如果缓存服务在本地的ehcache中都读取不到数据。
这个时候就意味着，需要重新到源头的服务中去拉去数据，拉取到数据之后，赶紧先给nginx的请求返回，同时将数据写入ehcache和redis中
分布式重建缓存的并发冲突问题
重建缓存：数据在所有的缓存中都不存在了（LRU算法弄掉了），就需要重新查询数据写入缓存，重建缓存
分布式的重建缓存，在不同的机器上，不同的服务实例中，去做上面的事情，就会出现多个机器分布式重建去读取相同的数据，然后写入缓存中
发生分布式重建缓存的并发冲突问题图片：
1、流量均匀分布到所有缓存服务实例上
应用层nginx，是将请求流量均匀地打到各个缓存服务实例中的，可能会部署多实例在不同的机器上
2、应用层nginx的hash，固定商品id，走固定的缓存服务实例
分发层的nginx的lua脚本，一堆应用层nginx的地址列表，对每个商品id做一个hash，然后对应用nginx数量取模
将每个商品的请求固定分发到同一个应用层nginx上面去
在应用层nginx里，发现自己本地lua shared dict缓存中没有数据的时候，就采取一样的方式，对product id取模，然后将请求固定分发到同一个缓存服务实例中去
这样的话，就不会出现说多个缓存服务实例分布式的去更新那个缓存了
3、源信息服务发送的变更消息，需要按照商品id去分区，固定的商品变更走固定的kafka分区，也就是固定的一个缓存服务实例获取到
缓存服务，是监听kafka topic的，一个缓存服务实例，作为一个kafka consumer，就消费topic中的一个partition
所以你有多个缓存服务实例的话，每个缓存服务实例就消费一个kafka partition
所以这里，一般来说，你的源头信息服务，在发送消息到kafka topic的时候，都需要按照product id去分区
也就时说，同一个product id变更的消息一定是到同一个kafka partition中去的，也就是说同一个product id的变更消息，一定是同一个缓存服务实例消费到的
4、自己写的简易的hash分发，与kafka的分区，可能并不一致！！！
自己写的简易的hash分发策略，是按照crc32去取hash值，然后再取模的
不知道你的kafka producer的hash策略是什么，很可能说跟我们的策略是不一样的
数据变更的消息所到的缓存服务实例，跟我们的应用层nginx分发到的那个缓存服务实例也许就不在一台机器上了
这样的话，在高并发，极端的情况下，可能就会出现冲突
分布式的缓存重建并发冲突问题：
6、基于zookeeper分布式锁的解决方案
分布式锁，如果你有多个机器在访问同一个共享资源，那么这个时候，如果你需要加个锁，让多个分布式的机器在访问共享资源的时候串行起来，多个不同机器上的服务共享的锁，就是分布式锁
分布式锁当然有很多种不同的实现方案，redis分布式锁，zookeeper分布式锁
zk，做分布式协调这一块，还是很流行的，大数据应用里面，hadoop，storm，都是基于zk去做分布式协调
zk分布式锁的解决并发冲突的方案
（1）变更缓存重建以及空缓存请求重建，更新redis之前，都需要先获取对应商品id的分布式锁
（2）拿到分布式锁之后，需要根据时间版本去比较一下，如果自己的版本新于redis中的版本，那么就更新，否则就不更新
（3）如果拿不到分布式锁，那么就等待，不断轮询等待，直到自己获取到分布式的锁
zk分布式锁的原理
通过去创建zk的一个临时node，来模拟给摸一个商品id加锁
zk会给你保证说，只会创建一个临时node，其他请求过来如果再要创建临时node，就会报错，NodeExistsException
我们的所谓上锁，其实就是去创建某个product id对应的一个临时node
如果临时node创建成功了，那么说明我们成功加锁了，此时就可以去执行对redis立面数据的操作
如果临时node创建失败了，说明有人已经在拿到锁了，在操作reids中的数据，那么就不断的等待，直到自己可以获取到锁为止
基于zk client api，去封装上面的这个代码逻辑
释放一个分布式锁，去删除掉那个临时node就可以了，就代表释放了一个锁，那么此时其他的机器就可以成功创建临时node，获取到锁
pom：
<dependency> <groupId>org.apache.zookeeper</groupId> <artifactId>zookeeper</artifactId> <version>3.4.5</version> </dependency>
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import org.apache.zookeeper.CreateMode;
import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;
import org.apache.zookeeper.Watcher;
import org.apache.zookeeper.Watcher.Event.KeeperState;
import org.apache.zookeeper.ZooDefs.Ids;
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
public class ZooKeeperSession {
private static CountDownLatch connectedSemaphore = new CountDownLatch(1);
private ZooKeeper zookeeper;
public ZooKeeperSession() {
// 去连接zookeeper server，创建会话的时候，是异步去进行的
// 所以要给一个监听器，说告诉我们什么时候才是真正完成了跟zk server的连接
try {
this.zookeeper = new ZooKeeper(
"192.168.31.187:2181,192.168.31.19:2181,192.168.31.227:2181",
50000,
new ZooKeeperWatcher());
// 给一个状态CONNECTING，连接中
System.out.println(zookeeper.getState());
try {
// CountDownLatch
// java多线程并发同步的一个工具类
// 会传递进去一些数字，比如说1,2 ，3 都可以
// 然后await()，如果数字不是0，那么久卡住，等待
// 其他的线程可以调用coutnDown()，减1
// 如果数字减到0，那么之前所有在await的线程，都会逃出阻塞的状态
// 继续向下运行
connectedSemaphore.await();
} catch(InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("ZooKeeper session established......");
