/alibaba/canal/releases][https_github.com_alibaba_canal_releases]**

**解压 `canal.deployer-1.1.5-SNAPSHOT` 继续配置** `conf/example/instance.properties`

![在这里插入图片描述][20210302224715765.png]  
**找的这一项！配置!**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTQyMzgw_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]

## 启动canal ##

**\\bin: 目录下存在很多的脚本文件, 直接cmd执行！**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTQyMzgw_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTQyMzgw_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]

*  **9099 canal应用端口开启 `Canal启动成功！！`**  
    它会实时的和你的本地数据库，进行监视, 只要日志文件发送更改…它就会捕获…

## 官方提供启动Demo 模块： ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTQyMzgw_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]

## **`总结`并没有太多的东西其实** ##

*  **test启动类：`ClientSample.Java`** 注意Boot 工程要引入Spring 容器中去！
 *  `canal的依赖组件`
 *  Boot 工程的启动类，要加入监听的启动！

### `pom.xml` ###

**放在子模块下，并且注意版本配置… boot**

<dependencies>
            
            <dependency>
                <groupId>com.alibaba.otter</groupId>
                <artifactId>canal.client</artifactId>
                <version>1.1.2</version>
            </dependency>
            
            <dependency>
                <groupId>com.alibaba.otter</groupId>
                <artifactId>canal.client-adapter</artifactId>
                <version>1.1.2</version>
                <type>pom</type>
            </dependency>
        </dependencies>

### `ClientSample.Java` ###

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.common.utils.AddressUtils;
    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.RowChange;
    import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.RowData;
    import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message;
    
    //boot工程需要加入的实现类
    //@Component 
    public class ClientSample { 
        //运行类
        public static void main(String args[]) { 
            // 创建链接
            CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress(AddressUtils.getHostIp(),
                    11111), "example", "", "");
    
            int batchSize = 1000;   //获取指定数量的数据
            int emptyCount = 0;     //记录循环次数
    
            //打开连接
            try { 
                //打开连接
                connector.connect();
                //订阅数据库表,全部表
                connector.subscribe(".*\\..*");
                //回滚到未进行ack的地方，下次fetch的时候，可以从最后一个没有ack的地方开始拿
                connector.rollback();
    
                //设置开启的时间 1200秒,20分支,因为这里是测试,正常项目这里直接死循环！ where(true){}
                int totalEmtryCount = 1200;
                while (emptyCount < totalEmtryCount){ 
                    Message message = connector.getWithoutAck(batchSize); //获取指定数量的数据
                    //获取批量ID
                    long batchId = message.getId();
                    //获取批量的数量
                    int size = message.getEntries().size();
                    //如果没有数据
                    if (batchId == -1 || size == 0) { 
                        emptyCount++;
                        System.out.println("empty count : " + emptyCount);  //输出当前次数.1200次时就结束直接结束！启动！
    
                        try { 
                            //线程休眠1秒
                            Thread.sleep(1000);
                        } catch (InterruptedException e) { 
                            e.printStackTrace();
                        }
    
                    } else { 
                        //数据库日志更改获得数据 次数归0;
                        emptyCount = 0;
                        //如果有数据,处理数据,调用静态方法↓↓↓
                        printEntry(message.getEntries());
                    }
    
                    connector.ack(batchId);     //提交确认
                    // connector.rollback(batchId); // 处理失败, 回滚数据
                }
                System.out.println("empty too many times, exit");
            } finally { 
                connector.disconnect();
            }
        }
    
    
        private static void printEntry( List<Entry> entrys) { 
            for (Entry entry : entrys) { 
                //开启/关闭事务的实体类型，跳过,只同步响应 增删改成功的操作！
                if (entry.getEntryType() == EntryType.TRANSACTIONBEGIN || entry.getEntryType() == EntryType.TRANSACTIONEND) { 
                    continue;
                }
                //RowChange对象，包含了一行数据变化的所有特征
                //比如isDdl 是否是ddl变更操作 sql 具体的ddl sql beforeColumns afterColumns 变更前后的数据字段等等
                RowChange rowChage = null;
                try { 
                    rowChage = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
                } catch (Exception e) { 
                    throw new RuntimeException("ERROR ## parser of eromanga-event has an error , data:" + entry.toString(),
                            e);
                }
                //获取操作类型：insert/update/delete类型
                EventType eventType = rowChage.getEventType();
                //打印Header信息
                System.out.println(String.format("================> binlog[%s:%s] , name[%s,%s] , eventType : %s",
                        entry.getHeader().getLogfileName(), entry.getHeader().getLogfileOffset(),
                        entry.getHeader().getSchemaName(), entry.getHeader().getTableName(),
                        eventType));
                //获取RowChange对象里的每一行数据，打印出来
                for (RowData rowData : rowChage.getRowDatasList()) { 
                    //如果是删除语句
                    if (eventType == EventType.DELETE) { 
                        //下面的静态方法！
                        printColumn(rowData.getBeforeColumnsList());
                        //如果是新增语句
                    } else if (eventType == EventType.INSERT) { 
                        printColumn(rowData.getAfterColumnsList());
                        //如果是更新的语句
                    } else { 
                        //变更前的数据
                        System.out.println("-------> before");
                        printColumn(rowData.getBeforeColumnsList());
                        System.out.println("-------> after");
                        printColumn(rowData.getAfterColumnsList());
                    }
                }
            }
        }
    
