如何保证本地缓存和redis的一致性

1. Cache Aside Pattern（旁路缓存模式）​​

​核心思想​：应用代码直接管理缓存与数据的同步，分为读写两个流程：

• ​读取数据​：
  1. 先查本地缓存（如 Guava Cache）。
  2. 若本地未命中，则查 Redis。
  3. 若 Redis 也未命中，则从数据库加载数据，并回填到本地缓存和 Redis。
• ​写入数据​：
  1. 直接更新数据库。
  2. ​删除本地缓存和 Redis 中的相关数据​（避免旧数据残留）。

// 伪代码示例
public Data getData(String key) {
    // 1. 查本地缓存
    Data data = localCache.getIfPresent(key);
    if (data != null) return data;

    // 2. 查 Redis
    data = redis.get(key);
    if (data != null) {
        // 回填本地缓存
        localCache.put(key, data);
        return data;
    }

    // 3. 从数据库加载
    data = db.load(key);
    if (data != null) {
        localCache.put(key, data);
        redis.set(key, data);
    }
    return data;
}

public void updateData(String key, Data newData) {
    // 1. 更新数据库
    db.update(newData);

    // 2. 删除缓存（本地 + Redis）
    localCache.invalidate(key);
    redis.delete(key);
}

​优点​：实现简单，适用于读多写少的场景。
​缺点​：存在短暂不一致窗口（如写入后需等待缓存过期）。

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​2. 发布订阅模式（Pub/Sub）​​

​适用场景​：分布式系统中，多个应用实例需要同步缓存状态。
​方案​：

1. 当数据更新时，发送消息到消息队列（如 Redis 的 Pub/Sub 或 Kafka）。
2. 所有订阅该主题的应用实例监听到消息后，主动删除本地缓存和 Redis 中的旧数据。

// 发布消息示例（更新数据时）
public void updateData(String key, Data newData) {
    db.update(newData);
    // 删除 Redis 缓存
    redis.delete(key);
    // 发布失效事件
    redis.publish("cache-invalidation", key);
}

// 订阅消息示例（各实例启动时订阅）
redis.subscribe("cache-invalidation", (channel, message) -> {
    localCache.invalidate(message); // 删除本地缓存
});

​优点​：解耦缓存失效逻辑，适合分布式系统。
​缺点​：消息可能丢失或延迟，需处理幂等性。

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​3. 过期时间策略​

​核心思想​：为缓存设置合理的 TTL（Time-To-Live），依赖自动过期减少不一致时间窗口。
​适用场景​：对实时一致性要求不高，允许最终一致性的场景。
​优化点​：

• 通过随机 TTL 避免缓存雪崩。
• 结合主动失效（如更新时删除）缩短过期时间。

// 本地缓存设置 TTL
Cache cache = CacheBuilder.newBuilder()
    .expireAfterWrite(5, TimeUnit.MINUTES) // 本地缓存 5 分钟过期
    .build();

// Redis 设置 TTL
redis.setex(key, 300, data); // Redis 缓存 5 分钟过期

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​4. 双删策略（Double Delete）​​

​适用场景​：高并发写操作场景，减少缓存脏数据。
​流程​：

1. 更新数据库前，先删除缓存。
2. 更新数据库后，延迟一段时间再次删除缓存（防止并发读写导致的脏数据）。

public void updateData(String key, Data newData) {
    // 第一步：删除缓存
    localCache.invalidate(key);
    redis.delete(key);

    // 更新数据库
    db.update(newData);

    // 第二步：延迟删除（如通过异步线程）
    scheduleDelete(key, 1000); // 1 秒后再次删除
}

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​5. 读写锁（Read-Write Lock）​​

​核心思想​：通过锁机制保证读写操作的原子性。
​方案​：

• 写操作时加锁，阻止其他读写操作。
• 读操作时加读锁，允许多个并发读取。

// 使用 Redis 分布式锁（示例）
public void updateDataWithLock(String key, Data newData) {
    String lockKey = "lock:" + key;
    boolean locked = redis.setnx(lockKey, "locked", 10, TimeUnit.SECONDS);
    if (locked) {
        try {
            // 更新数据库
            db.update(newData);
            // 删除缓存
            localCache.invalidate(key);
            redis.delete(key);
        } finally {
            redis.del(lockKey);
        }
    } else {
        // 获取锁失败，重试或返回错误
    }
}

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​6. 本地缓存与 Redis 的协同设计​

• ​分层缓存​：本地缓存作为一级缓存，Redis 作为二级缓存。
  • 优先从本地缓存读取，未命中则查询 Redis。
  • 更新时同步删除两级缓存。
• ​热点数据管理​：对热点数据设置更短的 TTL 或主动推送更新。

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​关键注意事项​

1. ​最终一致性​：多数场景下无需强一致，允许短暂延迟。
2. ​缓存穿透​：对空值或无效 Key 也进行缓存（如设置短 TTL）。
3. ​缓存雪崩​：设置随机 TTL，避免大量缓存同时失效。
4. ​监控与告警​：通过统计信息（如 cache.stats()）监控命中率、延迟等指标。

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​总结方案选择​

​场景​	​推荐方案​
单机应用，低并发	Cache Aside + TTL
分布式系统，多实例	Pub/Sub + Cache Aside
高并发写操作	双删策略 + 分布式锁
允许最终一致性	TTL 过期 + 异步更新

通过结合业务需求，灵活采用上述策略，可以有效降低本地缓存与 Redis 的不一致风险。