在 Redis 中保證緩存與數據庫的數據一致性，需結合業務場景選擇以下策略：
核心策略總結
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Cache Aside（旁路緩存）模式
- 讀操作：先查緩存，未命中則查數據庫并寫入緩存。
- 寫操作：先更新數據庫，再刪除緩存（推薦延遲雙刪或異步重試）。
- 適用場景：大多數業務，實現簡單但需處理并發不一致。
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Write Through（寫穿透）模式
- 應用程序僅操作緩存，由緩存同步更新數據庫。
- 適用場景：對一致性要求高但寫入頻率低的簡單數據模型。
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Write Behind（異步緩存寫入）模式
- 寫操作僅更新緩存，異步批量同步到數據庫。
- 適用場景：非關鍵數據（如日志、瀏覽量），追求極致性能。
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數據庫變更通知（Binlog監聽）
- 通過 Canal 等工具訂閱數據庫 Binlog，觸發緩存更新。
- 適用場景：需要實時性強的強一致性場景。
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分布式鎖與原子操作
- 通過鎖機制保證數據庫和緩存操作的原子性。
- 適用場景：強一致性要求極高的核心業務（如金融交易）。
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緩存失效策略
- 設置合理的 TTL，平衡緩存命中率和一致性需求。
- 適用場景：允許短暫不一致的通用數據（如商品信息）。
方案選擇建議
- 強一致性場景（如金融、訂單）：
優先選擇 Cache Aside + 延遲雙刪 或 數據庫變更通知，結合重試機制。 - 最終一致性場景（如商品庫存、用戶信息）：
使用 Cache Aside + 合理 TTL，降低實現復雜度。 - 高并發寫場景（如日志、點贊數）：
使用 Write Behind 模式，犧牲部分一致性換取性能。
關鍵實現細節
- 延遲雙刪：更新數據庫后，延遲一段時間（如 100ms）再次刪除緩存，覆蓋并發讀請求。
- 重試機制：刪除緩存失敗時，將任務寫入消息隊列異步重試。
- 監控與告警：建立緩存命中率、數據庫負載等指標的監控，及時發現不一致問題。
代碼示例（Cache Aside + 延遲雙刪）
// 寫操作
public void updateUser(User user) {userRepository.save(user); // 更新數據庫redisService.delete("user:" + user.getId()); // 第一次刪除緩存CompletableFuture.runAsync(() -> { // 異步延遲雙刪try { Thread.sleep(100); } catch (InterruptedException e) {}redisService.delete("user:" + user.getId()); // 第二次刪除});
}// 讀操作
public User getUser(Long id) {String key = "user:" + id;User user = redisService.get(key);if (user == null) {user = userRepository.findById(id).orElse(null);if (user != null) { redisService.set(key, user); } // 寫入緩存}return user;
}
總結
- 無銀彈：一致性、性能和復雜度需權衡，根據業務場景選擇策略。
- 最終一致性：在分布式系統中，完全的強一致性難以保證，需通過異步任務、消息隊列等方式確保數據最終一致。
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