        //遍历打印输出,类信息： 列：值
        private static void printColumn( List<Column> columns) { 
            for (Column column : columns) { 
                System.out.println(column.getName() + " : " + column.getValue() + " update=" + column.getUpdated());
                //获取变更的列,及值;
                if (column.getName().equalsIgnoreCase("要检测变更的列名")) { 
                	//输出结果值;
                   System.out.println("列名"+column.getValue());
                }
            }
        }
    }

### 启动，并修改数据库任意一条数据！ ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTQyMzgw_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]

*  每个一秒记录一次，程序中定义 1200结束！
 *  除非中间数据库，数据修改，关闭计数重新计数！**并输出对应的操作！**  
    **而我们只要在微服项目中集成这个 canalDemo `并对其进行小小的更改!`**  
    1.注册到Eureka中方便调用模块  
    3.0-1200计数，建议更改为 死循环。**程序不停我不停！！**  
    2.修改Test 在对应的日志更改时处理不同的操作，`update时调用，请求 nginx调用 lua 更新同步实时数据！`

--------------------

## Canal注意 `Boot集成` ##

*  **上面集成的是普通，阿里提供的案例集成Boot当然要存在一些更改！**  
    **`ClientSample类上的注解`**@Component 使类加载至Spring中，**导入对应`依赖`**  
    **主程序要运行改类的实例：**  
    ClientSample类中，不用设置指定监听时间，要设置true死循环，**程序不停永久监听`同步数据`**

### `ClientSample.Java` 死循环案例 ###

@Component
    public class ClientSample { 
    
        @Autowired
        private RestTemplate restTemplate;
    
        public void run() throws Exception { 
            CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress(AddressUtils.getHostIp(),
                    11111), "example", "", "");
            int batchSize = 1000;
            try { 
                connector.connect();
                connector.subscribe(".*\\..*");
                connector.rollback();
                while (true) { 
                    Message message = connector.getWithoutAck(batchSize); // 获取指定数量的数据
                    long batchId = message.getId();
                    int size = message.getEntries().size();
                    if (batchId == -1 || size == 0) { 
                        try { 
                            Thread.sleep(1000);
                        } catch (InterruptedException e) { 
                            e.printStackTrace();
                        }
                    } else { 
                        printEntry(message.getEntries());
                    }
                    connector.ack(batchId); 				//提交确认
                }
            } finally { 
                connector.disconnect();
            }
        }
    
        private void printEntry(List<CanalEntry.Entry> entrys) throws Exception { 
            for (CanalEntry.Entry entry : entrys) { 
                if (entry.getEntryType() == CanalEntry.EntryType.TRANSACTIONBEGIN || entry.getEntryType() == CanalEntry.EntryType.TRANSACTIONEND) { 
                    continue;
                }
                CanalEntry.RowChange rowChage = null;
                try { 
                    rowChage = CanalEntry.RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
                } catch (Exception e) { 
                    throw new RuntimeException("ERROR ## parser of eromanga-event has an error , data:" + entry.toString(),
                            e);
                }
                CanalEntry.EventType eventType = rowChage.getEventType();
                System.out.println(String.format("================> binlog[%s:%s] , name[%s,%s] , eventType : %s",
                        entry.getHeader().getLogfileName(), entry.getHeader().getLogfileOffset(),
                        entry.getHeader().getSchemaName(), entry.getHeader().getTableName(),
                        eventType));
                for (CanalEntry.RowData rowData : rowChage.getRowDatasList()) { 
                    if (eventType == CanalEntry.EventType.DELETE) { 
                        printColumn(rowData.getBeforeColumnsList());
                    } else if (eventType == CanalEntry.EventType.INSERT) { 
                        printColumn(rowData.getAfterColumnsList());
                    } else { 
                        printColumn(rowData.getAfterColumnsList());
                    }
                }
            }
        }
    
        private void printColumn(List<CanalEntry.Column> columns) { 
            for (CanalEntry.Column column : columns) { 
                System.out.println(column.getName() + " : " + column.getValue() + " update=" + column.getUpdated());
            }
        }
    }

### 主程序 `要启动canal 监听` ###

`主程序`

import com.wsm.text.ClientSample;
    import org.springframework.boot.SpringApplication;
    import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
    import org.springframework.boot.autoconfigure.jdbc.DataSourceAutoConfiguration;		//Jdbc配置类
    import org.springframework.context.ConfigurableApplicationContext;
    
    @SpringBootApplication(exclude = { DataSourceAutoConfiguration.class})
    //本人这里直接使用了Jdbc进行添加数据,引入的配置类,如果不是直接忽略即可！(exclude = {DataSourceAutoConfiguration.class}) 
    public class MySearchApp { 
        public static void main(String[] args) throws Exception { 
            ConfigurableApplicationContext run = SpringApplication.run(MySearchApp.class, args);
            //启动监听器,不然不会进行监听！
            ClientSample bean = run.getBean(ClientSample.class);
            bean.run();
        }
    }

奥利给！

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[Lua]: https://blog.csdn.net/qq_45542380/article/details/114168241?spm=1001.2014.3001.5502
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[https_github.com_alibaba_canal_releases]: https://github.com/alibaba/canal/releases
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