[001-07-001].Redis7缓存双写一致性之更新策略探讨

本文主要是介绍[001-07-001].Redis7缓存双写一致性之更新策略探讨，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1、面试题：

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1.只要使用缓存，就可能会涉及到redis缓存与数据库双存储双写，只要是双写，就存在数据一致性问题，那么是如何解决数据一致性问题的
2.双写一致性，你先动缓存redis还是数据库MySQL，哪一个？why
3.延时双删做过吗？会有哪些问题
4.有这么一种情况，微服务查询redis无，mysql有，为了保证数据的一致性回写redis需要注意什么？双检加锁你了解吗？如何尽量避免缓存击穿？
5.redis和MySQL双写100%会出现披露，做不到强一致性，应该如何保证最终一致性

2、缓存双写一致性的理解：

2.1.理解：

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2.2.编码实现：

a.需求介绍：

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b.采用双边加锁：

多个线程同时去查询数据库的这条数据，那么我们可以在第一个查询数据的请求上使用一个互斥锁来锁住它。其他的线程走到这一步拿不到锁就等着，等第一个线程查询到了数据，然后做缓存。后面的线程进来发现已经有缓存了，就直接走缓存。
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c.代码：

package com.atguigu.redis.service;import com.atguigu.redis.entities.User;
import com.atguigu.redis.mapper.UserMapper;
import io.swagger.models.auth.In;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;import javax.annotation.Resource;
import java.util.concurrent.TimeUnit;@Service
@Slf4j
public class UserService {public static final String CACHE_KEY_USER = "user:";@Resourceprivate UserMapper userMapper;@Resourceprivate RedisTemplate redisTemplate;/*** 业务逻辑没有写错，对于小厂中厂(QPS《=1000)可以使用，但是大厂不行* @param id* @return*/public User findUserById(Integer id){User user = null;String key = CACHE_KEY_USER+id;//1 先从redis里面查询，如果有直接返回结果，如果没有再去查询mysqluser = (User) redisTemplate.opsForValue().get(key);if(user == null){//2 redis里面无，继续查询mysqluser = userMapper.selectByPrimaryKey(id);if(user == null){//3.1 redis+mysql 都无数据//你具体细化，防止多次穿透，我们业务规定，记录下导致穿透的这个key回写redisreturn user;}else{//3.2 mysql有，需要将数据写回redis，保证下一次的缓存命中率redisTemplate.opsForValue().set(key,user);}}return user;}/*** 加强补充，避免突然key失效了，打爆mysql，做一下预防，尽量不出现击穿的情况。* @param id* @return*/public User findUserById2(Integer id){User user = null;String key = CACHE_KEY_USER+id;//1 先从redis里面查询，如果有直接返回结果，如果没有再去查询mysql，// 第1次查询redis，加锁前user = (User) redisTemplate.opsForValue().get(key);if(user == null) {//2 大厂用，对于高QPS的优化，进来就先加锁，保证一个请求操作，让外面的redis等待一下，避免击穿mysqlsynchronized (UserService.class){//第2次查询redis，加锁后user = (User) redisTemplate.opsForValue().get(key);//3 二次查redis还是null，可以去查mysql了(mysql默认有数据)if (user == null) {//4 查询mysql拿数据(mysql默认有数据)user = userMapper.selectByPrimaryKey(id);if (user == null) {return null;}else{//5 mysql里面有数据的，需要回写redis，完成数据一致性的同步工作redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key,user,7L,TimeUnit.DAYS);}}}}return user;}}

3、数据库与缓存一致性的更新策略：

无论身操作，我们的目的就是保证最终一致性

一般我们都给缓存设置过期时间，定期清理缓存并回写，是保证最终一致性的解决方案
2.我们可以对存入缓存的数据设置过期时间，所有的写操作以数据库为准，对缓存操作只是尽最大努力即可。也就是说如果数据库写成功，缓存更新失败，那么只要到达过期时间，则后面的读请求自然会从数据库中读取新值然后回填缓存，达到一致性，切记要以mysql的数据库写入库为准