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目前在写项目的时候#xff0c;在B端查看文章#xff0c;A端修改文章。为了增加效率#xff0c;以及防止堆内存溢出#xff0c;在B端选择本地缓存文章的方案。但是目前出现了A端对文章修改之后#xff0c;B端读的还是旧数据#xff0c;出现了缓存不一致的问…一.问题引入
目前在写项目的时候在B端查看文章A端修改文章。为了增加效率以及防止堆内存溢出在B端选择本地缓存文章的方案。但是目前出现了A端对文章修改之后B端读的还是旧数据出现了缓存不一致的问题
二.解决方案
1. 本地缓存失效策略 A端只要有文章修改就将对应的caffineKey缓存删除B端就会重新去读新的数据. 问题: 由于在线上环境下服务是集群的形式部署的因此在使缓存失效的时候是随机使一个节点的缓存失效不能所有的节点都失效所以会存在某些节点仍然会读到旧缓存的问题。 2. 加入redis,使redis失效策略 由于redis是分布式缓存在集群下所有节点都能读到
2.1 redisKey与caffineKey一一对应
A端只要有文章修改就将对应的redisKey缓存删除B端先判断某篇文章的redisKey是否存在存在则说明该文章没有发生变更去caffine拿相应缓存否则去查数据库。 问题: 理想条件下这种方案是比较好的但是目前A段在修改文章的时候粒度不能进行控制对于不同的操作修改文章的篇数不同有是可能会改动到所有的文章这是需要删除所有的redis缓存但是在遍历某文件夹下所有的key是一个十分消耗性能的操作容易造成redis崩溃,所以不推荐。 2.2 redisKey只存一个控制所有caffineKey
目前的想法是redisKey只存一个只要有文章的变更就让redisKey失效那么当访问文章时先查看是否有redisKey缓存如果没有直接去查数据库不去查缓存查了数据库之后更新缓存。 问题: 如果有A,B两篇文章都进行了缓存但是此时A文章进行了修改因此redisKey失效当B再次读取的时候redisKey重新失效再去读A由于A中的缓存未发生变更因此读到的还是旧数据 2.2 redisKey只存一个控制所有caffineKey同时redisKey和caffineKey的值中时间戳 redis和caffine缓存中存储时间戳如果redis和caffine缓存时间戳相等说明caffine缓存中的数据没有落后 问题: 因为每次当caffine缓存中的时间戳和redis中的时间戳不一致就会去重新插入redis这样就会造成只要有一片文章重新去数据库查了就会导致之前的caffine缓存都失效失去了缓存的意义。 3.redis缓存作为文章发生变更的标识
只有在文章发生变更的时候才会进行redis缓存的插入/更新操作 这个时候只是把redis缓存作为文章发生变更的标识在查文章的时候也不会先去看redis是否存在而是先看本地缓存是否存在然后再看redis是否存在是否发生变更,以及如果redis缓存存在时间戳的比较(判断该本地缓存是在变更前写入的还是变更后写入的)
三.总结
通过这个实践还是得从一开始弄明白整个方案设计的可能存在的问题以及对于redis缓存的键和值进行灵活的使用。
