保证缓存与数据库的双写一致性的Java实现

最新推荐文章于 2025-03-18 21:07:34 发布

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文章标签：缓存数据库 java Java

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本文介绍了如何使用Java确保缓存与数据库之间的数据一致性，通过双写策略，利用Ehcache作为缓存库，展示了如何管理缓存数据，并讨论了在高并发环境下可能出现的数据不一致问题及解决方案。

在许多应用程序中，使用缓存可以显著提高性能和响应时间。然而，缓存数据的更新可能导致与数据库的不一致。为了确保缓存和数据库之间的数据一致性，我们可以采用双写（或称为写回）策略。本文将介绍如何使用Java实现这种双写策略，以确保缓存与数据库之间的数据一致性。

首先，我们需要一个缓存实现。在Java中，我们可以使用常见的缓存库，例如Ehcache、Guava Cache或Caffeine。这些库提供了简单易用的API来管理缓存数据。在本文中，我们将使用Ehcache作为示例。

首先，我们需要引入Ehcache依赖项。在Maven项目中，可以通过在pom.xml文件中添加以下依赖项来实现：

<dependency>
    <groupId>org.ehcache</groupId

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高并发下如何保证数据库和缓存双写一致性？

04-01

4331

前言 数据库和缓存（比如：redis）双写数据一致性问题，是一个跟开发语言无关的公共问题。尤其在高并发的场景下，这个问题变得更加严重。我很负责的告诉你，该问题无论在面试，还是工作中遇到的概率非常大，所以非常有必要跟大家一起探讨一下。今天这篇文章我会从浅入深，跟大家一起聊聊，数据库和缓存双写数据一致性问题常见的解决方案，这些方案中可能存在的坑，以及最优方案是什么。 1. 常见方案通常情况下，我们使用缓存的主要目的是为了提升查询的性能。大多数情况下，我们是这样使用缓存的：用户请求过来之后，先查缓存

如何保证数据库和缓存的数据一致性？

威哥爱编程，华为 HDE，鸿蒙极客、优快云博客专家、《HarmonyOS NEXT 开发之路》系列图书作者

06-07

2466

以上是保证数据和缓存一致性的解决方案，兄弟们还有哪些项目应用中的想法，一起交流交流，不交哪能流起来呢，你说不是不是？

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Java 实现秒杀-数据库和缓存数据一致性

叼着烟吻着你的香

08-09

544

数据库和缓存数据一致性

JAVA面试总结-Redis篇章(四)——双写一致性

chengxuyuan316的博客

07-26

1027

问：redis 做为缓存，mysql的数据如何与redis进行同步呢？第一种情况，如果你的项目一致性要求高的话采用以下逻辑我们应该先删除缓存，再修改数据库，还是先修改数据库，再删除缓存呢，以下有两种情况1.先删除缓存，再操作数据库正常情况异常情况2.先更新数据库，再操作缓存正常情况异常情况解决办法：采用延迟双删问：为什么要删除两次缓存？由以上可知，先删除缓存，再修改数据库会导致有脏数据产生，采用延时再进行删除缓存，可以避免这种问题产生。问：为什么要删除两次缓存？

java双写什么意思_分布式之数据库和缓存双写一致性方案总结

weixin_29057065的博客

02-26

437

分布式一致性算法开发实战89元(需用券)去购买 >https://www.cnblogs.com/rjzhe...https://www.cnblogs.com/rjzhe...https://www.cnblogs.com/rjzhe...总结：强一致性和缓存，这个本身就是伪命题。。用了缓存，只能保证最终一致性一定有可能在一段时间内，缓存是不新鲜的，哪怕只是几百毫秒。像下订单这种要求不能出...

