redis实现多级缓存同步方案详解

目录

• 前言
• 多级缓存数据同步
• 如何使用redis6客户端缓存
• 总结

前言

前阵子参加业务部门的技术方案评审，故事的背景是这样：业务部门上线一个专为公司高管使用的系统。这个系统技术架构形如下图

按理来说这个系统因为受众很小，可以说基本上没并发，业务也没很复杂，但就是这么一个系统，连续2次出现数据库宕机，而导致系统无法正常运行。因为这几次事故，业务部门负责人组织这次技术方案评审，主题如何避免再次出现类似这种故障？

当时有个比较资深的技术，他提出当数据库出现宕机时，可以切换到redis，redis里面缓存热点数据，另外一个技术说他赞同这个方案，但他提出不需要用到redis，直接用本地缓存即可。因为tomcat是集群部署，就等于本地缓存也具备了集群能力。而如果切换成redis，redis也可能会挂现象。

然后那个说用redis的技术又说，用本地缓存，如果数据变更，其他集群的本地缓存如何感知数据已经发生变化，他觉得还是用redis靠谱，首先redis容量肯定是比本地缓存高，而且redis也可以部署集群，可用性可以得到保障，利用redis集中存储，当数据发生变更，其他集群也可以感知到。

在他们争论不休的情况下，有人提出不然就同时使用，当数据库挂了，切换到redis，redis挂了，使用本地缓存。这个方案得到不少人的同意，包括这两个争论不休的技术。但使用这种方案，就得考虑多级缓存数据如何同步。

铺垫了那么多，才刚要说今天的主题，多级缓存数据如何进行同步

多级缓存数据同步

1、方案一：使用MQ或者canal进行同步

方案如下图

如果是使用MQ来同步，实现方案大致如下，数据发生变更，业务系统发送变更数据到MQ，其他系统从MQ消费。

如果是使用canal，实现方案大致如下，数据发生变更，canal会接到到变更的binlog，业务系统编写canal tcp客户端，和canal进行交互获取变更数据

2、方案二：利用redis6提供的客户端缓存机制

方案如下图

redis6客户端缓存实现机制原理，官方有详细文档介绍，感兴趣大家可以查看如下链接
https://redis.io/docs/manual/client-side-caching/

这边就讲下如何使用

如何使用redis6客户端缓存

前置条件：redis服务端版本必须是>=6。lettuce版本>=6 目前java的redis客户端找了一圈，貌似只有lettuce 6支持，其他客户端估计后期会支持

1、项目中pom引入lettuce GAV

  <dependency>
            <groupId>io.lettuce</groupId>
            <artifactId>lettuce-core</artifactId>
            <version>6.1.8.RELEASE</version>
        </dependency>

2、利用lettuce6提供的ClientSideCaching进行实现

    /**
     * 客户端缓存同步
     *
     */
    public String getClientCacheValue(Map<String,String> clientCache,String key){
        StatefulRedisConnection<String, String> connect = redisClient.connect();
      //  Map<String,String> clientCache = new ConcurrentHashMap<>();
        CacheFrontend<String,String> frontend = ClientSideCaching.enable(CacheAccessor.forMap(clientCache),
                connect, TrackingArgs.Builder.enabled().noloop());
        return frontend.get(key);

    }

3、测试

    @Override
    public void run(ApplicationArguments args) throws Exception {
        while(true){
            System.out.println(lettuceRedisTemplate.getClientCacheValue("zhangsan"));
            TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
        }

    }

redis里面的zhangsan数据未发生变更时，

控制台输出的数据为

我们将redis zhangsan的密码改成9999，

看本地缓存能否立马捕捉到

控制台发现密码已经改成9999

总结

由示例我们可以看出redis6提供了一个很好的多级缓存同步的实现方案。

我们再聊下那个技术评审的后续，后面业务部门并没有采用当mysql宕机，使用redis作为兜底，也没采用本地缓存，更没采用两者结合的方案。

不知道大家开会的时候，有没有这样的体会，有时候我们在聊一个东西，后面聊着聊着就发散出去，把方向搞丢了。业务部门他们需要数据库宕机的解决方案吗，看着像是，其实他们更核心的需要，是业务系统不宕机。

奥卡姆剃刀定律：如无必要，勿增实体。其实不管加redis或者本地缓存，额外都增加系统维护成本。因为系统本身不复杂，加了缓存，就要额外考虑缓存数据一致性等

后面业务部门的处理方式，是将自己搭建的mysql，切换成云厂商的mysql。这样的好处是，云厂商的mysql会更稳定，其次当出现问题，可以找云厂商进行解决，毕竟云厂商的运维能力是比较强的，花钱买心安

这次事故会让业务部门那么重视，主要是使用方是高管，如果是一般使用者，挂就挂吧，大不了重启，使用对象不一样，应急处理方式就不一样

demo链接

https://github.com/lyb-geek/springboot-learning/tree/master/springboot-localcache-redis-sync

到此这篇关于redis实现多级缓存同步的文章就介绍到这了,更多相关redis 多级缓存同步内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！