一、场景介绍
在我们平时开发过程中，把某些数据放到redis中缓存起来用于快速读取已不是什么稀奇的事情。通常的流程是这样的：
1、项目启动时，将数据从数据库中加载出来保存到redis中
2、项目启动成功后，系统在运行过程中，如果需要这些数据，优先从redis中获取，如果redis中不存在，那么再去查询一次数据库，把查询到的数据先保存到redis中，然后再将数据返回给页面。
我们通常会把改动不频繁的数据加载到redis中，改动不频繁可不是不改动，当数据发生修改的时候，redis如果不及时更新，那么redis中保存的数据将不可靠，接下来我们分析一下这个问题并且给出一些解决方案。
二、问题复现
2.1、预先将测试数据加载到redis
java
/**
* 功能描述:预先将数据加载到redis
* @Author:huhy
* @Date: 2025/3/21 22:24
*/
@Test
public void init(){
searchCodeRuleAndSetRedis(2L);
}
/**
* 功能描述: 查询并设置到缓存
* @Author:huhy
* @Date: 2025/3/21 20:56
*/
private String searchCodeRuleAndSetRedis(Long id){
//通过id查询编码规则
TSCodeRule tsCodeRule = codeRuleService.selectTSCodeRuleById(id);
String roleJson = JSON.toJSONString(tsCodeRule);
//将测试数据保存到redis中
redisTemplate.opsForValue().set("dataConsistent:"+tsCodeRule.getId(),roleJson);
return roleJson;
}
2.2、复现数据库与redis数据不一致
java
/**
* 功能描述: 数据一致性测试方法
* @Author:huhy
* @Date: 2025/3/20 23:27
*/
@Test
public void dataConsistentTest(){
//另起线程去查询
new Thread(()->{
String data = findData(2L);
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"读取到的数据为："+ data);
},"测试线程").start();
updateData(2L);
}
/**
* 功能描述: 修改数据
* @Author:huhy
* @Date: 2025/3/21 21:54
*/
private void updateData(Long id){
//通过id查询数据
TSCodeRule tsCodeRule = codeRuleService.selectTSCodeRuleById(id);
if(Objects.isNull(tsCodeRule)){
return;
}
//修改CodePrefix字段
tsCodeRule.setCodePrefix("test-data-"+UUID.randomUUID().toString().replace("-",""));
int result = codeRuleService.updateTSCodeRule(tsCodeRule);
if(result!=0){
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" 修改成功，修改后的信息为："+JSON.toJSONString(tsCodeRule));
}
}
/**
* 功能描述: 通过id查询
* @Author:huhy
* @Date: 2025/3/21 21:49
*/
private String findData(Long id){
Object dataObj = redisTemplate.opsForValue().get("dataConsistent:" + id);
//如果缓存中不存在，则从数据库中查询
if(Objects.isNull(dataObj)){
return searchCodeRuleAndSetRedis(id);
}else {
//如果缓存中存在，直接返回
return dataObj.toString();
}
}
三、逐步修复一致性问题
3.1、坊间对话
这次我们请到了杠精大神猫哥，下面请看猫哥表演。
猫哥：" 第二步中写的那是什么玩意，那不就是bug吗？谁家好人写修改不维护redis？"
小永哥：" 被你发现了，没错，修改数据时确实应该将redis也考虑进去，那么我们开始修改这个bug。我的计划是在真正操作数据库之前，先将redis中的缓存数据删除了，这样读取数据的时候，redis中没有的话就会自动从数据库中查询，到时候再设置到redis中，这样不就一致了，你觉得呢？"
猫哥："我暂时也没有好的办法，先这么修改吧！"
下面我们就对代码进行一些修改，在修改数据之前进行删除缓存，测试时分别在修改方法调用前后均进行一次读取，看看效果。
java
/**
* 功能描述: 数据一致性测试方法
* @Author:huhy
* @Date: 2025/3/20 23:27
*/
@Test
public void dataConsistentTest(){
System.out.println("第一次读取到的数据为："+ findData(2L));
updateData(2L);
System.out.println("第二次读取到的数据为："+ findData(2L));
}
/**
* 功能描述: 修改数据
* @Author:huhy
* @Date: 2025/3/21 21:54
*/
private void updateData(Long id){
