性解决Redis缓存内存一致性问题（redis缓存内存一致）

Redis 缓存是很常见的缓存方案，在高并发场景下，Redis 缓存可以帮助我们减轻数据库的压力，提高系统的性能。然而，在 Redis 缓存中，不可避免地会出现缓存与数据库数据不一致的情况，本文就讲解下如何解决 Redis 缓存内存一致性问题。

一、Redis 缓存与数据库数据不一致的原因

Redis 缓存与数据库数据不一致的原因主要有以下几点：

1、缓存失效问题：缓存有过期时间，当缓存过期后，查询的数据来源就变成了数据库，如果在这段时间内数据库的数据发生了变动，那么 Redis 中的数据就不再与数据库中的数据一致。

2、并发写入问题：系统中会有许多个线程同时进行写入，如果两个线程同时写入同一条数据，那么就会产生并发写入问题。当一个线程先更新了数据库中的数据，但是缓存在这个时候还存在，那么就会导致数据不一致的问题。

3、缓存穿透问题：缓存中没有需要查询的数据，导致查询请求直接到达数据库中，如果请求的 key 不存在，就会导致缓存穿透问题。攻击者可以针对这个漏洞发送大量不存在的 key，这样就会导致 Redis 持续访问数据库，导致性能下降。

二、解决方案

1、加锁解决并发写入问题

为了解决并发写入问题，可以在数据写入时加锁，避免多个线程同时写入同一条数据。在写入数据时，先从 Redis 缓存中获取锁，如果获取成功就表示当前线程可以写入数据，否则需要等待其他线程释放锁。可以使用 Redis 的 setnx 命令实现。

示例代码：

public boolean tryGetDistributedLock(String lockKey, String requestId, int expireTime) {
    String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);
    if ("OK".equals(result)) {
        return true;
    }
    return false;
}

2、设置数据过期时间

为了解决缓存失效问题，可以将 Redis 缓存的过期时间设置短一些，强制去更新数据。在系统中，可以设置一个短暂的过期时间，比如 5min，这样可以保证 Redis 缓存中的数据较新。同时，每次查询 Redis 缓存时，都需要检查数据是否过期，如果过期则从数据库中重新查询数据。

示例代码：


public boolean set(String key, String value, int expireTime) {
    String result = jedis.set(key, value);
    if ("OK".equals(result)) {
        jedis.expire(key, expireTime);
        return true;
    }
    return false;
}
public String get(String key) {
    String value = jedis.get(key);
    if (value != null && !value.equals("")) {
        jedis.expire(key, 5 * 60);//更新过期时间
    }
    return value;
}

3、使用 BloomFilter 预防缓存穿透

为了解决缓存穿透问题和提高系统查询效率，可以使用 BloomFilter。BloomFilter 是一种基于哈希的高效数据结构，它可以用于判断一个元素是否存在于集合中。具体实现是将每个 key 值进行多次哈希，然后将多次哈希的结果对应的位图设为 1，在查询时，先判断哈希值对应的位图是否全部为 1，如果都为 1，就代表这个 key 值存在于 Redis 缓存中，如果有一位不为 1，就代表这个 key 值不存在，就没有必要查询数据库。

示例代码：


public class BloomFilter {

    private BitSet bitSet;

    private int[] seeds = {3, 5, 7, 11, 13, 31, 37, 61};

    private int bitSize;

    private int hashSize;

    public BloomFilter(int n, double p) {
        this.bitSize = (int) (-n * Math.log(p) / (Math.log(2) * Math.log(2)));
        this.hashSize = (int) (bitSize * Math.log(2) / n);
        bitSet = new BitSet(bitSize);
    }

    public int[] hash(String value) {
        int[] hashValues = new int[hashSize];
        for (int i = 0; i 
            int seed = seeds[i];
            int hash = 0;
            for (int j = 0; j 
                hash = hash * seed + value.charAt(j);
            }
            hashValues[i] = (bitSize - 1) & hash;
        }
        return hashValues;
    }
    public void add(String value) {
        int[] hashValues = hash(value);
        for (int hashValue : hashValues) {
            bitSet.set(hashValue, true);
        }
    }
    public boolean mightContn(String value) {
        int[] hashValues = hash(value);
        for (int hashValue : hashValues) {
            if (!bitSet.get(hashValue)) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }

}