实现多级缓存的六种策略方法

发布于：2024-07-27 ⋅ 阅读:(29) ⋅ 点赞:(0)

保证多级缓存数据一致性是一个复杂的任务，尤其是在分布式和高并发环境中。以下是一些常见的方法和策略，可以帮助实现多级缓存的数据一致性

1. 缓存失效策略

1.1 主动失效

在更新数据库时，主动使相关缓存失效。

步骤：

  1. 更新数据库
  2. 删除或失效缓存
public class CacheService {
    private LocalCache localCache;
    private RedisCache redisCache;
    private Database database;

    public void updateData(Data data) {
        // 更新数据库
        database.update(data);

        // 删除相关缓存
        String cacheKey = "data:" + data.getId();
        localCache.delete(cacheKey);
        redisCache.delete(cacheKey);
    }
}

1.2 延迟双删（Lazy Delete）

在更新数据库前后都删除缓存，确保缓存数据的准确性。

步骤：

  1. 更新前删除缓存
  2. 更新数据库
  3. 更新后再删除一次缓存
public class CacheService {
    private LocalCache localCache;
    private RedisCache redisCache;
    private Database database;

    public void updateData(Data data) {
        String cacheKey = "data:" + data.getId();
        
        // 第一次删除缓存
        localCache.delete(cacheKey);
        redisCache.delete(cacheKey);
        
        // 更新数据库
        database.update(data);

        // 确保数据库更新完成后再次删除缓存
        try {
            Thread.sleep(1000); // 延迟 1 秒
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        
        localCache.delete(cacheKey);
        redisCache.delete(cacheKey);
    }
}

2. 双写一致性策略

2.1 先更新数据库，再更新缓存

步骤：

  1. 更新数据库
  2. 更新缓存
public class CacheService {
    private LocalCache localCache;
    private RedisCache redisCache;
    private Database database;

    public void updateData(Data data) {
        // 更新数据库
        database.update(data);

        // 更新缓存
        String cacheKey = "data:" + data.getId();
        localCache.set(cacheKey, data);
        redisCache.set(cacheKey, data);
    }
}

2.2 先删除缓存，再更新数据库

public class CacheService {
    private LocalCache localCache;
    private RedisCache redisCache;
    private Database database;

    public void updateData(Data data) {
        String cacheKey = "data:" + data.getId();
        
        // 删除缓存
        localCache.delete(cacheKey);
        redisCache.delete(cacheKey);

        // 更新数据库
        database.update(data);
    }
}

3. 缓存更新策略

3.1 写通过（Write-through）

在写入数据库时，同时更新缓存。

步骤：

  1. 更新数据库
  2. 更新缓存
public class CacheService {
    private LocalCache localCache;
    private RedisCache redisCache;
    private Database database;

    public void updateData(Data data) {
        // 更新数据库
        database.update(data);

        // 更新缓存
        String cacheKey = "data:" + data.getId();
        localCache.set(cacheKey, data);
        redisCache.set(cacheKey, data);
    }
}

3.2 写回（Write-back）

先更新缓存，定期将缓存数据写回数据库。

步骤：

  1. 更新缓存
  2. 定期将缓存数据写回数据库
public class CacheService {
    private LocalCache localCache;
    private RedisCache redisCache;
    private Database database;

    public void updateData(Data data) {
        // 更新缓存
        String cacheKey = "data:" + data.getId();
        localCache.set(cacheKey, data);
        redisCache.set(cacheKey, data);

        // 定期将缓存数据写回数据库
        scheduleWriteBack(data);
    }

    private void scheduleWriteBack(Data data) {
        // 实现定期将缓存数据写回数据库的逻辑
    }
}

4. 分布式锁

使用分布式锁（如 Redis 的 RedLock）来确保多节点环境下的一致性。

步骤：

  1. 获取分布式锁
  2. 更新数据库和缓存
  3. 释放分布式锁
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;

public class CacheService {
    private LocalCache localCache;
    private RedisCache redisCache;
    private Database database;
    private JedisPool jedisPool;

    public void updateDataWithLock(Data data) {
        String lockKey = "lock:data:" + data.getId();
        try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) {
            // 获取分布式锁
            String lock = acquireLock(jedis, lockKey, 10000);
            if (lock != null) {
                try {
                    updateData(data);
                } finally {
                    // 释放分布式锁
                    releaseLock(jedis, lockKey, lock);
                }
            }
        }
    }

    private void updateData(Data data) {
        // 更新数据库
        database.update(data);

