目錄

1.整體架構

3.安裝環境

1.1?使用docket安裝redis

1.2 配置redis緩存鏈接：

1.3 使用redisTemplate實現

1.4 緩存注解優化

1.4.1 常用緩存注解簡紹

1.4.2 @EnableCaching注解的使用

1.4.3使用@Cacheable

1.4.4@CachePut注解的使用

1.4.5 優化

2.安裝Nginx

2.1 安裝OpenRest使用Nginx

2.2 Nginx實現動靜分離站點架構

2.2.1Nginx實現緩存

2.2.2 Cache_Purge代理緩存清理

3. 緩存一致性

3.1實現原理講解

3.1 Canal安裝

---

1.整體架構

三級緩存框架圖(redis,nginx,mysql)

---

在大并發場景下，通過引入緩存機制，減輕后端Tomcat服務的壓力，避免因請求過多導致Tomcat宕機，同時提高系統的整體響應速度和性能。優化流程如下：

1. 請求到達Nginx?Nginx作為代理層，具有極強的抗壓能力，能夠承載大量的并發請求。

2. 緩存策略實施

   • 第一道緩存：Redis緩存

     • 請求到達Nginx后，首先查詢Redis緩存。

     • 如果Redis中存在緩存數據，則直接返回緩存數據給用戶，無需再進行后續處理。

   • 第二道緩存：Nginx緩存

     • 如果Redis中沒有緩存數據，則查詢Nginx自身的緩存。

     • 如果Nginx緩存中有數據，也直接返回給用戶。

   • 請求路由到Tomcat

     • 如果Redis和Nginx緩存中都沒有數據，則將請求路由到后端的Tomcat服務。

3. Tomcat處理與緩存更新

   • Tomcat接收到請求后，從數據庫中加載數據。

   • 加載完成后，將數據存入Redis緩存（以便后續請求可以直接從Redis獲取）。

   • 同時，響應數據給用戶。

4. 后續請求處理

   • 當用戶再次發起相同查詢請求時，會優先查詢Redis緩存。

   • 如果Redis緩存中存在數據，直接返回，避免再次訪問Tomcat。

   • 如果Redis緩存失效或不存在，再按照上述流程查詢Nginx緩存或路由到Tomcat。

5. 最終效果

   • 通過Redis和Nginx的雙重緩存機制，大幅減少了后端Tomcat服務被調用的次數，降低了Tomcat的負載。

   • 提高了系統的整體性能和響應速度，增強了系統的穩定性和可靠性。

關鍵點

• 緩存優先級：優先使用Redis緩存，因為Redis的性能更高，適合存儲熱點數據。Nginx緩存作為補充，用于進一步減輕后端壓力。

• 緩存更新：Tomcat加載數據后及時更新Redis緩存，確保緩存數據的時效性和準確性。

• 緩存失效策略：需要合理設置Redis和Nginx緩存的失效時間，以平衡緩存命中率和數據新鮮度。

上面這套緩存架構被多個大廠應用，除了可以有效提高加載速度、降低后端服務負載之外，還可以防止緩存雪崩，為服務穩定健康打下了堅實的基礎，這也就是鼎鼎有名的多級緩存架構體系。

現在來思考以下問題：
1.如何實現多級緩存？
2.如何優化redis緩存？
3.nginx如何讀取緩存的數據？
4.redis如何和數據庫保持同步？

3.安裝環境

1.1?使用docket安裝redis

docker直接拉取rides

[root@localhost ~]# docker pull redis:7.0.5

配置容器以及說明

docker run  -p 6379:6379 --name redis --restart=always \-v /usr/local/redis/redis.conf:/etc/redis/redis.conf \-v /usr/local/redis/data:/data \-d redis:7.0.5 redis-server /etc/redis/redis.conf \--appendonly yes --requirepass 123456參數說明：-restart=always 總是開機啟動-p 宿主機端口和容器端口映射-v 掛載數據卷-d 后臺啟動redis- -appendonly yes 開啟持久化--requirepass 123456 設置密碼

