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wzjs 2025/9/1 15:39:44

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一、缓存与数据库一致性问题根源

读写分离的架构矛盾
- 缓存作为数据库的“副本”，天然存在数据同步延迟。
- 高频读写场景下，缓存与数据库的更新顺序、失败重试等操作易引发不一致。
经典问题场景
- 场景1：先更新数据库，再删除缓存。若缓存删除失败，后续请求读取到旧数据。
- 场景2：先删除缓存，后更新数据库。在数据库更新完成前，新请求可能将旧数据重新加载到缓存。
- 场景3：高并发下多个线程同时操作缓存和数据库，导致执行顺序混乱。

二、主流解决方案与Java实现

1. Cache-Aside Pattern（旁路缓存模式）

原理：应用层直接管理缓存读写。
Java代码示例：

public User getUserById(Long id) {User user = redisClient.get("user:" + id);if (user == null) {user = userDao.selectById(id);          // 读数据库redisClient.set("user:" + id, user, 60); // 写入缓存}return user;
}@Transactional
public void updateUser(User user) {userDao.updateById(user);                   // 先更新数据库redisClient.delete("user:" + user.getId()); // 再删除缓存
}

缺点：并发场景下可能读到旧数据（需结合锁或版本号优化）。

2. Write-Through + Read-Through（穿透读写）

原理：缓存作为代理层，自动同步数据库。
实现框架：Spring Cache + 自定义CacheLoader。

@Cacheable(value = "users", key = "#id", cacheResolver = "writeThroughCacheResolver")
public User getUserById(Long id) {return userDao.selectById(id);
}@CachePut(value = "users", key = "#user.id")
public User updateUser(User user) {userDao.updateById(user);return user; // 自动更新缓存
}

优点：保证强一致性，但需依赖支持Write-Through的缓存组件（如Caffeine + 数据库适配器）。

3. 异步消息队列补偿

原理：通过消息队列解耦数据库与缓存操作，实现最终一致性。
Java + RocketMQ示例：

@Transactional
public void updateUser(User user) {userDao.updateById(user);rocketMQTemplate.send("user-update-topic", user.getId()); // 发送更新事件
}// 消费者端
@RocketMQMessageListener(topic = "user-update-topic")
public class CacheUpdateListener implements RocketMQListener<Long> {@Overridepublic void onMessage(Long userId) {redisClient.delete("user:" + userId); // 异步删除缓存}
}

适用场景：对一致性要求不苛刻的高并发系统。

4. 分布式锁与版本号控制

原理：通过锁或版本号防止并发冲突。
Redisson实现示例：

public void updateUserWithLock(User user) {RLock lock = redissonClient.getLock("lock:user:" + user.getId());try {lock.lock();userDao.updateById(user);redisClient.delete("user:" + user.getId());} finally {lock.unlock();}
}

三、方案对比与选型建议

方案	一致性强度	性能	复杂度	适用场景
Cache-Aside	最终一致	高	低	读多写少
Write-Through	强一致	中	高	金融、交易系统
异步消息队列	最终一致	高	中	高并发、允许延迟
分布式锁	强一致	低	高	写冲突频繁场景