不使用binlog,canal,kafka等，只用java+mybatis拦截器来实现项目中的异步双写主从数据库，代码逻辑全整理

Koikoi12的博客

07-08

4272

项目中因为要迁库，所以我要在原项目中接入我的双写逻辑，确保新旧两个库都有数据写入，假如新库写入失败，旧库数据也能写入，这就确保了重要数据不能丢失。一开始考虑的方案是使用数据同步工具，像是canal或是DTS等，但是环境这块卡的比较死，没有其他花里胡哨的工具，只能纯靠java改写代码来实现了，期间排了不少坑，这里做个人踩坑记录实现效果，批量双写全部报200，自测下来还算成功......

【架构】缓存与数据库：双写一致性、缓存问题

不想睡觉的橘子君的博客

07-26

968

这里我讲的是缓存和数据库，以redis和mysql举例，实际上缓存包括不限于浏览器缓存、redis、memcache、本地缓存guava等等，数据库也有很多种，这里我们仅仅以较常见的redis和mysql举例。

27_如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性？.zip

11-13

在这个场景下，"27_如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性？"的讨论很可能涉及Java编程语言中的并发控制策略和最佳实践。以下是对这个主题的详细阐述：首先，我们需要理解缓存和数据库双写的基本概念。在高负载...

如何保证缓存和数据库数据的一致性Java系列2021.pdf

04-27

在Java系列中，保证缓存与数据库数据一致性的探讨一直是一个重要的议题。随着互联网技术的发展和微服务架构的普及，这一问题越来越引起开发者的关注。在涉及到数据一致性的场景中，如何确保数据的一致性和系统的高...

电商库存服务缓存与数据库双写一致性保障方案-基于JVM内部队列与工作线程串行化处理机制实现数据更新与读取操作的异步路由与过滤优化-通过内存队列对写操作先删缓存再更新数据库及读操作无.zip

最新发布

08-22

本文提出的基于JVM内部队列与工作线程串行化处理机制的电商库存服务缓存与数据库双写一致性保障方案，通过异步路由与过滤优化技术，有效地解决了缓存和数据库之间的数据一致性问题，并且提高了系统整体的性能和稳定...

java解决redis缓存与数据库一致性问题

golden_touch的博客

05-09

1587

缓存更新服务则是一个独立的服务，通过周期性检查Redis缓存服务中的数据是否与数据库同步，并按需更新数据库中的数据。使用写-behind模式和队列：在数据发生更新时，只更新数据库中的数据，然后将需要更新到Redis的数据写入一个消息队列，异步地更新Redis中的数据，以减小更新操作对应用程序的响应时间的影响。基于消息队列的事务：使用消息队列可以实现异步消息传输，在分布式系统中，可以将Redis和数据库之间的数据更新操作放入消息队列中进行异步传输，保证在消息被处理时Redis和数据库都处于同一个事务中。

深度剖析Java开发中的双写一致性问题：原理、挑战与实战解决方案

m0_61715294的博客

03-18

1161

双写一致性指在分布式系统中，同一份数据需要在多个存储节点（如MySQL、Redis、Elasticsearch）上保持一致的场景。用户注册：需同时写入数据库和缓存；订单支付：需更新订单数据库和库存缓存；数据搜索：需同步数据库和Elasticsearch索引。

JAVA的MQ双写示例

weixin_37632716的博客

03-16

665

public OrderDto create(final OrderDto order) throws OrderException{ OrderDto createOrderDto = executeInShardingTrans((status)->{ OrderDto insertOrderDto = convert(orderService.insert(order)); return insertOrderDto; }); //发MQ orderMqProducer.publis

java反射加事件监听实现双写数据功能

weixin_40257974的博客

08-16

304

反射和spring事件监听实现数据双写

Java后端分布式系统的数据迁移：数据同步与双写

weixin_42015374的博客

08-29

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Java后端分布式系统的数据迁移：数据同步与双写大家好，我是微赚淘客返利系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！在分布式系统中，数据迁移是一个常见的问题，尤其是在服务拆分和数据重构的过程中。数据同步与双写是两种常用的数据迁移策略，它们可以确保数据的一致性和系统的高可用性。数据同步数据同步是指在分布...