查看是否啟動成功

[root@localhost ~]# docker ps

1.2 配置redis緩存鏈接：

修改bootstrap.yml，增加配置Redis緩存鏈接，如下：

  # Redis配置redis:host: 192.168.31.135    #換成自己虛擬機的ipport: 6379password:123456

1.3 使用redisTemplate實現

引入 RedisTemplate 來進行緩存的讀取和寫入操作，將確保在查詢數據庫之前先嘗試從 Redis 中獲取數據，并在獲取到數據庫結果后將其存儲到 Redis 中。

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;import java.util.List;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;@Service
public class SkuService {@Autowiredprivate RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;@Autowiredprivate AdItemsMapper adItemsMapper;@Autowiredprivate SkuMapper skuMapper;private static final String CACHE_NAME = "ad-items-skus";// 方法參數類型應與緩存鍵的類型一致，這里假設id是String類型的，如果不是，請調整public List<Sku> typeSkuItems(String id) {// 嘗試從Redis中獲取緩存數據List<Sku> skus = (List<Sku>) redisTemplate.opsForValue().get(CACHE_NAME + ":" + id);if (skus == null) {System.out.println("查詢數據庫！！！");// 如果Redis中沒有緩存的數據，則查詢數據庫QueryWrapper<AdItems> adItemsQueryWrapper = new QueryWrapper<AdItems>();adItemsQueryWrapper.eq("type", Integer.parseInt(id));List<AdItems> adItems = this.adItemsMapper.selectList(adItemsQueryWrapper);// 獲取所有SkuIdList<String> skuIds = adItems.stream().map(adItem -> adItem.getSkuId()).collect(Collectors.toList());// 批量查詢Skuskus = skuMapper.selectBatchIds(skuIds);// 將查詢結果存入Redis，并設置過期時間（例如1小時）//redisTemplate.opsForValue().set(CACHE_NAME + ":" + id, skus, 1, TimeUnit.HOURS);// 設置永不過期redisTemplate.opsForValue().set(CACHE_NAME + ":" + id, skus);}return skus;}
}

思考：

redisTemplate雖然可以實現，但是代碼耦合性高，如何簡化并實現相同效果？？

1.4 緩存注解優化

1.4.1 常用緩存注解簡紹

@EnableCaching: 開關性注解，在項目啟動類或某個配置類上使用此注解后，則表示允許使用注解的方式進行緩存操作。

@Cacheable: 會判斷緩存是否存在，可用于類或方法上；在目標方法執行前，會根據key先去緩存中查詢看是否有數據，有就直接返回緩存中的key對應的value值。不再執行目標方法；無則執行目標方法，并將方法的返回值作為value，并以鍵值對的形式存入緩存。

@CacheEvict: 刪除緩存，可用于類或方法上；在執行完目標方法后，清除緩存中對應key的數據(如果緩存中有對應key的數據緩存的話)。

@CachePut: 不會判斷緩存是否存在，可用于類或方法上；在執行完目標方法后，并將方法的返回值作為value，并以鍵值對的形式存入緩存中。

@Caching: 三合一，此注解即可作為@Cacheable、@CacheEvict、@CachePut三種注解中的的任何一種或幾種來使用。

@CacheConfig: 可以用于配置@Cacheable、@CacheEvict、@CachePut這三個注解的一些公共屬性，例如cacheNames、keyGenerator。

1.4.2 @EnableCaching注解的使用

1.4.3使用@Cacheable

?測試

第一次查詢：

第二次測試：

使用緩存注解存儲數據到redis緩存中，key的過期時間是多久呢?
答案是：-1??永不過期！

注意：
對應的實體類要進行序列化 implements Serializeable,否則會報錯！

實體類序列化：

1.4.4@CachePut注解的使用

測試：
?

第一次

觀察控制臺，會發現它是查了數據庫

redis中也存了緩存

第二次

觀察控制臺，會發現它仍然是查了數據庫

redis中也存了緩存

第三次

觀察控制臺，會發現它還是走數據庫查詢

redis中也存了緩存

經過連續測試三次，會發現 CachePut 注解，就是將數據放進redis緩存中，并不存在判斷緩存操作！！！

1.4.5 優化

2.安裝Nginx

多級緩存架構圖思路：

首先用戶請求先進入到Nginx ，Nginx攔截后，先找redis是否有緩存，如果redis 有數據，就直接響應給用戶。如果redis緩存無數據，就會去查詢nginx緩存數據。

