Redis与MyBatis的数据一致性最佳实践

在分布式系统中，确保Redis与MyBatis的数据一致性是一个挑战。以下是一些最佳实践：

数据一致性最佳实践

• 使用分布式锁：在更新操作中使用分布式锁，确保同一时间只有一个客户端可以访问资源，避免并发问题。
• 合理设置缓存失效策略：例如，使用LRU算法来淘汰缓存中的旧数据，确保缓存中的数据是最新的。
• 利用事务机制：在更新数据库和缓存时，使用分布式事务来确保数据的一致性。
• 读写分离：将读操作和写操作分离到不同的节点，减少数据不一致的风险。
• 缓存更新策略：采用Cache Aside Pattern，即先查询缓存，如果不存在则查询数据库并更新缓存。更新数据时，更新数据库并删除缓存，使缓存数据失效。
• 消息队列重试机制：在删除缓存时，如果操作失败，可以利用消息队列进行重试，确保数据最终一致性。

技术实现方案

• 通过AOP对DB的操作方法进行拦截：查询方法采用一个切面，删除和更新方法采用一个切面，然后按照上述流程进行编写。
• 使用消息队列进行最终一致性补偿：在删除缓存失败时，通过消息队列进行重试，确保数据最终一致。

注意事项

• 在实际应用中，需要根据具体的业务需求和系统架构，选择合适的缓存策略和同步机制，以确保数据的一致性和系统的稳定性。

通过上述方法和注意事项，可以有效地提高Redis与MyBatis之间数据一致性的可靠性和稳定性。