在redis取数据若存在直接取,不存在在db中取,并放到缓存中

我们经常把一些常用的数据存放到redis中,以提高查询效率,对于springboot项目可以用标签注释的方式进行在redis中取数据,即先查缓存(redis),若不存在就查询数据库,并把查到的值放入到redis中。主要应用两个标签@CacheConfig ,@Cacheable

接口

标签在接口中进行注解。

import com.bot.model.BotConfig;
import org.springframework.cache.annotation.CacheConfig;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;


@CacheConfig(cacheNames="BOT:BAIDU:CONFIG")
public interface IBotConfigSevice {
    /**
     * 进行token验证,先查redis不存在时在访问db,把db中的数据存入缓存
     * @param token
     * @return
     */
    @Cacheable(key="targetClass+':'+methodName+':'+args")
    BotConfig getBotConfig(String token);
}

接口实现类

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.base.service.support.BaseService;
import com.bot.model.BotConfig;
import com.bot.service.IBotConfigSevice;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.Map;

@Service
public class BotConfigService implements IBotConfigSevice {

    @Override
    public BotConfig getBotConfig(String token) {
        String sql = "select * from te_bot_config where token=?";
        Map map = this.db1JdbcDaoSupport.queryForMap(sql, token);
        BotConfig botConfig= JSON.parseObject(JSON.toJSONString(map), BotConfig.class);
        return botConfig;
    }
}

注意可以使用JSON.parseObject(JSON.toJSONString(map), BotConfig.class);将一个Map的数据赋值给实体类。

接口调用

在项目的拦截器或者其他什么地方调用接口就可以实现先查缓存(redis),若不存在就查询数据库,并把查到的值放入到redis中。可以减少我们自己进行缓存处理工作。

public class BotCatchService implements IBotCatchService {
    @Resource
    private IBotConfigSevice iBotConfigSevice;
    
