java缓存一致性问题及解决方案
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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
}
}
}
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);
}
}
}
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