redis实现多级缓存同步方案详解

Sabah ·

更新时间:2024-11-01

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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，