java缓存一致性问题及解决方案

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java缓存一致性问题及解决方案：使用缓存，肯定会存在一致性问题；

读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容 易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。

一、讨论一致性问题之前，先来看一个更新的操作顺序问题：

先删除缓存，再更新数据库

问题：同时有一个请求 A 进行更新操作，一个请求 B 进行查询操作。可能出现:

（1）请求 A 进行写操作（key = 1 value = 2），先删除缓存 key = 1 value = 1

（2）请求 B 查询发现缓存不存在

（3）请求 B 去数据库查询得到旧值 key = 1 value = 1

（4）请求 B 将旧值写入缓存 key = 1 value = 1

（5）请求 A 将新值写入数据库 key = 1 value = 2

缓存中数据永远都是脏数据

我们比较推荐操作顺序：

先删除缓存，再更新数据库，再删缓存（双删，第二次删可异步延时）

public void write(String key,Object data){
    redis.delKey(key);
    db.updateData(data);
    Thread.sleep(500);
    redis.delKey(key);
}

接下来，看一看缓存同步的一些方案，见下图：

1、 数据实时同步更新

更新数据库同时更新缓存，使用缓存工具类和或编码实现。

优点：数据实时同步更新，保持强一致性

缺点：代码耦合，对业务代码有侵入性

2、 数据准实时更新

准一致性，更新数据库后，异步更新缓存，使用观察者模式/发布订阅/MQ 实现；

优点：数据同步有较短延迟 ，与业务解耦

缺点：实现复杂，架构较重

3 、缓存失效机制

弱一致性，基于缓存本身的失效机制

优点：实现简单，无须引入额外逻辑

缺点：有一定延迟，存在缓存击穿/雪崩问题

4、 定时任务更新

最终一致性，采用任务调度框架，按照一定频率更新

优点：不影响正常业务

优点：不保证一致性，依赖定时任务

二、 缓存击穿、缓存雪崩及解决方案

1 、缓存击穿

缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于 并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力

瞬间增大，造成过大压力

2 、缓存雪崩

缓存雪崩是指缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，引起数据库压 力过大甚至 down 机。和缓存击穿不同的是，缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩

是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。

解决方案：

1）单体服务：此时需要对数据库的查询操作，加锁 ---- lock （因考虑到是对同一个参数数值上 一把锁，此处 synchronized 机制无法使用） 加锁的标准流程代码如下：

/**
 * 解决缓存雪崩和击穿方案
 */
@Service("provincesService")
public class ProvincesServiceImpl3 extends ProvincesServiceImpl implements ProvincesService{
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ProvincesServiceImpl3.class);
    @Resource
    private CacheManager cm;//使用注解缓存
    private ConcurrentHashMap<String, Lock> locks = new ConcurrentHashMap<>();//线程安全的
 
    private static final String CACHE_NAME = "province";
 
    public Provinces detail(String provinceid) {
        // 1.从缓存中取数据
        Cache.ValueWrapper valueWrapper = cm.getCache(CACHE_NAME).get(provinceid);
        if (valueWrapper != null) {
            logger.info("缓存中得到数据");
            return (Provinces) (valueWrapper.get());
        }
 
        //2.加锁排队，阻塞式锁---100个线程走到这里---同一个sql的取同一把锁
        doLock(provinceid);//32个省，最多只有32把锁，1000个线程
        try{//第二个线程进来了
            // 一次只有一个线程
             //双重校验，不加也没关系，无非是多刷几次库
            valueWrapper = cm.getCache(CACHE_NAME).get(provinceid);//第二个线程，能从缓存里拿到值？
            if (valueWrapper != null) {
                logger.info("缓存中得到数据");
                return (Provinces) (valueWrapper.get());//第二个线程，这里返回
            }
 
            Provinces provinces = super.detail(provinceid);
            // 3.从数据库查询的结果不为空，则把数据放入缓存中，方便下次查询
            if (null != provinces){
                cm.getCache(CACHE_NAME).put(provinceid, provinces);
            }
            return provinces;
        }catch(Exception e){
            return null;
        }finally{
            //4.解锁
            releaseLock(provinceid);
        }
    }
 
    private void releaseLock(String userCode) {
        ReentrantLock oldLock = (ReentrantLock) locks.get(userCode);
        //查询锁是否存在和查询当前线程是否保持此锁
        if(oldLock !=null && oldLock.isHeldByCurrentThread()){
            oldLock.unlock();
        }
    }
 
    private void doLock(String lockcode) {//给一个搜索条件，对应一个锁
        //provinceid有不同的值，参数多样化
        //provinceid相同的，加一个锁，---- 不是同一个key，不能用同一个锁
        ReentrantLock newLock = new ReentrantLock();//创建一个锁
        Lock oldLock = locks.putIfAbsent(lockcode, newLock);//若已存在，则newLock直接丢弃
        if(oldLock == null){
            newLock.lock();//首次加锁，成功取锁，执行
        }else{
            oldLock.lock();//阻塞式等待取锁
        }
    }
}

2}  集群或微服务场景下：

此场景下的锁换成分布式锁（redis或zk等）；同时设置多次取锁功能；

/**
 * 解决缓存雪崩和击穿方案
 */
@Service("provincesService")
public class ProvincesServiceImpl5 extends ProvincesServiceImpl implements ProvincesService{
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ProvincesServiceImpl3.class);
    @Resource
    private CacheManager cm;//使用注解缓存
 
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
    private ConcurrentHashMap<String, Lock> locks = new ConcurrentHashMap<>();//线程安全的
 
    private static final String CACHE_NAME = "province";
 
    public Provinces detail(String provinceid) throws Exception{
        // 1.从缓存中取数据
        Cache.ValueWrapper valueWrapper = cm.getCache(CACHE_NAME).get(provinceid);
        if (valueWrapper != null) {
            logger.info("缓存中得到数据");
            return (Provinces) (valueWrapper.get());
        }
 
        //2.加锁排队，阻塞式锁---100个线程走到这里---同一个sql的取同一把锁
       //32个省，最多只有32把锁，1000个线程
        boolean flag=false;
        flag = RedisUtil.setNX(provinceid, 3000);
        //如果首次没有取到锁，可以取10次
        if(!flag){
            for(int i=0;i<10;i++){
                Thread.sleep(200);
                flag = RedisUtil.setNX(provinceid, 3000);//分布式锁
                if(flag){
                    break;
                }
            }
        }
        //如果首次没有取到锁，一直取直到取到为止
     /*   if(!flag){
            for (;;){
                Thread.sleep(200);
                flag = RedisUtil.setNX(provinceid, 3000);//分布式锁
                if(flag){
                    break;
                }
            }
        }*/
        try{//第二个线程进来了
            // 一次只有一个线程
             //双重校验，不加也没关系，无非是多刷几次库
            valueWrapper = cm.getCache(CACHE_NAME).get(provinceid);//第二个线程，能从缓存里拿到值？
            if (valueWrapper != null) {
                logger.info("缓存中得到数据");
                return (Provinces) (valueWrapper.get());//第二个线程，这里返回
            }
            Provinces provinces = super.detail(provinceid);
            // 3.从数据库查询的结果不为空，则把数据放入缓存中，方便下次查询
            if (null != provinces){
                cm.getCache(CACHE_NAME).put(provinceid, provinces);
            }
            return provinces;
        }catch(Exception e){
            return null;
        }finally{
            //4.解锁
            RedisUtil.releaseLock(provinceid);
        }
    }
}

这里加分布式锁解决缓存一致性问题，也解决缓存击穿的问题；分布式锁参考：分布式锁使用及原理。

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