redis数据一致性实现示例

本篇文章小编给大家分享一下redis数据一致性实现示例，文章代码介绍的很详细，小编觉得挺不错的，现在分享给大家供大家参考，有需要的小伙伴们可以来看看。

前言

所谓的redis数据一致性即当进行修改或者保存、删除之后，redis中的数据也应该进行相应变化，不然用户再次查询的时候很可能查询出已经删除过的脏数据。

一、缓存一致的必要性

还是接上篇来说，我们已经解决了redis缓存穿透的问题（简单解决方案，可以再次优化），但是使用redis的时候缓存一致性的问题我们也需要着重考虑，例如：保存了一个新用户之后，就应该同时在redis缓存中也插入该条数据，更新了某条数据在缓存中也应该同步更新，而redis默认的做法是：当你不去设置的时候redis中存放的一值是你之前存放的数据，只有在重启服务器的时候数据才会同步，显然这是非常不可取的，如果是这样的话岂不是每时每刻都要重启服务器，那将是多么大的灾难！

二、业务场景

这里我只说一个场景吧，其他场景都是一样的处理办法，场景为：假设我们将用户数据放入到redis中，此时有新用户注册，在数据库中会插入一条新数据，与此同时要在redis中也插入该条数据，以便于下次查询的时候显示最新数据。

我们先来看一下默认不使用任何处理的情况下redis是否会为我们做一致性操作，现在我的测试数据库中有18条用户数据，此时我们启动系统后注册插入第19条数据后看下redis中是否有19条。

经过注册之后我现在给数据库中插入了第19条数据

接着我们还是使用上篇提到过的查询缓存的方法来获取下所有信息，我们直接来看第最后一条，可以看到最后是润青而不是十九，所以redis默认是没有替我们做缓存一致操作的。

三、缓存一致性实现（方案1）

其实，要想实现一致性很简单，当我们在进行插入操作之后，我们把该条数据取出来同时保存到redis缓存中去，这样再次查询缓存的时候我们也可以看到新的数据，代码如下：

需要注意的是：我这里直接是调用JPA的findAll()，其实更好的做法是根据id去更新刚插入的那一条，这样效率才高，这里只是演示如何实现，接着再来注册一条新数据，看看是否可以在缓存中同时看到：新插入的数据id为29，我们来看下缓存是否存在该条新数据

四、redis缓存一致性实现（方案2）

定期清除redis中的数据，例如设置一个定时任务，每当一个小时的时候就会清除redis中的数据，也就是让redis中的数据失效，然后再次保存、删除的时候之前的 redis中的数据已经不存在，所以相当于是将数据重新设置到redis中去，所以可以保证数据的一致性。