数仓DWS层之旁路缓存优化

Dear 丶 2023-09-23 17:56 111阅读 0赞

**优化原因：**

> **外部数据源的查询**常常是流式计算的性能瓶颈。以本程序为例，每次查询都要连接 Hbase，数据传输需要做序列化、反序列化，还有网络传输，严重影响时效性。可以通过旁路缓存对查询进行优化。

旁路缓存模式是一种非常常见的**按需分配**缓存模式。所有请求优先访问缓存，若缓存命中，直接获得数据返回给请求者。如果未命中则查询数据库，获取结果后，将其返回并写入缓存以备后续请求使用。

（1）旁路缓存策略应注意两点

> a）缓存**要设过期时间**，不然冷数据会常驻缓存，浪费资源。
> 
> b）要考虑维度数据是否会**发生变化**，如果发生变化要**主动清除缓存**。

（2）缓存的选型

一般两种：堆缓存或者独立缓存服务（memcache，redis）

**堆缓存**，性能更好，效率更高，因为数据访问路径更短。但是难于管理，其它进程无法维护缓存中的数据。

**独立缓存服务（redis,memcache）**，会有创建连接、网络IO等消耗，较堆缓存略差，但性能尚可。独立缓存服务便于维护和扩展，对于数据会发生变化且数据量很大的场景更加适用，此处选择**独立缓存服务**，将 **redis** 作为**缓存介质**。

（3）实现步骤

从缓存中获取数据。

① 如果查询结果不为 null，则返回结果。

② 如果缓存中获取的结果为 null，则从 Phoenix 表中查询数据。

a）如果结果非空则将数据写入缓存后返回结果。

b）否则提示用户：没有对应的维度数据

注意：缓存中的数据要设置超时时间，本程序设置为 1 天。此外，**如果原表数据发生变化，要删除对应缓存**。为了实现此功能，需要对维度分流程序做如下修改：

> i）在 MyBroadcastFunction的 processElement 方法内将操作类型字段添加到 JSON 对象中。
> 
> ii）在 DimUtil 工具类中添加 deleteCached 方法，用于删除变更数据的缓存信息。
> 
> iii）在 MyPhoenixSink 的 invoke 方法中补充对于操作类型的判断，如果操作类型为 update 则清除缓存。

**图解：**

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**代码方面：**

> 思路：当我们需要使用外部数据源的表数据时，在第一次使用的时候，从Phoenix获取维表数据，并且将这些维表数据写入Redis缓存中，在后面我们需要再次使用维表数据的时候，我们先可以从Redis中获取，如果Redis中没有，在从Phoenix中获取维表数据并且写入Redis缓存中，主要这里要设置缓存过期时间，要不然会造成冷数据，而浪费资源。当我们修改维表中的数据时，要先删除Redis缓存中的数据，然后再对Phoenix进行更新。

（1）创建连接池（与Phoenix建立连接，即与HBASE建立连接）

package com.atguigu.utils;
    
    import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
    import com.atguigu.common.GmallConfig;
    
    public class DruidDSUtil {
        private static DruidDataSource druidDataSource=null;
    
        public static DruidDataSource createDataSource() {
            // 创建连接池
            druidDataSource = new DruidDataSource();
            // 设置驱动全类名
            druidDataSource.setDriverClassName(GmallConfig.PHOENIX_DRIVER);
            // 设置连接 url
            druidDataSource.setUrl(GmallConfig.PHOENIX_SERVER);
            // 设置初始化连接池时池中连接的数量
            druidDataSource.setInitialSize(5);
            // 设置同时活跃的最大连接数
            druidDataSource.setMaxActive(20);
            // 设置空闲时的最小连接数，必须介于 0 和最大连接数之间，默认为 0
            druidDataSource.setMinIdle(1);
            // 设置没有空余连接时的等待时间，超时抛出异常，-1 表示一直等待
            druidDataSource.setMaxWait(-1);
            // 验证连接是否可用使用的 SQL 语句
            druidDataSource.setValidationQuery("select 1");
            // 指明连接是否被空闲连接回收器（如果有）进行检验，如果检测失败，则连接将被从池中去除
            // 注意，默认值为 true，如果没有设置 validationQuery，则报错
            // testWhileIdle is true, validationQuery not set
            druidDataSource.setTestWhileIdle(true);
            // 借出连接时，是否测试，设置为 false，不测试，否则很影响性能
            druidDataSource.setTestOnBorrow(false);
            // 归还连接时，是否测试
            druidDataSource.setTestOnReturn(false);
            // 设置空闲连接回收器每隔 30s 运行一次
            druidDataSource.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(30 * 1000L);
            // 设置池中连接空闲 30min 被回收，默认值即为 30 min
            druidDataSource.setMinEvictableIdleTimeMillis(30 * 60 * 1000L);
    
