一、为什么我们需要关注缓存一致性？
想象这样一个场景：图书馆里有一个热门书架（达梦 DM8），每天有上千人借阅书籍。为了提高效率，管理员在入口处放置了一个便签本（Redis），记录每本书的实时位置。但当一本书被归还或转移时，如果便签本没有及时更新，读者就会跑空——这就是典型的缓存不一致问题。
在技术架构中，达梦 DM8 作为国产关系型数据库，承载核心业务数据存储；Redis 作为内存数据库，负责扛住高并发查询。两者的协作若缺乏有效的一致性保障，轻则导致用户体验下降，重则引发资损风险。
二、缓存更新策略的实战方案
2.1 同步双写策略
// 技术栈：Java + SpringBoot + MyBatis
@Service
public class ProductService {
@Autowired
private ProductMapper productMapper;
@Autowired
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
public void updateProduct(Product product) {
// 第一步：更新达梦数据库（DM8）
productMapper.updateById(product);
// 第二步：同步更新Redis缓存
String cacheKey = "product:" + product.getId();
redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, product);
// 添加缓存过期保障
redisTemplate.expire(cacheKey, 30, TimeUnit.MINUTES);
}
}
这个示例展示了典型的双写模式，通过数据库操作与缓存更新的原子性保障数据一致性。需要注意：
- 事务边界：达梦 DM8 支持标准事务，建议将数据库操作与缓存更新放在同一事务中
- 超时机制：即便后续没有触发删除操作，过期时间也能确保最终一致性
- 顺序选择：先更新数据库再更新缓存更符合事务完整性要求
2.2 异步消息补偿方案
// 技术栈：RocketMQ 消息队列（结合达梦DM8的CDC功能）
@Configuration
public class CacheUpdateListener {
@Autowired
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
@RocketMQMessageListener(topic = "DM8_DATA_CHANGE", consumerGroup = "CACHE_GROUP")
public void process(ProductChangeEvent event) {
// 解析变更事件
String operationType = event.getOperationType();
String productId = event.getProductId();
// 删除对应缓存
if ("UPDATE".equals(operationType) || "DELETE".equals(operationType)) {
String cacheKey = "product:" + productId;
redisTemplate.delete(cacheKey);
}
}
}
通过达梦 DM8 的 CDC（Change Data Capture）功能捕获数据变更，结合消息队列实现最终一致性。亮点设计：
- 解耦业务逻辑与缓存操作
- 支持批量变更的级联处理
- 天然的失败重试机制
三、失效机制
3.1 主动失效 vs 被动失效
- 被动失效：依赖设置的 TTL（过期时间）
// 设置带过期时间的缓存（30分钟）
redisTemplate.opsForValue().set("product:1001", product, 30, TimeUnit.MINUTES);
- 主动失效：数据变更时立即处理
public void deleteProduct(Long id) {
productMapper.deleteById(id); // 达梦DM8删除
redisTemplate.delete("product:" + id); // 主动删除缓存
}
3.2 延迟双删策略
public void updateProductWithDelayDelete(Product product) {
// 第一次删除
redisTemplate.delete("product:" + product.getId());
// 更新数据库
productMapper.updateById(product);
// 延迟二次删除（使用异步线程）
CompletableFuture.runAsync(() -> {
try {
Thread.sleep(500); // 等待主从同步
redisTemplate.delete("product:" + product.getId());
} catch (InterruptedException e) {
// 异常处理
}
});
}
这个设计主要应对极端场景下的缓存脏数据：
- 在高并发场景下，可能存在旧缓存被重新写入的情况
- 延迟时间需要根据具体的主从同步速度调整
- 需配合重试机制防止删除失败
四、典型应用场景剖析
4.1 电商价格体系
- 特点：高频读、低频改但改后必须立即生效
- 方案：数据库事务内同步删除缓存，读取时使用双重检查锁
@Cacheable(value = "productPrice", key = "#productId",
unless = "#result == null")
public BigDecimal getProductPrice(Long productId) {
// 业务代码...
}
4.2 用户地理位置更新
- 特点：写操作分散在多区域，对实时性要求不高
- 方案：异步消息广播模式，通过达梦 DM8 的触发器推送变更
-- 达梦DM8触发器示例
CREATE TRIGGER TRG_USER_LOC_UPDATE
AFTER UPDATE ON t_user_location
FOR EACH ROW
BEGIN
-- 调用自定义存储过程推送变更消息
CALL PUBLISH_MQ('USER_LOC_UPDATE', :OLD.user_id);
END;
五、技术方案优缺点对比
| 方案类型 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| 同步双写 | 实时性强、实现简单 | 性能损耗、事务复杂度高 |
| 异步消息 | 吞吐量大、系统解耦 | 延迟存在、维护成本较高 |
| TTL被动过期 | 实现简单、资源消耗低 | 存在数据延迟、不可控性强 |
| 延迟双删 | 脏数据概率低 | 复杂度陡增、时效性依赖 |
六、必须牢记的注意事项
- 缓存穿透防护：对空值设置特殊标记
if (product == null) {
redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, "NULL", 1, TimeUnit.MINUTES);
}
- 雪崩预防：随机化过期时间
int randomTTL = 1800 + new Random().nextInt(600); // 30-35分钟
redisTemplate.expire(cacheKey, randomTTL, TimeUnit.SECONDS);
- 降级策略：当Redis不可用时需有直接访问DM8的机制
七、总结与最佳实践
经过多个项目的验证，我们总结出以下黄金法则：
- 读写分离优先：读多写少场景首选Cache-Aside模式
- 异步为王：写密集型场景建议使用消息队列
- 监控双保险：需要实时监控DM8和Redis的数据差异
- 容错机制：始终准备好手动同步工具
未来的架构优化方向可考虑：
- 利用达梦 DM8 的闪回查询功能实现数据版本对比
- 引入第三方监控工具实现自动修复
- 探索红锁（RedLock）等分布式锁方案
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