//通过id查询数据
TSCodeRule tsCodeRule = codeRuleService.selectTSCodeRuleById(id);
if(Objects.isNull(tsCodeRule)){
return;
}
//修改之前，先将缓存删除
redisTemplate.delete("dataConsistent:"+id);
//修改CodePrefix字段
tsCodeRule.setCodePrefix("test-data-"+UUID.randomUUID().toString().replace("-",""));
int result = codeRuleService.updateTSCodeRule(tsCodeRule);
if(result!=0){
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" 修改成功，修改后的信息为："+JSON.toJSONString(tsCodeRule));
}
}
小永哥：看样子是成功了，第二次读取的结果、数据库、redis中都已保持一致，看来这个改动非常成功！！！
猫哥：有瑕疵，首先测试代码太过理想，实际场景存在并发访问风险，到时候数据会混乱成什么样谁都不知道，比如说数据库中已修改了，但是缓存中还是旧值的情况。
小永哥，你说的有道理，可以详细说说吗？
猫哥：假如修改和请求都是独立的线程，修改代码运行的时间有点长，这时候虽然已经删除了redis，但是立刻有线程进行数据读取，此时数据库中依然还是旧数据，那么又把旧数据设置回redis中了。
3.2、数据不一致问题解决方案之延时双删
延时双删的意思是：在执行数据库修改之前先删一次缓存，在数据库修改之后，再进行一次删除，这样可以保证数据库与redis中的数据保持一致，我们来实现一下。
java
/**
* 功能描述: 数据一致性测试方法
* @Author:huhy
* @Date: 2025/3/20 23:27
*/
@Test
public void dataConsistentTest() throws Exception{
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(11);
//修改数据
new Thread(()->{
updateData(2L);
countDownLatch.countDown();
},"修改线程").start();
//查询数据
for (int i = 0; i < 10; i++) {
new Thread(()->{
sleepTest(random.nextInt(6) + 1L);
String data = findData(2L);
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"读取到的数据为："+ data);
countDownLatch.countDown();
},"查询线程"+(i+1)).start();
}
countDownLatch.await();
}
/**
* 功能描述: 修改数据
* @Author:huhy
* @Date: 2025/3/21 21:54
*/
private void updateData(Long id){
//通过id查询数据
TSCodeRule tsCodeRule = codeRuleService.selectTSCodeRuleById(id);
if(Objects.isNull(tsCodeRule)){
return;
}
//修改之前，先将缓存删除
redisTemplate.delete("dataConsistent:"+id);
//休眠几秒再修改CodePrefix字段，模拟业务执行缓慢
try {
sleepTest(5L);
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
}
tsCodeRule.setCodePrefix("test-data-"+UUID.randomUUID().toString().replace("-",""));
int result = codeRuleService.updateTSCodeRule(tsCodeRule);
//修改之后再删一次缓存
redisTemplate.delete("dataConsistent:"+id);
if(result!=0){
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" 修改成功，修改后的信息为："+JSON.toJSONString(tsCodeRule));
}
}
测试以后，我们可以看到，数据库和redis中的数据倒是保持一致了，看来修改的时候需要在修改前后都需要进行删除，才能保证数据库和缓存数据一致。
猫哥：我测试结果不敢苟同，虽然数据库和redis中的数据保持了一致，但是有一些线程还是读取到了旧数据，这个问题可以再改改吗？
小永哥：有这个必要吗？只要数据库和redis中数据一致不就好了，那我没修改数据之前可不知道已经有多少线程读取到了旧数据，想获得最新的数据，就是需要重新获取，不对吗？
猫哥：我不是这个意思，我的意思是在修改过程中我们读取到了旧数据，我想要数据只要发生修改就立刻更新到redis，这个可以实现吗？
3.3、数据不一致问题解决方案之分布式锁
如果需要保证数据库和redis数据时时一致，那么我们需要加锁。可以加分布式锁，上一期我们讲过分布式锁了，这次就不详细介绍了，但是不建议加锁，因为我们用redis本身就是为了提升性能，加锁势必会降低性能，所以分布式锁不适合这个场景。
四、结语
本次简单介绍了缓存和数据库数据不一致问题，这个问题虽然简单，但是平时开发过程中容易被忽略，所以我们单独拿出一篇来讨论这个事情。