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 获取分布式锁
* @param productId
*/
public void acquireDistributedLock(Long productId) {
String path = "/product-lock-" + productId;
try {
zookeeper.create(path, "".getBytes(),
Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL);
System.out.println("success to acquire lock for product[id=" + productId + "]");
} catch (Exception e) {
// 如果那个商品对应的锁的node，已经存在了，就是已经被别人加锁了，那么就这里就会报错
// NodeExistsException
int count = 0;
while(true) {
try {
Thread.sleep(20);
zookeeper.create(path, "".getBytes(),
Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL);
} catch (Exception e2) {
e2.printStackTrace();
count++;
continue;
}
System.out.println("success to acquire lock for product[id=" + productId + "] after " + count + " times try......");
break;
}
}
}
/**
* 释放掉一个分布式锁
* @param productId
*/
public void releaseDistributedLock(Long productId) {
String path = "/product-lock-" + productId;
try {
zookeeper.delete(path, -1);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 建立zk session的watcher
* @author Administrator
*
*/
private class ZooKeeperWatcher implements Watcher {
public void process(WatchedEvent event) {
System.out.println("Receive watched event: " + event.getState());
if(KeeperState.SyncConnected == event.getState()) {
connectedSemaphore.countDown();
}
}
}
/**
* 封装单例的静态内部类
* @author Administrator
*
*/
private static class Singleton {
private static ZooKeeperSession instance;
static {
instance = new ZooKeeperSession();
}
public static ZooKeeperSession getInstance() {
return instance;
}
}
/**
* 获取单例
* @return
*/
public static ZooKeeperSession getInstance() {
return Singleton.getInstance();
}
/**
* 初始化单例的便捷方法
*/
public static void init() {
getInstance();
}
}
实现思路：
1、主动更新
监听kafka消息队列，获取到一个商品变更的消息之后，去哪个源服务中调用接口拉取数据，更新到ehcache和redis中
先获取分布式锁，然后才能更新redis，同时更新时要比较时间版本
2、被动重建
直接读取源头数据，直接返回给nginx，同时推送一条消息到一个队列，后台线程异步消费
后台现成负责先获取分布式锁，然后才能更新redis，同时要比较时间版本
// 加代码，在将数据直接写入redis缓存之前，应该先获取一个zk的分布式锁
private static SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
ZooKeeperSession zkSession = ZooKeeperSession.getInstance();
zkSession.acquireDistributedLock(productId);
// 获取到了锁
// 先从redis中获取数据
ProductInfo existedProductInfo = cacheService.getProductInfoFromReidsCache(productId);
if(existedProductInfo != null) {
// 比较当前数据的时间版本比已有数据的时间版本是新还是旧
try {
Date date = sdf.parse(productInfo.getModifiedTime());
Date existedDate = sdf.parse(existedProductInfo.getModifiedTime());
if(date.before(existedDate)) {
System.out.println("current date[" + productInfo.getModifiedTime() + "] is before existed date[" + existedProductInfo.getModifiedTime() + "]");
return;
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("current date[" + productInfo.getModifiedTime() + "] is after existed date[" + existedProductInfo.getModifiedTime() + "]");
} else {
System.out.println("existed product info is null......");
}
cacheService.saveProductInfo2ReidsCache(productInfo);
// 释放分布式锁
