Redis+Caffeine多级缓存数据一致性解决方案
作者：YAnalytics
两级缓存Redis+Caffeine可以解决缓存雪等问题也可以提高接口的性能,但是可能会出现缓存一致性问题,如果数据频繁的变更,可能会导致Redis和Caffeine数据不一致的问题,所以本文给大家介绍了Redis+Caffeine多级缓存数据一致性解决方案,需要的朋友可以参考下
问题分析
通过Redis+Caffeine，似乎可以完成一级、二级缓存中数据的同步，如果在单节点项目中是没有问题的，但是，在分布式场景下是有问题的，看下图：
说明：
- 部署了2个transport-info微服务节点，每个微服务都有自己进程级的一级缓存，都共享同一个Redis作为二级缓存
- 假设，所有节点的一级和二级缓存都是空的，此时，用户通过节点1查询运单物流信息，在完成后，节点1的caffeine和Redis中都会有数据
- 接着，系统通过节点2更新了数据，此时节点2中的caffeine和Redis都是更新后的数据
- 用户还是进行查询动作，依然是通过节点1查询，此时查询到的将是旧的数据，也就是出现了一级缓存与二级缓存之间的数据不一致的问题
解决方案
如何解决该问题呢？可以通过消息的方式解决，就是任意一个节点数据更新了数据，发个消息出来，通知其他节点，其他节点接收到消息后，将自己caffeine中相应的数据删除即可。
关于消息的实现，可以采用RabbitMQ，也可以采用Redis的消息订阅发布来实现，在这里为了应用技术的多样化，所以采用Redis的订阅发布来实现。
方案概述
Redis 发布订阅(pub/sub)是一种消息通信模式：发送者(pub)发送消息，订阅者(sub)接收消息
当有新消息通过 publish 命令发送给频道 channel1 时， 这个消息就会被发送给订阅它的三个客户端。
Redis的订阅发布功能与传统的消息中间件（如：RabbitMQ）相比，相对轻量一些，针对数据准确和安全性要求没有那么高的场景可以直接使用。
代码实现
- 在RedisConfig增加订阅的配置：
/**
* 配置订阅，用于解决Caffeine一致性的问题
*
* @param connectionFactory 链接工厂
* @param listenerAdapter 消息监听器
* @return 消息监听容器
*/
@Bean
public RedisMessageListenerContainer container(RedisConnectionFactory connectionFactory,
MessageListenerAdapter listenerAdapter) {
RedisMessageListenerContainer container = new RedisMessageListenerContainer();
container.setConnectionFactory(connectionFactory);
container.addMessageListener(listenerAdapter, new ChannelTopic(CHANNEL_TOPIC));
return container;
}
- 编写
RedisMessageListener用于监听消息，删除caffeine中的数据。
/**
* redis消息监听，解决Caffeine一致性的问题
*/
@Slf4j
@Component
public class RedisMessageListener extends MessageListenerAdapter {
@Resource
private Cache<String, TransportInfoDTO> transportInfoCache;
@Override
public void onMessage(Message message, byte[] pattern) {
// 获取到消息中的运单id
String transportOrderId = Convert.toStr(message);
log.info("redis消息监听缓存变更，运单id:{}", transportOrderId);
// 将本jvm中的缓存删除掉
this.transportInfoCache.invalidate(transportOrderId);
}
}
- 更新数据后向redis发送消息：
@Resource
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@Override
@CachePut(value = "transport-info", key = "#p0")
public TransportInfoEntity saveOrUpdate(String transportOrderId, TransportInfoDetail infoDetail) {
// 省略代码
// 清除缓存中的数据
// this.transportInfoCache.invalidate(transportOrderId);
// Caffeine本地缓存一致性，发布订阅消息到redis，通知订阅者更新缓存
this.stringRedisTemplate.convertAndSend(RedisConfig.CHANNEL_TOPIC, transportOrderId);
// 保存/更新到MongoDB
return this.mongoTemplate.save(transportInfoEntity);
}
总结
本文主要讲解了在使用Redis和Caffeine多级缓存时使用Redis的发布订阅模式来保证两级缓存的数据一致性。本地缓存是基于服务本地内存的，分布式系统中当缓存更新时，可能造成多个实例间的本地缓存不一致问题。可以使用RabbitMQ或者Redis的发布订阅来解决本地缓存不一致的问题。
以上就是Redis+Caffeine多级缓存数据一致性解决方案的详细内容，更多关于Redis Caffeine缓存数据一致性的资料请关注脚本之家其它相关文章！