redis数据一致性的实现示例
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。
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
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。
到此这篇关于redis数据一致性的实现示例的文章就介绍到这了,更多相关redis数据一致性内容请搜索软件开发网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持软件开发网！