2.1 安裝OpenRest使用Nginx

???OpenResty 是一個基于 Nginx 與 Lua 的高性能 Web 平臺，其內部集成了大量精良的 Lua 庫、第三方模塊以及大多數的依賴項。用于方便地搭建能夠處理超高并發、擴展性極高的動態 Web 應用、Web 服務和動態網關。OpenResty? 通過匯聚各種設計精良的 Nginx 模塊（主要由 OpenResty 團隊自主開發），從而將 Nginx 有效地變成一個強大的通用 Web 應用平臺。這樣，Web 開發人員和系統工程師可以使用 Lua 腳本語言調動 Nginx 支持的各種 C 以及 Lua 模塊，快速構造出足以勝任 10K 乃至 1000K 以上單機并發連接的高性能 Web 應用系統。OpenResty? 的目標是讓你的Web服務直接跑在 Nginx 服務內部，充分利用 Nginx 的非阻塞 I/O 模型，不僅僅對 HTTP 客戶端請求,甚至于對遠程后端諸如 MySQL、PostgreSQL、Memcached 以及 Redis 等都進行一致的高性能響應。

Nginx并發能力強 、穩定、消耗資源小

Lua：所有腳本語言中最強的

安裝

進行安裝包：
?

#進入安裝包
cd openresty-1.11.2.5#安裝
?[root@localhost openresty-1.11.2.5]# ./configure --prefix=/usr/local/openresty --with-luajit --without-http_redis2_module --with-http_stub_status_module --with-http_v2_module --with-http_gzip_static_module --with-http_sub_module --add-module=/usr/local/openrestyDir/ngx_cache_purge-2.3/

參數說明：
?

--prefix=/usr/local/openresty：安裝路徑
?
--with-luajit：安裝luajit相關庫，luajit是lua的一個高效版，LuaJIT的運行速度比標準Lua快數十倍。
?
--without-http_redis2_module：現在使用的Redis都是3.x以上版本，這里不推薦使用Redis2，表示不安裝redis2支持的lua庫
?
--with-http_stub_status_module：Http對應狀態的庫
?
--with-http_v2_module：對Http2的支持
?
--with-http_gzip_static_module：gzip服務端壓縮支持
?
--with-http_sub_module：過濾器，可以通過將一個指定的字符串替換為另一個字符串來修改響應
?
--add-module=/usr/local/openrestyDir/ngx_cache_purge-2.3/：Nginx代理緩存清理工具

會報錯：

解決方案，安裝Nginx代理緩存工具：

mkdir -p  /usr/local/openrestyDir cd /usr/local/openrestyDir wget http://labs.frickle.com/files/ngx_cache_purge-2.3.tar.gztar -xvf ngx_cache_purge-2.3.tar.gz

再次安裝：
?

?[root@localhost openresty-1.11.2.5]# ./configure --prefix=/usr/local/openresty --with-luajit --without-http_redis2_module --with-http_stub_status_module --with-http_v2_module --with-http_gzip_static_module --with-http_sub_module --add-module=/usr/local/openrestyDir/ngx_cache_purge-2.3/

報錯解決：

測試訪問：

[root@localhost openresty-1.11.2.5]# cd /usr/local/openresty
[root@localhost openresty]# ll
總用量 240
drwxr-xr-x.  2 root root    123 8月   7 19:32 bin
-rw-r--r--.  1 root root  22924 8月   7 19:32 COPYRIGHT
drwxr-xr-x.  6 root root     56 8月   7 19:32 luajit
drwxr-xr-x.  6 root root     70 8月   7 19:32 lualib
drwxr-xr-x.  6 root root     54 8月   7 19:32 nginx
drwxr-xr-x. 43 root root   4096 8月   7 19:32 pod
-rw-r--r--.  1 root root 216208 8月   7 19:32 resty.index
drwxr-xr-x.  5 root root     47 8月   7 19:32 site

瀏覽器地址欄訪問： http://192.168.31.134:80?