java八股文面试[数据库]——写失效（双写缓冲区）

u200814342A的博客

09-06

575

可能有的同学会有疑问，为啥写两次，刷一次数据文件保存数据不就可以了，为什么还要写共享表空间?：当进行缓冲池中的脏页刷新到磁盘的操作时,并不会直接写磁盘,每次脏页刷新必须要先写double write .: 在完成double write页的写入后，再将double wirite buffer中的页写入各个表的。来还原该页，然后再进行redo log重做，double write实现了InnoDB引擎数据页的。，可能出现页只写了一部分的情况，比如只写了4K，就宕机了，这种情况叫做。

双写一致性方案

xzh_blog

04-20

3443

什么是双写同一份数据，需要写数据库、写缓存。双写很难保证强一致性，可以保证最终一致性。要做到强一致性就需要将所有读写请求用队列串行化，但是性能非常差，降低系统的QPS。没有完美的方案，用到缓存就会存在不一致的情况，需要根据具体业务权衡得失，选择合适业务的方案。先更新数据库，再删除缓存（推荐方案）此方案数据不一致的几率比较低，并且实现简单。造成数据不一致的情况：在缓存刚好失效时，有线程查询数据库得到旧值，另外一个线程更新数据库并删除缓存后，前面持有旧值的线程将数据存入缓存，造成数据

Redis（十四）双写一致性工程案例

爱喝星冰乐的博客

02-20

1155

redis配合canal双写一致性工程案例

java 1.9_从java1到java9每个版本都有什么新特性？

weixin_35826751的博客

02-19

711

每次出新版本，大家大概都会这么问，“Java X会有什么特性呢？” 。在下面的内容里，我总结了至今为止的Java主要发行版中各自引入的新特性，这样做的目的是为了突出各个新特性是在哪个发行版中引入的。除了列出的特性外，每个发行版还做了很多优化和修复BUG的工作。Java 9Java SE 8Java 8是于2014年3月14号发布。从Java 8开始开发代号已经弃用了，所以从Java 8之后已经没有...

