詳解如何保證Java本地緩存的一致性
有人可能看到“本地緩存”這四個字就會覺得不屑,“哼,現(xiàn)在誰還用本地緩存?直接用分布式緩存不就完了嘛”。
然而,這就像你有一輛超級豪華的房車一樣,雖然它空間很大,設備很全,但你去市中心的時候,依然會開小轎車一樣,為啥?好停車??!所以,不同的緩存類型是有不同得使用場景的。
并且,為了防止緩存雪崩問題、緩存擊穿問題,我們通常會采用多級緩存的解決方案,所謂的多級緩存就是:分布式緩存(Redis 或 Memcached)+本地緩存(Guava Cache 或 Caffeine)。因為分布式緩存可能會失效、可能會掛掉,所以為了系統(tǒng)的穩(wěn)定性,多級緩存策略使用的非常廣泛。
那么,問題來了,怎么保證本地緩存的一致性?
所謂的一致性是指在同時使用緩存和數(shù)據(jù)庫的場景下,要確保數(shù)據(jù)在緩存與數(shù)據(jù)庫中的更新操作保持同步。也就是當對數(shù)據(jù)進行修改時,無論是先修改緩存還是先修改數(shù)據(jù)庫,最終都要保證兩者的數(shù)據(jù)是一樣的,不會出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一樣的問題。
1.如何保證本地緩存的一致性?
在分布式系統(tǒng)中,使用本地緩存最大的問題就是一致性問題,所謂的一致性問題指的是當數(shù)據(jù)庫發(fā)生數(shù)據(jù)變更時,緩存也要跟著一起變更。而分布式系統(tǒng)中每臺機器都有自己的本地緩存,所以想要保證(本地緩存的)一致性是一個比較難的問題,但通過以下手段可以最大程度的保證本地緩存的一致性問題。
① 設置本地緩存短時間內失效
設置本地緩存短時間內失效,短的存活周期,保證了數(shù)據(jù)的時效性比較高,當數(shù)據(jù)失效之后,再次訪問數(shù)據(jù)就會拉取新的數(shù)據(jù)了,這樣能盡可能的保證數(shù)據(jù)的一致性。
它的特點是:代碼實現(xiàn)簡單,不需要寫多余的代碼;缺點是,效果不是很明顯,不適合高并發(fā)的系統(tǒng)。
② 通過配置中心協(xié)調和同步
通過微服務中的配置中心(例如 Nacos)來協(xié)調,因為所有服務器都會連接到配置中心,所以當數(shù)據(jù)修改之后,可以修改配置中心的配置,然后配置中心再把配置變更的事件推送給各個服務,各個服務感知到配置中心的配置發(fā)生更改之后,再更新自己的本地緩存,這樣就實現(xiàn)了本地緩存的數(shù)據(jù)一致性。
③ 本地緩存自動更新功能
使用本地緩存框架的自動更新功能,例如 Caffeine 中的 refresh 功能來自動刷新緩存,這樣就可以設置很短的時間來更新最新的數(shù)據(jù),從而也能盡可能的保證數(shù)據(jù)的一致性,如下代碼所示:
// 創(chuàng)建 Caffeine 緩存實例 Cache<String, String> caffeineCache = Caffeine.newBuilder() // 設置緩存項在 5s 后開始自動更新 .refreshAfterWrite(5, TimeUnit.SECONDS) // 自定義緩存更新邏輯(即獲取新值邏輯) .build(new CacheLoader<String, String>() { @Override public void reload(String key, String oldValue) throws Exception { // 模擬更新緩存的操作 updateCache(key, oldValue); } });
2.實際工作中會使用哪種方案?
不同的業(yè)務系統(tǒng),會采用不同的解決方案,例如以下這些場景和對應的解決方案:
- 如果對數(shù)據(jù)一致性要求不是很高,并且程序的并發(fā)壓力不大的情況下,可能使用方案 1,也就是設置本地緩存短時間內失效的解決方案,因為它的實現(xiàn)最簡單。
- 如果對數(shù)據(jù)的一致性要求極高,且有配置中心的情況下,可使用配置中心協(xié)調和同步本地緩存。
- 相反,如果對一致性要求沒有那么高,且為高并發(fā)的系統(tǒng),那么可以采用本地緩存的自動更新功能來實現(xiàn)。
小結
在多級緩存中,本地緩存是不可或缺的組成部分,而想要保證本地緩存的數(shù)據(jù)一致性,可能采用:設置較短的本地緩存過期時間、通過配置中心來協(xié)調和同步本地緩存,以及使用本地緩存框架的自動更新功能保證數(shù)據(jù)的一致性等解決方案,而不同的業(yè)務場景,選擇的解決方案也是不同的。
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