注意： 檢查自己linux服務器的 80 端口是否被放開？

或者 直接關閉了防火墻 也可以 ！

2.2 Nginx實現動靜分離站點架構

我們打開京東商城，搜索手機，查看網絡可以發現響應頁面后，頁面又會發起很多請求，還沒有查看多少信息就已經有393個請求發出了，而多數都是圖片，一個人請求如此，人多了對后端造成的壓力是非比尋常的，該如何降低靜態資源對服務器的壓力呢？

項目完成后，項目上線如果所有請求都經過Tomcat，并發量很大的時候，對項目而言將是滅頂之災，電商項目中一個請求返回的頁面往往會再次發起很多請求，而絕大多數都是圖片或者是css樣式、js等靜態資源，如果這些靜態資源都去查詢Tomcat，Tomcat的壓力會增加數十倍甚至更高。

這時候我們需要采用動靜分離的策略：

1、所有靜態資源，經過Nginx，Nginx直接從指定磁盤中獲取文件，然后IO輸出給用戶
2、如果是需要查詢數據庫數據的請求，就路由到Tomcat集群中，讓Tomcat處理，并將結果響應給用戶

例如我的門戶代碼放到front上，將front上傳到/usr/local/shangpinmall/web/static目錄下，再修改/usr/local/openresty/nginx/conf/nginx.conf，配置如下：

#門戶發布
server {listen       80;server_name  www.shangpinyungou.com;location / {root   /usr/local/shangpinmall/web/static/frant;}
}

配置結束后一定要進行刷新：nginx -s reload

訪問 www.shangpinyungou.com 效果如下：

2.2.1Nginx實現緩存

1)開啟Proxy_Cache緩存：

我們需要在nginx.conf中配置才能開啟緩存：

proxy_cache_path /usr/local/openresty/nginx/cache levels=1:2 keys_zone=proxy_cache:10m max_size=1g inactive=60m use_temp_path=off;

參數說明：

【proxy_cache_path】指定緩存存儲的路徑，緩存存儲在/usr/local/openresty/nginx/cache目錄 【levels=1:2】設置一個兩級目錄層次結構存儲緩存，在單個目錄中包含大量文件會降低文件訪問速度，因此我們建議對大多數部署使用兩級目錄層次結構。 如果 levels 未包含該參數，Nginx 會將所有文件放在同一目錄中。 keys_zone 緩存空間的名字 叫做： proxy_cache key是 10M 【keys_zone=proxy_cache:10m】設置共享內存區域，用于存儲緩存鍵和元數據，例如使用計時器。擁有內存中的密鑰副本，Nginx 可以快速確定請求是否是一個 HIT 或 MISS 不必轉到磁盤，從而大大加快了檢查速度。1 MB 區域可以存儲大約 8,000 個密鑰的數據，因此示例中配置的 10 MB 區域可以存儲大約 80,000 個密鑰的數據。 max_size 緩存數據的大小 【max_size=1g】設置緩存大小的上限。它是可選的; 不指定值允許緩存增長以使用所有可用磁盤空間。當緩存大小達到限制時，一個稱為緩存管理器的進程將刪除最近最少使用的緩存，將大小恢復到限制之下的文件。 // 表達一個緩存多久沒去使用后，就會過期 【inactive=60m】指定項目在未被訪問的情況下可以保留在緩存中的時間長度。在此示例中，緩存管理器進程會自動從緩存中刪除 60 分鐘未請求的文件，無論其是否已過期。默認值為 10 分鐘（10m）。非活動內容與過期內容不同。Nginx 不會自動刪除緩存 header 定義為已過期內容（例如 Cache-Control:max-age=120）。過期（陳舊）內容僅在指定時間內未被訪問時被刪除。訪問過期內容時，Nginx 會從原始服務器刷新它并重置 inactive 計時器。 // 不使用臨時目錄 【use_temp_path=off】表示NGINX會將臨時文件保存在緩存數據的同一目錄中。這是為了避免在更新緩存時，磁盤之間互相復制響應數據，我們一般關閉該功能。

2)Proxy_Cache屬性：

proxy_cache:設置是否開啟對后端響應的緩存，如果開啟的話，參數值就是zone的名稱，比如:proxy_cache。proxy_cache_valid:針對不同的response code設定不同的緩存時間，如果不設置code，默認為200,301,302,也可以用any指定所有code。proxy_cache_min_uses:指定在多少次請求之后才緩存響應內容,這里表示將緩存內容寫入到磁盤。proxy_cache_lock:默認不開啟，開啟的話則每次只能有一個請求更新相同的緩存，其他請求要么等待緩存有數據要么限時等待鎖釋放;nginx 1.1.12才開始有。
配套著proxy_cache_lock_timeout一起使用。proxy_cache_key:緩存文件的唯一key，可以根據它實現對緩存文件的清理操作。

