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在分布式系统中，数据一致性是一个重要的问题，因为可能存在多个客户端同时读写同一数据，或者数据在不同…传送门：Redis教程汇总篇，让你从入门到精通

Redis

作为缓存层时，保证缓存中的数据与数据库中的数据保持一致的状态。

在分布式系统中，数据一致性是一个重要的问题，因为可能存在多个客户端同时读写同一数据，或者数据在不同节点间需要同步更新。

数据更新：当数据库中的数据被修改后，相关联的缓存数据需要被相应地更新或失效，以避免返回陈旧的数据。

数据失效：当缓存的数据被认定为过时（可以是时间过期，或者因为底层数据有变更）时，必须从缓存中移除，以确保下次读取会从后端数据库加载最新数据。

数据同步：在分布式缓存环境中，相同的数据可能会存储在多个缓存节点上。

这就要求所有的节点在数据变化时保持同步，从而确保数据的一致性。

为了处理这些挑战，你可以采取以下几种常见的方法保证缓存一致性：

强一致性

确保缓存和数据库的写入操作是原子的，即任何时刻，所有客户端看到的数据总是最新的。

在实践中，这通常需要使用分布式锁或事务来实现，但可能会带来性能上的开销。

弱一致性

接受在短时间内缓存数据可能不同步的情况，但确保在一定时间后能够达到一致性。

例如，可以通过设置缓存的过期时间来自动让旧数据失效。

缓存更新策略

比如采用“写入时更新”（Write-through）、“写入后更新”（Write-behind）等策略，这些策略定义了不同的数据同步时机和方式。

维护缓存和数据库的一致性可能会很复杂，需要在数据的实时性（一致性）和系统的性能之间做权衡。

正确的缓存策略和实现细节取决于具体的应用场景和对数据一致性的需求。

缓存一致性

缓存中有数据，那么，缓存的数据值需要和数据库中的值相同；缓存中本身没有数据，那么，数据库中的值必须是最新值。

缓存同步策略

先更新缓存，再更新数据库；先更新数据库，再更新缓存；先删除缓存，再更新数据库；先更新数据库，再删除缓存；先删除缓存，再更新数据库，延迟一会后，再删除缓存（延迟双删）；代码实现

用一个HashMap模拟数据库存储

org.redisson.api.RedissonClient;

import

org.redisson.client.codec.StringCodec;

import

org.redisson.config.Config;import

java.util.Date;

java.util.concurrent.TimeUnit;import

static

com.single.conherence.DataBaseConstant.DATA_MAP;/***

@program:

Config();config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");StringCodec

stringCodec

StringCodec();config.setCodec(stringCodec);RedissonClient

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