缓存一致性

缓存一致性是指在分布式系统中，多个节点之间共享同一份数据时，数据的一致性保持不变。由于缓存的存在，数据可以更快地被访问和处理，但同时也会出现数据不一致的情况。因此需要采取一些措施来保证缓存数据的一致性。

缓存一致性问题

缓存一致性问题常常出现在分布式系统或者多线程程序中。在分布式系统中，多个节点共享同一份数据，每个节点都有自己的缓存，当其中一个节点更新数据时，其他节点的缓存并不会立即更新，这时就会出现数据不一致问题。在多线程程序中，多个线程对同一个变量进行读写操作时，也可能会出现缓存数据不一致的情况。

实现缓存一致性

为了保证缓存一致性，可以采取以下措施：

1. 缓存失效策略

采用定期失效的方式，即在缓存中设置过期时间，当超过一定时间时，缓存中的数据就会被删除，当下一次请求到来时，会从数据库中重新获取数据并更新缓存。

@Cacheable(value = "mycache", key = "'user_'+#id", expire = 300)
public User getUserById(int id){
    return userMapper.getUserById(id);
}

上述代码使用了spring cache注解方式实现了缓存，其中expire字段指定了缓存的失效时间为300s。

2. 更新缓存

当数据更新时，需要及时更新缓存，可以采用触发式或者主动式两种方式。

触发式：当数据更新时，通知所有缓存节点进行缓存更新。该方式由于需要实时发送缓存更新通知，因此实现较为复杂。

主动式：当数据更新时，直接更新缓存。该方式由于不需要发送缓存更新通知，因此实现较为简单。

@CacheEvict(value = "mycache", key = "'user_'+#id")
public void updateUser(int id, User user){
    userMapper.updateUser(id, user);
}

上述代码使用了spring cache注解方式实现了缓存，其中@CacheEvict表示清空缓存，当用户信息更新时，该方法会清除缓存并更新数据库。

3. 读写锁

采用读写锁来解决多线程下的缓存一致性问题。将读操作放在同步代码块外进行，写操作放在同步代码块内进行，这样就可以实现读写操作互斥。

private volatile Map<Integer, User> userMap = new ConcurrentHashMap<>();

public User getUser(int id) {
    User user = userMap.get(id);
    if (user == null) {  // 缓存中没有数据
        lock.writeLock().lock(); // 获取写锁
        try {
            user = userMap.get(id); 
            if (user == null) { // 再次判断是否缓存失效
                user = userMapper.getUserById(id); // 从数据库获取数据
                userMap.put(id, user); // 更新缓存
            }
        } finally {
            lock.writeLock().unlock(); // 释放写锁
        }
    }
    return user;
}

上述代码使用了读写锁来实现线程安全的缓存，其中lock.writeLock().lock()表示获取写锁，线程安全地进行写操作。

总结

缓存一致性是分布式系统中必须要考虑的问题，采用合适的策略和方法可以保证缓存的一致性。实现缓存一致性需要综合考虑数据的更新频率、读写比例、数据量等方面的因素，选择适合的方案。