Nginx代理緩存熱點數據應用

1)開啟代理緩存

修改nginx.conf，添加如下配置：

proxy_cache_path /usr/local/openresty/nginx/cache levels=1:2 keys_zone=proxy_cache:10m max_size=1g inactive=60m use_temp_path=off;

修改nginx.conf，添加如下配置：

# lua 推廣產品操作location /sku/aditems/type {# 查找redis緩存#content_by_lua_file /usr/local/openresty/nginx/lua/aditem.lua;# 找nginx緩存rewrite_by_lua_file /usr/local/openresty/nginx/lua/aditem.lua;#啟用緩存openresty_cacheproxy_cache proxy_cache;#針對指定請求緩存#proxy_cache_methods GET;#設置指定請求會緩存proxy_cache_valid 200 304 60s;#最少請求1次才會緩存proxy_cache_min_uses 1;#如果并發請求，只有第1個請求會去服務器獲取數據#proxy_cache_lock on;#唯一的keyproxy_cache_key $host$uri$is_args$args;#動態代理 去找后端微服務 查數據  這里的地址是填寫你當前windows的ip地址服務器 (我們去看我們nacos中服務注冊的ip就可以了)proxy_pass http://192.168.18.1:8081;}# 門戶靜態頁location / {root   /usr/local/web/frant;index  index.html index.htm;}

重啟nginx或者重新加載配置文件nginx -s reload，再次測試

進行測試，關閉運行的代碼，只要不關閉虛擬機再次刷新我們發現數據仍然顯示出來，說明緩存起到作用

我們可以找一下nginx代理緩存的存儲位置

可以發現cache目錄下多了目錄和一個文件，這就是Nginx緩存：

可以發現下面個規律：

1:先查找Redis緩存

2:Redis緩存沒數據，直接找Nginx緩存

3:Nginx緩存沒數據，則找真實服務器

2.2.2 Cache_Purge代理緩存清理

很多時候我們如果不想等待緩存的過期，想要主動清除緩存，可以采用第三方的緩存清除模塊清除緩存 nginx_ngx_cache_purge。

安裝nginx的時候，需要添加purge模塊，purge模塊我們已經下載了，在 /usr/local/openrestyDir 目錄下,添加該模塊 --add-module=/usr/local/openrestyDir/ngx_cache_purge-2.3/,這一個步驟我們在安裝OpenRestry的時候已經實現了。

在實際部署中，你需要確保Nginx已經安裝并啟用了Purge模塊。你可以通過運行nginx -V來檢查是否已經啟用了--with-http_purge_module

#清理緩存
location ~ /purge(/.*) {#清理緩存  匹配  http://192.168.31.136/sku/aditems/type?id=1proxy_cache_purge proxy_cache $host$1$is_args$args;
}1$  表示第一個路徑 /purge 后面的路徑匹配 (/sku/aditems/type,不包含/purge自己)    http://192.168.25.136/sku/aditems/type?id=1

此時訪問 http://192.168.31.136/purge/sku/aditems/type?id=1，表示清除緩存，如果出現如下效果表示清理成功：

怎么確定，nginx代理緩存被清除了呢?

我們可以再次去看nginx代理數據對象數據，還是否存在

3. 緩存一致性

3.1實現原理講解

上面我們雖然實現了多級緩存架構但是問題也出現了，如果數據庫中數據發生變更，如何更新Redis緩存呢？如何更新Nginx緩存呢？我們可以使用阿里巴巴的技術解決方案Canal來實現，通過Canal監聽數據庫變更，并實時消費變更數據，并更新緩存。

MySQL開啟binlog

對于MySQL , 需要先開啟 Binlog 寫入功能，配置 binlog-format 為 ROW 模式，my.cnf 中配置如下:
docker exec -it mysql /bin/bash
cd /etc/mysql/
vim mysqld.cnf

