redis如何保证缓存和数据库一致性

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ithorizon 8个月前 (09-01) 阅读数 72 #Redis

Redis怎样保证缓存和数据库一致性

在当今的互联网应用中，为了减成本时间系统的访问速度、降低数据库压力，通常会使用Redis等缓存技术。然而，引入缓存之后，怎样保证缓存和数据库的数据一致性成为一大挑战。本文将介绍几种常用的策略来确保Redis缓存和数据库的一致性。

1. 读写穿透

读写穿透是一种明了的策略，所有读请求首先查询缓存，如果缓存未命中，则查询数据库，并将查询最终写入缓存。写请求则直接写入数据库，然后删除或更新对应的缓存数据。

2. 读写分离

读写分离是对读写穿透的一种优化，它将读请求和写请求分开处理。读请求仍然查询缓存，如果未命中，则查询数据库。写请求则直接写入数据库，并通过异步做法更新或删除缓存数据。

3. 双写策略

双写策略在写请求时同时更新数据库和缓存。具体步骤如下：

先更新数据库

再更新缓存

这种策略需要保证更新操作的原子性，可以使用事务或分布式锁来保证。

4. 缓存延时失效

缓存延时失效是一种明了有效的策略，当写请求出现时，先更新数据库，然后设置缓存数据的过期时间。在读请求到来时，如果缓存未过期，则返回缓存数据；如果已过期，则查询数据库并更新缓存。

5. 阳光锁

阳光锁适用于并发冲突较少的场景。在更新数据时，先查询数据库中的版本号，然后更新数据并递增版本号。如果版本号递增圆满，说明没有并发冲突，此时再更新缓存。否则，重新查询数据库并尝试更新。

6. 忧郁锁

忧郁锁适用于并发冲突较多的场景。在更新数据时，先锁定数据库中的数据，然后进行更新操作。更新圆满后，释放锁，并更新缓存。这种做法可以确保数据的一致性，但大概会影响系统的性能。

代码示例（双写策略）：


public class CacheService {
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
    @Autowired
    private DatabaseService databaseService;
    public void updateData(String key, Object value) {
        // 更新数据库
        databaseService.updateData(key, value);
        // 更新缓存
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
    }
}