MySQL与Redis缓存的同步方案 -- binlog

MySQL与Redis缓存的同步的两种方案

1. 通过MySQL自动同步刷新Redis，MySQL触发器+UDF函数实现
2. 解析MySQL的binlog实现，将数据库中的数据同步到Redis

MySQL复制的原理

• 主服务器操作数据，并将数据写入Bin log
• 从服务器调用I/O线程读取主服务器的Bin log，并且写入到自己的Relay log中，再调用SQL线程从Relay log中解析数据，从而同步到自己的数据库中

解析binlog

• 上面MySQL的整个复制流程可以总结为一句话，那就是：从服务器读取主服务器Bin log中的数据，从而同步到自己的数据库中

• 我们方案2也是如此，就是在概念上把主服务器改为MySQL，把从服务器改为Redis而已（如下图所示），当MySQL中有数据写入时，我们就解析MySQL的Bin log，然后将解析出来的数据写入到Redis中，从而达到同步的效果

• 
  例如下面是一个云数据库实例分析：

• 云数据库与本地数据库是主从关系。云数据库作为主数据库主要提供写，本地数据库作为从数据库从主数据库中读取数据

• 本地数据库读取到数据之后，解析Bin log，然后将数据写入同步到Redis中，然后客户端从Redis读数据

这个技术方案的难点就在于： 如何解析MySQL的Bin Log。但是这需要对binlog文件以及MySQL有非常深入的理解，同时由于binlog存在Statement/Row/Mixedlevel多种形式，分析binlog实现同步的工作量是非常大的

Canal开源技术

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）

开源参考地址有：https://github.com/liukelin/canal_mysql_nosql_sync

工作原理（模仿MySQL复制）：

• 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）

架构：

1. server代表一个canal运行实例，对应于一个jvm
2. instance对应于一个数据队列 1个server对应1…n个instance)
3. instance模块：
   1. eventParser (数据源接入，模拟slave协议和master进行交互，协议解析)
   2. eventSink (Parser和Store链接器，进行数据过滤，加工，分发的工作)
   3. eventStore (数据存储)
   4. metaManager (增量订阅&消费信息管理器)

大致的解析过程如下：

parse解析MySQL的Bin log，然后将数据放入到sink中
sink对数据进行过滤，加工，分发
store从sink中读取解析好的数据存储起来
然后自己用设计代码将store中的数据同步写入Redis中就可以了
其中parse/sink是框架封装好的，我们做的是store的数据读取那一步

附加

本文上面所介绍的都是从MySQL中同步到缓存中。但是在实际开发中可能有人会用下面的方案：

• 客户端有数据来了之后，先将其保存到Redis中，然后再同步到MySQL中
  这种方案本身也是不安全/不可靠的，因此如果Redis存在短暂的宕机或失效，那么会丢失数据本文上面所介绍的都是从MySQL中同步到缓存中。但是在实际开发中可能有人会用下面的方案：

• 客户端有数据来了之后，先将其保存到Redis中，然后再同步到MySQL中
  这种方案本身也是不安全/不可靠的，因此如果Redis存在短暂的宕机或失效，那么会丢失数据