zkSession.releaseDistributedLock(productId);
if(productInfo == null) {
// 就需要从数据源重新拉去数据，重建缓存，但是这里先不讲
String productInfoJSON = "{"id": 2, "name": "iphone7手机", "price": 5599, "pictureList":"a.jpg,b.jpg", "specification": "iphone7的规格", "service": "iphone7的售后服务", "color": "红色,白色,黑色", "size": "5.5", "shopId": 1, "modified_time": "2017-01-01 12:01:00"}";
productInfo = JSONObject.parseObject(productInfoJSON, ProductInfo.class);
// 将数据推送到一个内存队列中
RebuildCacheQueue rebuildCacheQueue = RebuildCacheQueue.getInstance();
rebuildCacheQueue.putProductInfo(productInfo);
}
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
/**
* 重建缓存的内存队列
*
*/
public class RebuildCacheQueue {
private ArrayBlockingQueue<ProductInfo> queue = new ArrayBlockingQueue<ProductInfo>(1000);
public void putProductInfo(ProductInfo productInfo) {
try {
queue.put(productInfo);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
public ProductInfo takeProductInfo() {
try {
return queue.take();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return null;
}
/**
* 内部单例类
*/
private static class Singleton {
private static RebuildCacheQueue instance;
static {
instance = new RebuildCacheQueue();
}
public static RebuildCacheQueue getInstance() {
return instance;
}
}
public static RebuildCacheQueue getInstance() {
return Singleton.getInstance();
}
public static void init() {
getInstance();
}
}
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
import com.roncoo.eshop.cache.model.ProductInfo;
import com.roncoo.eshop.cache.service.CacheService;
import com.roncoo.eshop.cache.spring.SpringContext;
import com.roncoo.eshop.cache.zk.ZooKeeperSession;
/**
* 缓存重建线程
*/
public class RebuildCacheThread implements Runnable {
private static SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
public void run() {
RebuildCacheQueue rebuildCacheQueue = RebuildCacheQueue.getInstance();
ZooKeeperSession zkSession = ZooKeeperSession.getInstance();
CacheService cacheService = (CacheService) SpringContext.getApplicationContext()
.getBean("cacheService");
while(true) {
ProductInfo productInfo = rebuildCacheQueue.takeProductInfo();
zkSession.acquireDistributedLock(productInfo.getId());
ProductInfo existedProductInfo = cacheService.getProductInfoFromReidsCache(productInfo.getId());
if(existedProductInfo != null) {
// 比较当前数据的时间版本比已有数据的时间版本是新还是旧
try {
Date date = sdf.parse(productInfo.getModifiedTime());
Date existedDate = sdf.parse(existedProductInfo.getModifiedTime());
if(date.before(existedDate)) {
System.out.println("current date[" + productInfo.getModifiedTime() + "] is before existed date[" + existedProductInfo.getModifiedTime() + "]");
continue;
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("current date[" + productInfo.getModifiedTime() + "] is after existed date[" + existedProductInfo.getModifiedTime() + "]");
} else {
System.out.println("existed product info is null......");
}
cacheService.saveProductInfo2ReidsCache(productInfo);
}
}
}
启动线程：
new Thread(new RebuildCacheThread()).start();