高併發下緩存與數據庫雙寫不一致解決方案

解決方案

在高併發場景下，數據庫和緩存雙寫不一致狀況，咱們能夠當寫入數據庫後刪除緩存，當查的時候先查緩存，若是緩存爲空再查數據庫，最後寫入緩存，可是這樣仍是存在一個問題。

如圖所示，當出現這種狀況時該方案就會出現問題，線程2阻塞一段時間後，又把stock=9有更新到緩存中，而數據庫中的stock=10，下一次查時，會查到緩存中的stock=9

方案優化

對於這種問題，若是業務場景對數據一致性沒有那麼高，咱們能夠在更新緩存時設置一個過時時間，過時以後緩存也就不存在了，還有一種咱們能夠使用延遲雙刪方案。

間隔的n秒沒有統一的標準，徹底看我的的經驗，因此這種方案仍是存在問題。最佳解決方案時使用分佈式鎖。

咱們能夠使用redis讀鎖和寫鎖。咱們使用redisson實現分佈式鎖。

Redisson

GitHub：https://github.com/redisson/r...

中文文檔：https://github.com/redisson/r...

注入RedissonClient對象

@Bean
public RedissonClient redissonClient(){
    Config config = new Config();
    config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
    return Redisson.create(config);
}

讀鎖請求

@GetMapping("read")
    public String read(){
        RReadWriteLock readWriteLock = redissonClient.getReadWriteLock(RedisConstant.READ_WRITE_LOCK);
        //讀以前加讀鎖，讀鎖的做用就是等待該lockkey釋放寫鎖之後再讀
        RLock rLock = readWriteLock.readLock();
        try {
            rLock.lock();
            String uuid = redisTemplate.opsForValue().get("uuid");
            return uuid;
        }finally {
            rLock.unlock();
        }
    }

寫鎖請求

@GetMapping("write")
    public String write() throws InterruptedException {
        RReadWriteLock readWriteLock = redissonClient.getReadWriteLock(RedisConstant.READ_WRITE_LOCK);
        //寫以前加寫鎖，寫鎖加鎖成功，讀鎖只能等待
        RLock rLock = readWriteLock.writeLock();
        String s = "";
        try {
            rLock.lock();
             s = UUID.randomUUID().toString();
            Thread.sleep(10000);
            redisTemplate.opsForValue().set("uuid",s);
        }finally {
            rLock.unlock();
        }
        return s;
    }