[mysqld]
# 修改容器中的MySQL時間不同步的問題
default_time_zone='+8:00'
# 修改容器中的MySQL分組only_full_group_by問題
sql_mode=STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_AUTO_CREATE_USER,NO_ENGINE_SUBSTITUTION
#修改表名不區分大小寫問題
lower_case_table_names=1
# 設置服務器的排序規則為 utf8_general _ci
collation-server=utf8_general_ci
#設置服務器的默認字符集為 utf8
character-set-server=utf8# 開啟 binlog
log-bin=mysql-bin
# 選擇 ROW 模式 
binlog-format=ROW  
# 配置 MySQL replaction 需要定義，不要和 canal 的 slaveId 重復
server_id=1 [client]
# 設置客戶端的默認字符集為 utf8
default-character-set=utf8

注：docker默認沒有vim工具，可以在數據卷下進行操作，也可以安裝工具

授權canal

權 canal 鏈接 MySQL 賬號具有作為 MySQL slave 的權限, 如果已有賬戶可直接 grant：

先進入到 docker 中mysql 容器內部

docker exec -it mysql mysql -uroot -p

CREATE USER canal IDENTIFIED BY 'canal';GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'canal'@'%';-- GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'canal'@'%' ;
FLUSH PRIVILEGES;

重新啟動MySQL即可

Canal安裝

linux硬盤空間不夠的排查與清理

linux硬盤空間不夠的排查與清理_linux清理磁盤空間-CSDN博客

我們采用docker安裝方式：

[root@localhost ~]# docker pull canal/canal-server:v1.1.7

docker安裝canal: docker環境下Canal的安裝使用_docker 安裝canal-CSDN博客

# 提前創建 /usr/local/docker/canal/conf 目錄，接著來執行拷貝配置文件命令
docker cp canal:/home/admin/canal-server/conf/example/instance.properties  /usr/local/docker/canal/conf
docker cp canal:/home/admin/canal-server/conf/canal.properties  /usr/local/docker/canal/conf# 刪除原先的canal服務
docker rm -f canaldocker run --name canal \
-p 11111:11111  \
--restart=always \
-v /usr/local/docker/canal/conf/instance.properties:/home/admin/canal-server/conf/example/instance.properties \
-v /usr/local/docker/canal/conf/canal.properties:/home/admin/canal-server/conf/canal.properties \
-d canal/canal-server:v1.1.7

[root@localhost ~]# docker exec -it canal /bin/bash[root@6adf5de6d4df admin]# lsapp.sh  bin  canal-server  health.sh  node_exporter  node_exporter-1.6.1.linux-amd64[root@6adf5de6d4df admin]# cd canal-server/
[root@6adf5de6d4df canal-server]# ls
bin  conf  lib  logs  plugin[root@6adf5de6d4df canal-server]# cd conf/
[root@6adf5de6d4df conf]# ls
canal.properties  canal_local.properties  example  logback.xml  metrics  spring

進入 example

[root@6adf5de6d4df conf]# cd example/
[root@6adf5de6d4df example]# ls
h2.mv.db  instance.properties

入容器,修改核心配置canal.properties 和instance.properties，canal.properties 是canal自身的配置，instance.properties是需要同步數據的數據庫連接配置。

[root@localhost conf]# ls
canal.properties  instance.properties
[root@localhost conf]# 
[root@localhost conf]# vim canal.properties 

[root@6adf5de6d4df example]# vim instance.properties

修改配置如下:

# position info canal.instance.master.address=192.168.25.136:3306

另一處配置：

找到 canal.instance.filter.regex 這里 進行修改

注：
# table regex #canal.instance.filter.regex=.*\\..* 任意數據庫的任意表 #監聽配置 canal.instance.filter.regex=shop_goods.ad_items

配置完畢重啟即可！

bootstrap.yml:

server:port: 8083
spring:application:name: mall-canal-servicecloud:nacos:config:file-extension: yaml# nacos 配置中心地址server-addr: 192.168.254.131:8848discovery:#Nacos的注冊地址server-addr: 192.168.254.131:8848
#Canal配置
canal:server: 192.168.254.131:11111  # canal的服務器ipdestination: example  # canal 中配置的實例目錄
#日志配置
logging:pattern:console: "%msg%n"level:root: error

以上就是本期的分享啦，希望能夠幫到你