Redis+Caffeine多級(jí)緩存數(shù)據(jù)一致性解決方案
問題分析
通過Redis+Caffeine,似乎可以完成一級(jí)、二級(jí)緩存中數(shù)據(jù)的同步,如果在單節(jié)點(diǎn)項(xiàng)目中是沒有問題的,但是,在分布式場(chǎng)景下是有問題的,看下圖:

說明:
- 部署了2個(gè)transport-info微服務(wù)節(jié)點(diǎn),每個(gè)微服務(wù)都有自己進(jìn)程級(jí)的一級(jí)緩存,都共享同一個(gè)Redis作為二級(jí)緩存
- 假設(shè),所有節(jié)點(diǎn)的一級(jí)和二級(jí)緩存都是空的,此時(shí),用戶通過節(jié)點(diǎn)1查詢運(yùn)單物流信息,在完成后,節(jié)點(diǎn)1的caffeine和Redis中都會(huì)有數(shù)據(jù)
- 接著,系統(tǒng)通過節(jié)點(diǎn)2更新了數(shù)據(jù),此時(shí)節(jié)點(diǎn)2中的caffeine和Redis都是更新后的數(shù)據(jù)
- 用戶還是進(jìn)行查詢動(dòng)作,依然是通過節(jié)點(diǎn)1查詢,此時(shí)查詢到的將是舊的數(shù)據(jù),也就是出現(xiàn)了一級(jí)緩存與二級(jí)緩存之間的數(shù)據(jù)不一致的問題
解決方案
如何解決該問題呢?可以通過消息的方式解決,就是任意一個(gè)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)更新了數(shù)據(jù),發(fā)個(gè)消息出來,通知其他節(jié)點(diǎn),其他節(jié)點(diǎn)接收到消息后,將自己caffeine中相應(yīng)的數(shù)據(jù)刪除即可。
關(guān)于消息的實(shí)現(xiàn),可以采用RabbitMQ,也可以采用Redis的消息訂閱發(fā)布來實(shí)現(xiàn),在這里為了應(yīng)用技術(shù)的多樣化,所以采用Redis的訂閱發(fā)布來實(shí)現(xiàn)。
方案概述

Redis 發(fā)布訂閱(pub/sub)是一種消息通信模式:發(fā)送者(pub)發(fā)送消息,訂閱者(sub)接收消息

當(dāng)有新消息通過 publish 命令發(fā)送給頻道 channel1 時(shí), 這個(gè)消息就會(huì)被發(fā)送給訂閱它的三個(gè)客戶端。
Redis的訂閱發(fā)布功能與傳統(tǒng)的消息中間件(如:RabbitMQ)相比,相對(duì)輕量一些,針對(duì)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確和安全性要求沒有那么高的場(chǎng)景可以直接使用。
代碼實(shí)現(xiàn)
- 在RedisConfig增加訂閱的配置:
/**
* 配置訂閱,用于解決Caffeine一致性的問題
*
* @param connectionFactory 鏈接工廠
* @param listenerAdapter 消息監(jiān)聽器
* @return 消息監(jiān)聽容器
*/
@Bean
public RedisMessageListenerContainer container(RedisConnectionFactory connectionFactory,
MessageListenerAdapter listenerAdapter) {
RedisMessageListenerContainer container = new RedisMessageListenerContainer();
container.setConnectionFactory(connectionFactory);
container.addMessageListener(listenerAdapter, new ChannelTopic(CHANNEL_TOPIC));
return container;
}
- 編寫
RedisMessageListener用于監(jiān)聽消息,刪除caffeine中的數(shù)據(jù)。
/**
* redis消息監(jiān)聽,解決Caffeine一致性的問題
*/
@Slf4j
@Component
public class RedisMessageListener extends MessageListenerAdapter {
@Resource
private Cache<String, TransportInfoDTO> transportInfoCache;
@Override
public void onMessage(Message message, byte[] pattern) {
// 獲取到消息中的運(yùn)單id
String transportOrderId = Convert.toStr(message);
log.info("redis消息監(jiān)聽緩存變更,運(yùn)單id:{}", transportOrderId);
// 將本jvm中的緩存刪除掉
this.transportInfoCache.invalidate(transportOrderId);
}
}
- 更新數(shù)據(jù)后向redis發(fā)送消息:
@Resource
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@Override
@CachePut(value = "transport-info", key = "#p0")
public TransportInfoEntity saveOrUpdate(String transportOrderId, TransportInfoDetail infoDetail) {
// 省略代碼
// 清除緩存中的數(shù)據(jù)
// this.transportInfoCache.invalidate(transportOrderId);
// Caffeine本地緩存一致性,發(fā)布訂閱消息到redis,通知訂閱者更新緩存
this.stringRedisTemplate.convertAndSend(RedisConfig.CHANNEL_TOPIC, transportOrderId);
// 保存/更新到MongoDB
return this.mongoTemplate.save(transportInfoEntity);
}
總結(jié)
本文主要講解了在使用Redis和Caffeine多級(jí)緩存時(shí)使用Redis的發(fā)布訂閱模式來保證兩級(jí)緩存的數(shù)據(jù)一致性。本地緩存是基于服務(wù)本地內(nèi)存的,分布式系統(tǒng)中當(dāng)緩存更新時(shí),可能造成多個(gè)實(shí)例間的本地緩存不一致問題??梢允褂肦abbitMQ或者Redis的發(fā)布訂閱來解決本地緩存不一致的問題。
以上就是Redis+Caffeine多級(jí)緩存數(shù)據(jù)一致性解決方案的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Redis Caffeine緩存數(shù)據(jù)一致性的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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