多级缓存以及本地缓存一致性问题

多级缓存及本地缓存一致性解决方案

最新推荐文章于 2025-10-30 22:11:17 发布

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本地缓存 + 分布式缓存

本地缓存：Guava、Ehcache、Caffeine

分布式缓存：MemCached、Redis

本地缓存一般存储更新频率低，访问频率高数据，分布式缓存一般存储更新频率很高的数据

本地缓存作为一级缓存，分布式缓存作为二级缓存；当用户获取数据时，先从一级缓存中获取数据，如果一级缓存有数据则返回数据，否则从二级缓存中获取数据，如果二级缓存中有数据则更新一级缓存，然后将数据返回客户端，如果二级缓存没有数据则去数据库查询数据，然后更新二级缓存，接着再更新一级缓存，最后将数据返回给客户端

本地缓存在分布式系统中会存在不一致的问题，通过 Redis 的消息发布/订阅（Pub/Sub）机制，可以有效地解决本地缓存的一致性问题，当多个实例的本地缓存存在数据一致性问题时，Redis Pub/Sub 机制可以通过实时通知系统中的其他节点缓存更新，从而确保缓存数据的同步。

解决方案思路

数据变更时发布消息
- 当某个节点的数据发生变化时，它会通过 Redis 发布一个消息，通知所有其他节点更新或失效相关的缓存。这可以通过 Redis 的 PUBLISH 命令实现。
- 消息通常包含缓存的键（key）和操作类型（例如，更新、删除等）。
其他节点订阅相关消息
- 其他所有缓存实例通过 Redis 的 SUBSCRIBE 命令订阅相关的频道（Channel）。当某个节点发布消息时，所有订阅该频道的节点都会收到通知。
- 一旦接收到数据更新消息，订阅的节点可以根据消息内容去更新或删除本地缓存。
缓存更新或删除
- 在接收到数据更新的通知后，订阅的节点根据消息内容执行相应的缓存操作，确保本地缓存的数据与数据源保持一致。例如，如果消息表示某个数据被修改了，订阅者会删除或更新本地缓存中相应的条目。

具体流程

数据变更节点（发布者）：
```
PUBLISH cache-update "user:123"
```
当某个节点（比如，进行数据修改操作的服务）更新了数据库中的数据时，它会通过 Redis 的 PUBLISH 命令向一个特定的频道发布消息。例如，可以发布一个包含缓存 key 的消息，或者直接发布数据更新的详细信息。在这个例子中，cache-update 是频道名，消息内容 user:123 表示某个用户数据的缓存需要更新。
缓存更新节点（订阅者）：
```
SUBSCRIBE cache-update
```
其他节点（缓存持有者）通过 Redis 的 SUBSCRIBE 命令订阅 cache-update 频道，以接收消息。这些节点会监听消息，当接收到 user:123 这样的更新通知时，它们会根据自己的业务逻辑更新本地缓存，删除或更新与该键相关的数据。
缓存更新操作：

当订阅者接收到更新消息后，执行相应的缓存操作（例如，删除缓存条目，重新加载数据或更新缓存）。
```
redis_client.delete("user:123") # 删除缓存 # 或者 
redis_client.set("user:123", new_data) # 更新缓存
```

优势

实时同步：
使用 Redis Pub/Sub 机制，能够在多个节点之间实现几乎实时的缓存同步，确保缓存更新的一致性。
减少缓存不一致的概率：
即使数据在多个节点之间有多个副本，通过 Pub/Sub 可以避免由于缓存不及时失效或更新导致的一致性问题。
解耦缓存更新逻辑：
发布者和订阅者之间是解耦的，发布者只负责发布消息，不需要关心谁在接收和处理该消息，增加了系统的灵活性。
支持分布式系统：
在多实例或多数据中心的分布式环境中，Redis Pub/Sub 机制可以有效地广播消息，实现跨节点的缓存一致性。

注意事项

消息丢失问题：
Redis 的 Pub/Sub 是基于发布-订阅的模型，消息一旦发布，如果订阅者没有及时收到，消息会丢失。如果对消息的可靠性要求较高，可以考虑使用 Redis Streams 或结合消息队列（如 Kafka）来进行消息持久化。
缓存一致性延迟：
在极高并发或复杂场景下，消息可能存在延迟。可以考虑使用 Redis 的 事务机制 或 Lua 脚本 来确保操作的原子性。
订阅者性能：
如果订阅的消息量过大或订阅者处理不及时，可能会导致系统性能下降。因此，订阅者需要进行合适的优化，如批量处理等。