前言：最近在整理项目中用到的技术栈，今天总结一下
茶杯图库工坊的缓存与数据库一致性问题：
在这里我们选择使用的是：直接调用方式
可以看到，我们这里在MySQL数据库中删除对应的图片信息后立刻直接调用清理缓存 了，后续可以加入异步延时双删
对于我们常用的方案即：@EventListener 实现观察者模式，之所以没有采用，主要有于以下原因：
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Spring 容器启动阶段 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 1. @EventListener 方法扫描 │
│ 2. 创建 ApplicationListenerMethodAdapter │
│ 3. 注册到 ApplicationEventMulticaster │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 运行时事件处理阶段 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 1. publishEvent() → ApplicationEventMulticaster │
│ 2. 事件类型匹配 → 找到所有适配的监听器 │
│ 3. 顺序/条件/异步处理 → 执行监听方法 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘✅ 适用场景
非关键路径：日志记录、统计分析、邮件通知等最终一致性可接受的场景
业务解耦：跨模块松耦合通信（如订单创建 → 积分系统）
❌ 缓存场景致命缺陷
因此，如果使用@EventListener处理缓存一致性问题的话，常出现：
-
@EventListener 不确定会在当前线程执行还是其他线程执行，如果异步实现，可能也不知道何时执行
-
// Spring 事件处理流程包含：
-
ApplicationEventMulticaster 查找监听器
-
反射调用监听方法
-
事务管理和异常处理
-
线程池调度（如果使用 @Async）
3.延迟方面
// 直接调用场景 - 用户体验优秀
用户删除图片 → 立即清理缓存 → 下次查询显示最新数据
总延迟：< 1ms
// @EventListener 场景 - 可能出现不一致
用户删除图片 → 事件排队处理 → 缓存延迟清理 → 下次查询可能看到旧数据
总延迟：100ms+
那么对于直接调用的方式：
✅ 缓存场景核心优势
| 优势 | 说明 | 价值 |
|---|---|---|
| 强一致性保证 | 数据库与缓存操作在同一方法/事务内，失败统一回滚 | 避免脏数据 |
| 显式控制 | 执行顺序、重试逻辑、降级策略清晰可见 | 可预测、易维护 |
| 易于调试 | 调用栈完整，异常堆栈直接定位问题 | 运维成本低 |
| 可靠性高 | 可实现完善的重试、熔断、补偿机制 | 生产环境稳定 |
一句话总结
缓存一致性是"可靠性优先"场景，事件机制的"隐式解耦"反而增加不确定性；直接调用虽耦合稍高，但通过模板方法/策略模式可优雅封装，换来的是可预测、可监控、可修复的强一致性保障。
记住 ：设计模式是工具，不是教条。在缓存这种对数据正确性要求极高的场景，显式 > 隐式，可控 > 解耦。
这里顺便讲一下这个方案：canal 监听 mysql binlog
Canal 是阿里巴巴开源的 MySQL binlog 增量订阅组件 ，通过伪装成 MySQL 从库（Slave）拉取 binlog，解析后投递给下游消费者。在缓存一致性场景中，它提供了一种业务代码零侵入的解决方案。
核心流程
- 伪装 Slave ：Canal 向 MySQL 发送
COM_REGISTER_SLAVE+COM_BINLOG_DUMP命令 - 拉取 binlog：MySQL 将 binlog 事件流式推送给 Canal
- 解析事件 ：Canal 解析为结构化数据（如
UpdateRowsEvent） - 投递消费：通过 TCP/HTTP/Kafka/RocketMQ 投递给业务系统
- 清理缓存：消费者根据事件内容删除/更新对应缓存
✅ Canal 方案优势
| 优势 | 说明 | 价值 |
|---|---|---|
| 业务零侵入 | 无需修改业务代码，缓存逻辑完全解耦 | 降低代码复杂度，避免缓存逻辑污染核心业务 |
| 彻底解耦 | 数据库与缓存通过 binlog 异步联动 | 服务可独立演进，避免循环依赖 |
| 多端消费 | 一份 binlog 可同时投递给缓存、ES、数仓等 | 统一数据出口，避免多处写重复逻辑 |
| 可靠性高 | Canal 支持 ACK 机制，失败可重试 | 消息不丢失（需配合持久化队列） |
| 扩展性强 | 支持 Kafka/RocketMQ 等 MQ，方便水平扩展 | 应对高并发场景 |
核心缺陷：最终一致性 + 延迟风险
1️⃣ 一致性模型对比
| 方案 | 一致性级别 | 典型延迟 | 脏数据窗口 |
|---|---|---|---|
| 直接调用 | 强一致性 | 0（同步） | 无 |
| Canal | 最终一致性 | 50~500ms | 存在 |
| 纯异步事件 | 最终一致性 | 10~100ms | 存在 |
💡 关键问题 ：Canal 从 binlog 产生 → 解析 → 投递 → 消费 → 清理缓存，至少存在 50~500ms 延迟。在此窗口期内：
- 用户更新数据 → 立即刷新页面 → 仍看到旧缓存（体验差）
- 金融/交易场景：余额显示错误 → 用户投诉
三种方案综合对比
生产环境推荐策略：分层混合架构
✅ 核心原则：按数据敏感度分层处理
降低 Canal 延迟的优化技巧
不推荐 Canal 的场景（血泪教训）
一句话总结
Canal 是优秀的「最终一致性」解决方案，但绝不能用于强一致场景。
- ✅ 适合 ：商品描述、用户头像、文章内容等非实时敏感数据
- ❌ 禁用 ：余额、库存、订单状态等强一致要求数据
- 🚀 最佳实践 ：核心数据直接调用 + 非核心数据 Canal 异步同步，分层治理