Comment implémenter la fonction de cohérence du cache distribué via Redis

Comment implémenter la fonction de cohérence du cache distribué via Redis

Introduction
Dans les systèmes distribués, la mise en cache est l'une des stratégies courantes pour améliorer les performances et réduire la charge de la base de données. En tant que base de données de cache hautes performances, Redis peut bien prendre en charge la mise en cache distribuée. Cependant, il existe un problème important avec le cache distribué, à savoir la cohérence du cache. Dans un environnement distribué, lorsque plusieurs nœuds exploitent le cache en même temps, une incohérence des données peut facilement se produire. Cet article explique comment utiliser Redis pour implémenter la fonction de cohérence du cache distribué.

1. Analyse des problèmes de cohérence du cache Redis
Dans un environnement distribué, les problèmes de cohérence du cache sont principalement causés par les deux aspects suivants :

1. Incohérence des données causée par des opérations de lecture et d'écriture simultanées : lorsque plusieurs clients lisent et écrivent des données à partir du base de données en même temps Lisez les mêmes données dans Redis et mettez les données en cache dans Redis. Lorsqu'un client modifie les données de la base de données et les met à jour vers Redis, d'autres clients lisent les anciennes données mises en cache, ce qui rend le cache incohérent avec les données de la base de données.
2. Incohérence des données causée par une défaillance du cache : lorsqu'un client supprime ou modifie les données de la base de données et les met à jour vers Redis, les données précédemment mises en cache existent toujours dans le Redis des autres nœuds, ce qui entraîne une incohérence du cache des autres nœuds avec le base de données Les données sont incohérentes.

2. Le verrouillage distribué Redis atteint la cohérence du cache
Afin de résoudre le problème de cohérence du cache, nous pouvons utiliser le mécanisme de verrouillage distribué de Redis. Les verrous distribués peuvent garantir qu'un seul thread peut exécuter le bloc de code verrouillé dans un environnement simultané, garantissant ainsi l'atomicité des lectures et des mises à jour du cache. Voici un exemple de code utilisant le verrou distribué Redis :

import redis.clients.jedis.Jedis; 

public class RedisDistributedLock {

    private static final String LOCK_KEY = "distributed_lock";
    private static final int LOCK_EXPIRE = 30000;
    private static final int TIMEOUT = 5000;

    private static boolean tryGetLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {
        String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);
        return "OK".equals(result);
    }

    private static boolean tryReleaseLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) {
        String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
        Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey), Collections.singletonList(requestId));
        return 1L == (Long) result;
    }

    public static void main(String[] args) {
        Jedis jedis = new Jedis("localhost");

        String requestId = UUID.randomUUID().toString();
        boolean lockAcquired = tryGetLock(jedis, LOCK_KEY, requestId, LOCK_EXPIRE);

        try {
            if (lockAcquired) {
                // 此处执行缓存更新操作
                // ...
            }

            // 其他业务代码
            // ...
        } finally {
            if (lockAcquired) {
                tryReleaseLock(jedis, LOCK_KEY, requestId);
            }
        }

        jedis.close();
    }
}

Dans le code ci-dessus, nous définissons d'abord une méthode tryGetLock pour essayer d'obtenir le verrou, et utilisons la commande setnx de Redi pour implémenter le verrou distribué. Si l'acquisition réussit, l'opération de mise à jour en cache peut être effectuée. Une fois la mise à jour terminée, utilisez la méthode tryReleaseLock pour libérer le verrou afin que d'autres clients puissent l'acquérir. La transaction entière utilise un bloc try-finally pour garantir que le verrou est libéré. tryGetLock 方法来尝试获取锁，并使用Redi的setnx命令来实现分布式锁。如果获取成功，则可以执行缓存的更新操作。在更新完成后，使用 tryReleaseLock 方法来释放锁，以便其他客户端可以获取到锁。整个事务使用try-finally代码块来确保锁的释放。

三、Redis发布订阅功能实现缓存失效一致性
缓存失效也是导致缓存一致性问题的重要原因之一。为了解决这个问题，Redis提供了发布订阅功能，可以通过发布订阅消息来通知其他节点删除缓存。以下是一个使用Redis发布订阅功能的示例代码：

import redis.clients.jedis.Jedis; 

public class RedisCacheInvalidation {

    private static final String CHANNEL_NAME = "cache_invalidation";

    public static void main(String[] args) {
        Jedis jedis = new Jedis("localhost");

        // 在缓存更新时发布一条消息
        jedis.publish(CHANNEL_NAME, "cache_updated");

        // 其他节点订阅该消息，并在接收到消息时清除本地缓存
        jedis.subscribe(new JedisPubSub() {
            @Override
            public void onMessage(String channel, String message) {
                if (CHANNEL_NAME.equals(channel)) {
                    // 清除本地缓存
                    // ...
                }
            }
        }, CHANNEL_NAME);

        jedis.close();
    }
}

在上述代码中，我们通过 jedis.publish 方法发布一条缓存更新消息到指定的频道。其他节点可以通过 jedis.subscribe

3. La fonction de publication et d'abonnement de Redis atteint la cohérence de l'invalidation du cache

L'invalidation du cache est également l'une des raisons importantes des problèmes de cohérence du cache. Afin de résoudre ce problème, Redis fournit une fonction de publication et d'abonnement, qui peut demander aux autres nœuds de supprimer le cache en publiant et en s'abonnant des messages. Voici un exemple de code utilisant la fonction de publication et d'abonnement Redis :
rrreee

Dans le code ci-dessus, nous publions un message de mise à jour du cache sur le canal spécifié via la méthode jedis.publish. D'autres nœuds peuvent s'abonner au canal via la méthode jedis.subscribe et vider le cache local lorsque des messages sont reçus.

Conclusion

Redis, en tant que base de données de cache hautes performances, peut atteindre la cohérence du cache distribué grâce à des verrous distribués et à des fonctions de publication et d'abonnement. En utilisant ces fonctions, nous pouvons garantir la cohérence des opérations de lecture et d'écriture simultanées et l'invalidation du cache dans un environnement distribué, améliorant ainsi la fiabilité et les performances du système.
• Références :
• Site officiel de Redis : https://redis.io/

Principe de mise en œuvre du verrouillage distribué Redis : https://redis.io/topics/distlock🎜🎜Introduction à la fonction de publication et d'abonnement de Redis : https : / /redis.io/topics/pubsub🎜🎜

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