redis数据一致性解决方案 - JiyangM/spring GitHub Wiki

一致性问题是分布式常见问题，还可以再分为最终一致性和强一致性。数据库和缓存双写，就必然会存在不一致的问题。答这个问题，先明白一个前提。就是如果对数据有强一致性要求，不能放缓存。我们所做的一切，只能保证最终一致性。另外，我们所做的方案其实从根本上来说，只能说降低不一致发生的概率，无法完全避免。因此，有强一致性要求的数据，不能放缓存。

方案一：

spring-data-redis 配合Spring的缓存注解 @Cacheable @CachePut @CacheEvict，数据更新后调用接口方法进行缓存的异步更新操作。

方案二：

CacheDao 定义DataChangeObserver观察者用于清除缓存，当某些数据进行更新操作的时候，添加一个观察者实例。