公眾號「架構成長指南」，專注于生產實踐、云原生、分布式系統、大數據技術分享。
數據庫和Redis如何保存強一致性，這篇文章告訴你
目的
Redis和Msql來保持數據同步，并且強一致，以此來提高對應接口的響應速度，剛開始考慮是用mybatis的二級緩存，發現坑不少，于是決定自己搞
要關注的問題點
操作數據必須是唯一索引
如果更新數據不是唯一索引，則數據庫更新后的值，與緩存不一致，而查詢還會走緩存，而查詢的值是臟值。
查詢唯一數據，數據值必須是全部字段
假如：B交易查詢字段不是全部字段，進行查詢放入緩存，A交易進行查詢時，從緩存獲取，由于A交易需要全部字段，所以就會出現不可預知的問題。
查詢緩存數據后，必須要在程序中再次進行條件判斷
因為在redis中，存儲的的key是唯一索引，所以當查詢數據后，只會命中唯一索引的數據，其他附帶查詢條件不生效。
例如：唯一索引為：user_id ，那么執行
select * from t_user_auth_info where user_id=‘111’ and user_level=‘1’是，條件user_level是不會生效
高并發場景下要注意臟數據的控制
假設是以上流程圖，在更新操作，第一步刪除緩存后，線程切換到查詢線程，查詢操作判斷緩存中沒有數據，就會查詢數據庫，并把數據存入到緩存中，這時線程在切換到更新線程，進行數據庫的更新，這會就會造成，數據庫的數據與緩存有不一致性。
最終方案
基于以上問題，我們的最終流程圖如下
以上流程圖在進行更新操作時，增加刪除緩存lock，如果這會查詢操作判斷緩存中有數據，就直接返回數據，如果沒有再次判斷有沒有存在刪除緩存lock,如果有則走數據庫查詢，并返回，不放入緩存，如果沒有則查詢數據庫，并放入緩存，并返回。
注意： 登記緩存標識時，增加緩存lock失效時間，因為有可能刪除緩存和數據庫更新成功了，而刪除緩存lock失敗了，那這樣后續查詢就都走數據庫了，這個方案就失去意義了。
代碼實現方案
通過aop對db的操作方法，進行攔截，查詢方法采用一個切面，刪除和更新方法采用一個切面，然后再按照以上流程進行編寫，我們這邊是使用框架進行封裝，最后只需要開發人員配置以下xml即可
<cache-config><cache-entity po="com.demo.po.AuthUser" key-prefix="SYSTEM_Person" po-throws="true" key-expire="" key-expire-time-unit=""><key-properties>userId</key-properties> </cache-entity>
</cache-config>
如果需要具體實現方案，請聯系作者
