redis實現(xiàn)多級緩存同步方案詳解

更新時間：2022年12月21日 15:16:36 作者：linyb極客之路

這篇文章主要介紹了redis實現(xiàn)多級緩存同步方案詳解,本文通過示例代碼給大家介紹的非常詳細，對大家的學習或工作具有一定的參考借鑒價值，需要的朋友可以參考下

前言

前陣子參加業(yè)務部門的技術方案評審，故事的背景是這樣：業(yè)務部門上線一個專為公司高管使用的系統(tǒng)。這個系統(tǒng)技術架構形如下圖

按理來說這個系統(tǒng)因為受眾很小，可以說基本上沒并發(fā)，業(yè)務也沒很復雜，但就是這么一個系統(tǒng)，連續(xù)2次出現(xiàn)數(shù)據(jù)庫宕機，而導致系統(tǒng)無法正常運行。因為這幾次事故，業(yè)務部門負責人組織這次技術方案評審，主題如何避免再次出現(xiàn)類似這種故障？

當時有個比較資深的技術，他提出當數(shù)據(jù)庫出現(xiàn)宕機時，可以切換到redis，redis里面緩存熱點數(shù)據(jù)，另外一個技術說他贊同這個方案，但他提出不需要用到redis，直接用本地緩存即可。因為tomcat是集群部署，就等于本地緩存也具備了集群能力。而如果切換成redis，redis也可能會掛現(xiàn)象。

然后那個說用redis的技術又說，用本地緩存，如果數(shù)據(jù)變更，其他集群的本地緩存如何感知數(shù)據(jù)已經(jīng)發(fā)生變化，他覺得還是用redis靠譜，首先redis容量肯定是比本地緩存高，而且redis也可以部署集群，可用性可以得到保障，利用redis集中存儲，當數(shù)據(jù)發(fā)生變更，其他集群也可以感知到。

在他們爭論不休的情況下，有人提出不然就同時使用，當數(shù)據(jù)庫掛了，切換到redis，redis掛了，使用本地緩存。這個方案得到不少人的同意，包括這兩個爭論不休的技術。但使用這種方案，就得考慮多級緩存數(shù)據(jù)如何同步。

鋪墊了那么多，才剛要說今天的主題，多級緩存數(shù)據(jù)如何進行同步

多級緩存數(shù)據(jù)同步

1、方案一：使用MQ或者canal進行同步

方案如下圖

如果是使用MQ來同步，實現(xiàn)方案大致如下，數(shù)據(jù)發(fā)生變更，業(yè)務系統(tǒng)發(fā)送變更數(shù)據(jù)到MQ，其他系統(tǒng)從MQ消費。

如果是使用canal，實現(xiàn)方案大致如下，數(shù)據(jù)發(fā)生變更，canal會接到到變更的binlog，業(yè)務系統(tǒng)編寫canal tcp客戶端，和canal進行交互獲取變更數(shù)據(jù)

2、方案二：利用redis6提供的客戶端緩存機制

方案如下圖

redis6客戶端緩存實現(xiàn)機制原理，官方有詳細文檔介紹，感興趣大家可以查看如下鏈接
https://redis.io/docs/manual/client-side-caching/

這邊就講下如何使用

如何使用redis6客戶端緩存

前置條件：redis服務端版本必須是>=6。lettuce版本>=6 目前java的redis客戶端找了一圈，貌似只有l(wèi)ettuce 6支持，其他客戶端估計后期會支持

1、項目中pom引入lettuce GAV

  <dependency>
            <groupId>io.lettuce</groupId>
            <artifactId>lettuce-core</artifactId>
            <version>6.1.8.RELEASE</version>
        </dependency>

2、利用lettuce6提供的ClientSideCaching進行實現(xiàn)

    /**
     * 客戶端緩存同步
     *
     */
    public String getClientCacheValue(Map<String,String> clientCache,String key){
        StatefulRedisConnection<String, String> connect = redisClient.connect();
      //  Map<String,String> clientCache = new ConcurrentHashMap<>();
        CacheFrontend<String,String> frontend = ClientSideCaching.enable(CacheAccessor.forMap(clientCache),
                connect, TrackingArgs.Builder.enabled().noloop());
        return frontend.get(key);

    }

3、測試

    @Override
    public void run(ApplicationArguments args) throws Exception {
        while(true){
            System.out.println(lettuceRedisTemplate.getClientCacheValue("zhangsan"));
            TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
        }


    }

redis里面的zhangsan數(shù)據(jù)未發(fā)生變更時，