        // 更新缓存
        String cacheKey = "data:" + data.getId();
        localCache.set(cacheKey, data);
        redisCache.set(cacheKey, data);
    }

    private String acquireLock(Jedis jedis, String lockKey, int timeout) {
        // 实现获取分布式锁的逻辑
    }

    private void releaseLock(Jedis jedis, String lockKey, String lock) {
        // 实现释放分布式锁的逻辑
    }
}

5. 异步更新

使用异步机制，在更新数据库后异步更新缓存。

步骤：

  1. 更新数据库
  2. 异步更新缓存
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public class CacheService {
    private LocalCache localCache;
    private RedisCache redisCache;
    private Database database;
    private ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);

    public void updateData(Data data) {
        // 更新数据库
        database.update(data);

        // 异步更新缓存
        String cacheKey = "data:" + data.getId();
        executorService.submit(() -> updateCache(cacheKey, data));
    }

    private void updateCache(String cacheKey, Data data) {
        localCache.set(cacheKey, data);
        redisCache.set(cacheKey, data);
    }
}

6. 使用消息队列

通过消息队列通知其他缓存节点更新缓存。这里举例使用rabbitmq简单实现，也可以用其他mq或者Canal实现

步骤：

  1. 更新数据库
  2. 发送缓存失效消息到消息队列
  3. 各缓存节点订阅消息队列，接收到消息后失效缓存
// RabbitMQConfig.java
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.Channel;

public class RabbitMQConfig {
    public static final String QUEUE_NAME = "cache_invalidation_queue";

    public static Channel createChannel() throws Exception {
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        factory.setHost("localhost"); // RabbitMQ 服务器地址
        Connection connection = factory.newConnection();
        return connection.createChannel();
    }
}

// CacheService.java
public class CacheService {
    private LocalCache localCache;
    private RedisCache redisCache;
    private Database database;
    private Channel channel;

    public CacheService() throws Exception {
        this.channel = RabbitMQConfig.createChannel();
        channel.queueDeclare(RabbitMQConfig.QUEUE_NAME, false, false, false, null);
    }

    public void updateData(Data data) throws Exception {
        // 更新数据库
        database.update(data);

        // 生成缓存键
        String cacheKey = "data:" + data.getId();

        // 发送缓存失效消息到 RabbitMQ
        channel.basicPublish("", RabbitMQConfig.QUEUE_NAME, null, cacheKey.getBytes());
    }
}

// CacheInvalidationListener.java
import com.rabbitmq.client.*;

public class CacheInvalidationListener {
    private LocalCache localCache;
    private RedisCache redisCache;
    private Channel channel;

    public CacheInvalidationListener() throws Exception {
        this.channel = RabbitMQConfig.createChannel();
        channel.queueDeclare(RabbitMQConfig.QUEUE_NAME, false, false, false, null);
    }

    public void startListener() throws Exception {
        Consumer consumer = new DefaultConsumer(channel) {
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                String cacheKey = new String(body, "UTF-8");
                localCache.delete(cacheKey);
                redisCache.delete(cacheKey);
            }
        };
        channel.basicConsume(RabbitMQConfig.QUEUE_NAME, true, consumer);
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        CacheInvalidationListener listener = new CacheInvalidationListener();
        listener.startListener();
    }
}

TIPS：异步更新和消息队列思想的区别
异步更新：适用于单节点或小规模系统，依赖于应用内部的异步处理机制，较为简单但在分布式环境中扩展性差。

使用消息队列：适用于分布式和大规模系统，依赖于外部消息队列系统，在多个节点之间确保数据一致性，更具扩展性但实现和运维复杂度较高。

结论

通过结合使用主动失效、延迟双删、双写一致性、写通过、写回、分布式锁和异步更新等策略，可以有效地保证多级缓存的数据一致性。选择合适的策略取决于具体的应用场景和需求O(∩_∩)O

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