    public BotConfig getBotInfo(String token) {
        return iBotConfigSevice.getBotConfig(token);
    }
}
<think>好的,用户现在问的是在高发场景下如何保证Redis数据库的数据一致性。这个问题在系统设计中确实挺常见的,尤其是在需要处理大量请求的时候。我需要先回忆一下Redis数据库交互时常见的问题和解决方案。 首先,用户可能已经了解过缓存的基本概念,比如缓存穿透、缓存击穿、雪崩这些,但这里的问题更侧重于一致性。高发下,多个请求同时读写数据库和缓存,很容易出现数据一致的情况。比如,当数据数据库中被更新后,如果缓存没有及时更新或者删除,后续的请求可能会读到旧的数据。 接下来,我需要考虑用户可能的背景。他们可能正在准备面试,或者在实际开发中遇到了这个问题。如果是面试,用户可能希望得到一个结构清晰、涵盖多种解决方案的回答,同时了解每种方案的优缺点。如果是实际应用,用户可能需要具体的实现步骤或者最佳实践。 常见的解决方案有几种:先更新数据库再删除缓存(Cache-Aside),延迟双删,使用消息队列确保操作顺序,或者通过订阅数据库的binlog来同步缓存。需要逐一分析这些方法的适用场景和潜在问题。 比如,Cache-Aside模式,也就是先更新数据库,再删除缓存。这种方式在大多数情况下有效,但在高发下可能会有问题,比如在删除缓存后、数据库更新前的极短时间内,另一个线程可能读数据重新写入缓存,导致一致。这时候可能需要引入延迟双删,即更新数据库后,延迟一段时间再次删除缓存,确保可能的脏数据被清除。 另外,需要考虑数据库和缓存操作是原子性的,如果其中一个操作失败,如何处理。这时候可能需要引入重试机制或者消息队列来保证最终一致性。例如,将删除缓存的操作放入消息队列,如果失败则重试,到成功为止。 还有,使用Redis的原子操作或者事务是否能帮助解决这个问题?比如,在更新数据库的同时,利用Redis的事务来更新缓存过这可能在高发下效率高,或者增加系统复杂度。 用户可能还关心强一致性和最终一致性的区别,以及在实际应用中如何舍。比如,金融系统可能需要强一致性,而大多数互联网应用可以接受短暂的最终一致性。 另外,是否需要引入分布式锁来保证同一时间只有一个线程操作某个数据?比如,在更新数据时加锁,防止多个线程同时修改导致的一致。过这样可能会影响系统的发性能,需要权衡利弊。 可能还需要提到读写分离的情况,比如读多写少的场景,如何通过合理的缓存策略减少数据库压力,同时保持数据一致。 最后,总结各种方案的优缺点,帮助用户根据具体场景选择合适的策略。比如,对于一致性要求高的场景,可以采用同步更新缓存数据库,结合重试机制;对于允许短暂一致的场景,可以使用异步更新或者延迟删除。</think>以下是一个系统化的Redis数据库高数据一致性保障方案,涵盖核心策略、技术实现及常见问题应对: --- ### 一、核心挑战分析 在高发场景下,Redis数据库的数据一致主要发生在以下场景: 1. **缓存更新延迟**:数据库更新后,缓存未及时失效 2. **发写冲突**:多个线程同时修改同一数据 3. **异步操作失败**:消息队列/订阅机制中的操作丢失 --- ### 二、一致性保障方案 #### 方案1:Cache-Aside模式(常用) **流程**: 1. **读请求**:先查Redis → 未命中则查DB → 回填Redis 2. **写请求**:先更新DB → 再删除Redis(非更新) **数学描述**: 若数据库操作时间$t_{db}$,缓存操作时间$t_{cache}$,则总延迟为: $$T = \max(t_{db}, t_{cache})$$ **优势**:简单易实现,适用于读多写少场景 **缺陷**: - 发写可能导致短暂一致(需结合延迟双删) - 删除失败需补偿机制 --- #### 方案2:Write-Through/Write-Behind(强一致性) **流程**: - **Write-Through**:同时更新缓存数据库(原子操作) - **Write-Behind**:先更新缓存,异步批量更新数据库 **数学建模**: 对于$n$次写操作,Write-Behind的吞吐量为: $$Q = \frac{n}{t_{batch} + t_{async}}$$ 其中$t_{batch}$为批处理时间,$t_{async}$为异步提交时间 **适用场景**: - 写密集型业务(如计数器) - 需要事务支持的场景 --- #### 方案3:事务消息队列(最终一致性) **架构示例**: ```plaintext [应用] → [DB] → [Binlog] → [MQ] → [Redis更新] ``` **关键技术**: - MySQL的`binlog订阅`(Canal/Maxwell) - 消息队列重试机制(如RocketMQ事务消息) **时序约束**: 设消息处理延迟为$\Delta t$,则数据一致性窗口期为: $$W = \Delta t + t_{retry}$$ --- ### 三、发场景解决方案 #### 1. 延迟双删策略 **场景**:解决**先更新DB后删缓存**的发脏读问题 **代码逻辑**: ```python def update_data(key, value): # 第一次删除缓存 redis.delete(key) # 更新数据db.update(value) # 延迟二次删除(如500ms) threading.Timer(0.5, redis.delete, args=[key]).start() ``` **数学验证**: 假设发请求时间差为$\delta t$,设置延迟时间$t_{delay} > \delta t$可覆盖脏数据窗口 --- #### 2. 分布式锁控制 **实现方式**: ```sql -- 使用Redis原子操作 SET lock_key 1 EX 5 NX -- 业务操作完成后释放锁 DEL lock_key ``` **锁冲突概率计算**: 对于$QPS = q$,锁持有时间$t$,冲突概率为: $$P = 1 - e^{-q \cdot t}$$ --- ### 四、容错机制设计 1. **缓存降级策略** - 设置缓存过期时间(如$T_{expire}=30s$) - 熔断机制:当DB压力超过阈值时接读缓存 2. **监控补偿** - 定期扫描DBRedis差异(如每分钟对比$COUNT(*)差异$) - 设置报警阈值: $$ \text{差异率} = \frac{|C_{redis} - C_{db}|}{C_{db}} \leq 0.1\% $$ --- ### 五、方案选型建议 | 场景 | 推荐方案 | 一致性级别 | |-----------------------|-------------------------|-----------------| | 高频读低频写 | Cache-Aside + 延迟双删 | 最终一致性 | | 金融交易类系统 | Write-Through + 分布式锁| 强一致性 | | 大数据量异步处理 | Binlog订阅 + MQ | 最终一致性 | --- 通过上述方案组合+监控告警体系,可有效解决高发下Redis数据库的一致性问题。实际应用中需根据业务特点(如数据敏感性、QPS量级)选择合适策略。
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