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wzjs 2025/9/8 13:28:49

网站列表怎么做,东莞什么行业做网站的多,太原seo推广,网站建设与维护是什么一、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。…

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