如何保证缓存与数据库的双写一致性(4)

如何保证缓存与数据库的双写一致性

2.1. 分布式锁优化

思考:一般什么情况下数据才会进行缓存?

答案:读多写少数据才会进行缓存

所以我们可以使用读写锁进行优化分布式锁：

• 共享锁：读锁readLock，加锁之后，其他线程可以共享读操作
• 排他锁：独占锁writeLock也叫，加锁之后，阻塞其他线程读写操作

在读数据的时候我们可以使用共享锁，保证所有线程可以读，但是不可以写。

在写数据的时候我们可以使用排他锁，保证所有线程可以读，但是不可以写

redisson代码实现

• 读操作

public Item getById(Integer id){
 RReadWriteLock readWriteLock =redissonClient.getReadWriteLock(s:"ITEM_READ_WRITE_LOCK");
 //读之前加读锁，读锁的作用就是等待该Lockkey释放写锁以后再读
 RLock readLock =readWriteLock.readLock();
 try {
  //开锁
  readLock.lock();
  System.out.println("readLock...");
  Item item =(Item)redisTemplate.opsForValue().get("item:"+id);
  if(item !=null){
   return item;|
  }
  //查询业务数据
  item =new Item(id,name:"华为手机",desc:"华为手机",price:5999.00);
  //写入缓存
  redisTemplate.opsForValue().set("item:"+id,item);
  //返回数据
  return item;
 }finally {
  readLock.unlock();
 }
}

• 写操作

public void updateById(Integer id){
 RReadWriteLock readWriteLock =redissonClient.getReadWriteLock(s:"ITEM_READ_WRITE_LOCK");
 //写之前加写锁，写锁加锁成功，读锁只能等待
 RLock writeLock =readWriteLock.writeLock();
 try {
  //开锁
  writeLock.lock();
  System.out.println("writeLock...");
  //更新业务数据
  Item item =new Item(id,name:"华为手机",desc:"华为手机",price:5299.00);
 try {
  Thread.sleep(millis:10000);
 }catch(InterruptedException e){
  e.printStackTrace();
 }
  //删除缓存
  redisTemplate.delete(key:"item:"+id);
 }finally {
  writeLock.unlock();
 }
}

2.双写一致,最终一致性解决方案

双写一致,最终一致性可能在我们实际使用中用到的最多，解决方案也比较多

异步通知保证数据的最终一致性

异步通知保证数据的最终一致性