如何保证缓存与数据库的数据一致性

08-01

<think>嗯，用户想了解如何保证缓存与数据库的数据一致性，这是一个分布式系统中很经典的问题。用户可能是后端开发工程师或者系统架构师，正在设计一个需要缓存的系统，遇到了数据一致性的困扰。从问题表述看，用户对技术概念有基本理解，但需要系统性的解决方案。我之前提供的引用资料很全面，覆盖了四种同步策略（Cache-Aside、Read-Through/Write-Through、Write-Behind、Refresh-Ahead）、操作顺序的选择（先删缓存还是先更新数据库）、以及延时双删等关键技术点。用户应该需要更聚焦的实践指导，而不是理论罗列。用户可能最关心的是实际场景下的选择依据。比如电商系统中商品库存这种高频更新数据，和用户资料这种低频更新数据，处理策略就完全不同。金融场景需要强一致性，而资讯类应用可以接受短暂不一致。从技术实现角度，需要重点考虑几个维度：一致性强度要求（强一致还是最终一致）、系统吞吐量需求、是否允许数据丢失、团队运维能力等。比如延时双删虽然能解决大部分并发问题，但实现复杂且依赖消息队列；而简单的TTL过期策略虽然容易实现，可能造成业务逻辑问题。用户没有说明具体业务场景，所以我的回答需要覆盖通用方案。可以先用流程图展示核心策略对比，然后重点展开最常用的Cache-Aside模式，因为90%的场景都适用。对于关键细节如“延迟时间设置多少毫秒合适”“重试机制如何设计”这些工程师实际编码时会卡住的问题，要给出具体参数参考。特别要注意避免过度设计。有些文章会推荐Write-Behind这样复杂的模式，但对大多数应用来说完全是杀鸡用牛刀。应该强调“根据业务需求选择最简单有效的方案”这个原则。最后需要提醒监控的重要性。很多团队只关注方案实现，没建立缓存命中率、数据库延迟等监控项，等线上出问题时才发现不一致。可以建议在回答末尾补充监控指标清单。</think>保证缓存（如Redis）与数据库的数据一致性是分布式系统的核心挑战，需结合业务场景选择合适的策略。以下是关键方法及适用场景： --- ### **一、核心策略对比** | **策略** | **操作顺序** | **优点** | **缺点** | **适用场景** | |-------------------|-------------------------------|------------------------------|------------------------------|----------------------------| | **Cache-Aside** | 读：缓存→数据库→回填<br>写：更新数据库→删缓存 | 高缓存命中率，实现简单 | 写后短暂不一致 | 通用场景（用户信息、商品详情） | | **Write-Through** | 写：同时更新缓存+数据库 | 强一致性 | 写性能低，缓存利用率低 | 配置类数据 | | **Write-Behind** | 写：更新缓存→异步更新数据库 | 高写入性能 | 可能丢数据，实现复杂 | 高频写（点赞数、日志） | | **Refresh-Ahead** | 缓存过期前主动刷新 | 避免缓存击穿 | 预测不准可能浪费资源 | 热点数据预热 | --- ### **二、解决并发不一致的实践方案** 1. **延迟双删（针对Cache-Aside）** ```java public void updateData(Data data) { // 1. 先删除缓存 redis.delete(key); // 2. 更新数据库 db.update(data); // 3. 延迟后再删一次（覆盖并发读导致的脏数据） Thread.sleep(100); redis.delete(key); } ``` - **为何有效**：覆盖「读请求在写操作中加载旧数据到缓存」的场景 - **延迟时间**：通常为业务读请求耗时 + 缓冲时间（如100-500ms） - **读写分离场景**：需等待主从同步完成后再删缓存（通过监控复制延迟确定等待时间） 2. **异步补偿机制** - 用消息队列（如Kafka）记录删缓存失败的操作，异步重试 - 示例流程： ```mermaid graph LR A[删除缓存失败] --> B[写入消息队列] B --> C{消费者重试删除} C -->|成功| D[确认消息] C -->|失败| E[延迟重试] ``` --- ### **三、强一致性场景方案** 1. **分布式锁** - 写操作时加锁 → 更新DB → 删缓存 → 释放锁 - 缺点：性能下降，复杂度高（仅限金融/订单等敏感数据） 2. **数据库事务日志监听** - 通过MySQL Binlog或Canal监听数据变更 → 删除/更新缓存 - 优点：彻底解耦，保证顺序性 - 缺点：架构复杂，延迟较高 --- ### **四、通用设计原则** 1. **设置合理TTL** - 所有缓存必须设置过期时间（兜底最终一致性） - 根据数据变更频率调整：高频数据TTL短（如30s），低频可长（如24h） 2. **避免大Value** - 大Value更新易导致不一致，可拆分为小字段独立缓存 3. **降级方案** - 缓存故障时直连数据库，避免雪崩（但需牺牲性能） --- ### **五、监控与告警** | **指标** | **目标值** | **作用** | |--------------------|------------------|------------------------------| | 缓存命中率 | >90% | 评估缓存有效性 | | 数据库读QPS | 突增时告警 | 发现缓存穿透/击穿 | | 消息队列积压 | <1000条 | 监控异步补偿健康度 | | 主从复制延迟 | <200ms | 确保延迟双删有效性 | > **关键结论**： > - **强一致性**：优先选「Cache-Aside + 延迟双删 + 事务日志监听」 > - **最终一致性**：用「Cache-Aside + TTL + 异步补偿」降低成本 > - **高频写场景**：Write-Behind模式（接受短暂不一致） > - *无银弹方案，需根据业务容忍度权衡性能与一致性*[^1][^3][^4] --- **