            return druidDataSource;
        }
    }

（二）先判断Redis缓存是否有数据，如果没有，则从Phoenix获取维表数据并且将在Phoenix中查到的数据放入Redis缓存中

package com.atguigu.utils;
    
    import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
    import com.alibaba.druid.pool.DruidPooledConnection;
    import com.alibaba.fastjson.JSON;
    import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
    import com.atguigu.common.GmallConfig;
    import redis.clients.jedis.Jedis;
    
    import java.lang.reflect.InvocationTargetException;
    import java.sql.Connection;
    import java.sql.SQLException;
    import java.util.List;
    
    public class DimUtil {
        //启动Redis
        //   bin/redis-server.sh ./redis.conf
        //   bin/redis-cli -h hadoop107 --raw
        public static JSONObject getDimInfo(Connection connection,String tableName,String key) throws SQLException, InvocationTargetException, InstantiationException, IllegalAccessException {
    
            //先查询Redis
            Jedis jedis = JedisUtil.getJedis();
            String redisKey="DIM"+tableName+":"+key;
            String dimJsonStr = jedis.get(redisKey);
    
            //如果Redis缓存中有数据，则从缓存中读取数据，如果没有，则从Phoenix（Hbase）中获取数据
    
            if(dimJsonStr!=null){
                //重置过期时间
                jedis.expire(redisKey,24*60*60);
                //归还连接
                jedis.close();
                //返回维表数据
                return JSON.parseObject(dimJsonStr);
            }
    
            else{
                //拼接SQL语句
                String querySql="select * from " + GmallConfig.HBASE_SCHEMA +"."+tableName+"where id="+ key+"'";
                System.out.println("querySql>>>"+querySql);
    
                //查询数据
                List<JSONObject> queryList = JdbcUtil.queryList(connection, querySql, JSONObject.class, false);
    
                //将从Phoenix查询到的数据写入Redis
                JSONObject dimInfo = queryList.get(0);
                jedis.set(redisKey, dimInfo.toJSONString());
                //设置过期时间
                jedis.expire(redisKey,24*60*60);
                //归还连接
                jedis.close();
    
                //返回结果
                return dimInfo;
            }
    
        }
    
        //删除Redis中的缓存数据
        public static void delDimInfo(String tableName,String key){
            //获取连接
            Jedis jedis = JedisUtil.getJedis();
            //删除数据
            jedis.del("DIM"+tableName+":"+key);
            //归还连接
            jedis.close();
        }
    
    }

（三）当维表数据更新时，需要删除Redis对应的维表数据（删除方法在上一段代码中）

package com.atguigu.app.func;
    
    import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
    import com.alibaba.druid.pool.DruidPooledConnection;
    import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
    import com.atguigu.utils.DimUtil;
    import com.atguigu.utils.DruidDSUtil;
    import com.atguigu.utils.PhoenixUtil;
    
    import org.apache.flink.configuration.Configuration;
    import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction;
    
    import java.sql.SQLException;
    
    public class DimSinkFunction extends RichSinkFunction<JSONObject> {
    
        private static DruidDataSource druidDataSource=null;
    
        @Override
        public void open(Configuration parameters) throws Exception {
            druidDataSource = DruidDSUtil.createDataSource();
        }
    
        /*主流数据
        value数据格式:（消费的topic_db）
        {"database":"gmall-211126-flink","table":"base_trademark","type":"insert","ts":1652499161,"xid":167,
        "commit":true,"data":{"id":13,"tm_name":"atguigu","logo_url":"/aaa/aaa"}}
         */
        @Override
        public void invoke(JSONObject value, Context context) throws Exception {
    
            //获取连接
            DruidPooledConnection connection = druidDataSource.getConnection();
    
            String sinkTable=value.getString("sinkTable");
            JSONObject data=value.getJSONObject("data");
    
            //获取数据类型
            String type=value.getString("type");
            //如果为更新类型，则需要删除Redis中的数据
            if("update".equals(type)){
                DimUtil.delDimInfo(sinkTable.toUpperCase(),data.getString("id"));
            }
    
            //写出数据
            PhoenixUtil.upsertValues(connection,sinkTable,data);
    
            //归还连接
            connection.close();
        }
    }

[9a917fdaf04c48e9b5facc9772e23af2.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/9a917fdaf04c48e9b5facc9772e23af2.png