ehcache,redis,db的性能、一致性比较

本文对比了数据库(DB)、分布式缓存(Redis)及本地缓存(ehcache)在一致性和性能上的特点。DB提供强一致性但受磁盘性能限制;Redis作为缓存,牺牲了一致性换取速度优势;而ehcache则利用本地内存实现最快的响应时间。

1、DB:

               一致性:db无论是单实例还是主从复制的多实例集群,都可以看成是基本一致的;

               性能:受限于磁盘性能、存储形式,性能最差;

2、Redis(分布式缓存):

                一致性:由于是db的缓存,内容可能与db不一致,需要容忍不一致性;但所有应用服务器在同一时间,读到的数据都是一样的;

                性能:较好,get大约在5ms的速度;

3、ehcache(本地缓存):

                一致性:由于是保存在JVM中,每台机器数据都可能不一样,一致性较差;

                性能:最好,由于是直接读取内存数据,性能可以保证,大约在0.5ms的性能级别。

<think>嗯,用户这次的问题是关于双写Redis和Ignite时如何实现缓存一致性校验策略。看来用户对分布式缓存场景下的数据一致性比较深入的需求,可能是架构师或者高级开发人员。回顾之前的对话历史,用户之前询问过Redisson事务管理器的配置,现在转向更复杂的多级缓存一致性问题。这可能是同一个系统设计中的延伸需求——先用Redisson处理Redis事务,现在要整合Ignite构建多层缓存体系。从引用内容看,用户似乎已经研究过一些缓存策略(如同步更新、异步失效等),但对具体技术方案落地还有疑问。特别是Ignite作为分布式内存网格,其数据分布机制和Redis差异较大,需要特殊处理一致性。用户引用的策略对比中提到版本戳校验,这其实是个很好的切入点。因为Redis和Ignite都支持原子操作,用版本号或时间戳可以实现乐观锁机制。不过需要针对两者特性设计:Redis作为缓存更适合异步失效+版本戳的组合。因为Redis通常是独立部署,网络隔离可能导致版本同步延迟。而Ignite作为内存网格,可以直接用其内置的EntryProcessor实现原子校验,甚至能利用底层分片保证单点写。不过跨集群写依然存在挑战。值得注意的是,用户提到“缓存一致性校验”而非强一致性,说明能接受最终一致。重点在如何减少脏读时间窗口。方案中需要包含:1.数据版本记录方式(Redis可用String+版本号,Ignite可用CacheEntryProcessor)2.双写事务边界控制(参考之前Redisson事务管理器配置经验)3.冲突处理机制(如版本校验失败后的重试策略)对于跨存储校验,还可以建议用户考虑WriteBehind策略。让Ignite作为主存储负责数据库写入,Redis作为纯缓存只处理读取。这样只需在Ignite更新后异步失效Redis即可,简化一致性维护。这在引用[1]的异步失效部分也提到过。补充说明用户引用的内容[^1]中提到版本戳和异步失效策略,结合用户的问题,需要将这两种策略融入到Redis和Ignite的双写场景中。同时,引用[^2]中提到的多种存储策略,特别是Ehcache3、Hazelcast、Ignite的相关特性,可以考虑如何利用这些存储策略的特性来设计双写缓存一致性校验。</think> 在双写 Redis 和 Ignite 时保证数据一致性,需采用**多级缓存一致性校验策略**,结合版本戳机制和异步协调机制实现高效控制: --- ### 一、核心一致性策略 1. **版本戳校验机制**(核心保障) - 每个写入操作生成全局递增版本号 **$V_{version} = V_{prev} + 1$** - 存储结构示例: ```json { "data": "value", "version": 1653289321, // Unix时间戳+序列号 "lastModified": "2023-05-23T14:22:01Z" } ``` *部署时需在 Redis String/ Hash 和 Ignite CacheEntry 中存储相同结构[^1]* 2. **双写操作流程** ```mermaid sequenceDiagram App->>DB: 数据更新 App->>Redis: 写入数据 + version App->>Ignite: 写入数据 + version Redis-->>App: 返回写入结果 Ignite-->>App: 返回写入结果 App->>校验服务: 异步对比version (V_redis == V_ignite?) ``` --- ### 二、校验策略实现方案 #### 方案1:同步双写 +
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