Redis订阅发布你会用了吗？

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Redis实现多级缓存时的数据一致性保证

在实际应用中，为了提高数据访问的效率和减轻数据库的压力，通常会在系统中使用多级缓存策略。Redis作为一个常用的分布式缓存系统，可以通过多级缓存来保证数据的一致性。本文将介绍两种主要措施来保证本地缓存和Redis缓存数据的一致性：

1. 主动措施：通过Redis的订阅发布模型来实现。当Redis中的数据发生变更时，所有订阅者会收到通知，从而更新本地缓存。

2. 被动措施：本地缓存设置失效时间，当缓存失效后，主动从Redis中获取最新的数据。

本文主要通过代码示例展示如何在Spring Boot项目中实现Redis的订阅发布机制和本地缓存的使用。

1. Redis的订阅发布 1.1 添加依赖

首先，在项目的pom.xml文件中添加Spring Boot Data Redis和Guava的依赖：

     

 org.springframework.boot groupId>     

 spring-boot-starter-data-redis artifactId> dependency> 

     

 com.google.guava groupId>     

 guava artifactId>     

 27.0.1-jre version> dependency>

Redis使用list结构实现订阅发布。订阅者和发布者可以在不同的项目中，但必须使用同一个Redis实例。

下图展示了Redis的订阅发布模型：

在代码中使用了Guava的Cache来实现本地缓存，并设置了失效时间。当监听到Redis修改时，主动修改本地缓存。同时，缓存失效后也会去Redis中获取数据并更新本地缓存。

package com.javagpt.back.interceptor;

import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.alibaba.fastjson.TypeReference;
import com.google.common.cache.Cache;
import com.google.common.cache.CacheBuilder;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.servlet.HandlerInterceptor;

import javax.annotation.Resource;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.util.LinkedHashSet;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Component
public class FuseInterceptor implements HandlerInterceptor {

    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

     // 设置超时时间的Guava Cache 
    public static Cache
         
  moduleCache = CacheBuilder.newBuilder()              // 写入缓存后，10秒后过期             .expireAfterWrite( 10, TimeUnit.SECONDS)             .build();      @Override      public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws ExecutionException {          // 先在本地缓存中获取内容，若获取不到，直接查询Redis并放入本地缓存（线程安全）         String moduleStatus = (String) moduleCache.get( "topic:service_xx:module", () -> {              // 若本地缓存获取不到，那么去Redis查询数据并放入缓存。             String value = stringRedisTemplate.opsForValue().get( "service_xx:module");              return StringUtils.isBlank(value) ?  "close" : value;         });          // 拦截器处理          return  true;     }      /**      * 订阅发布获取到最新的Redis内容      *      * @param type    监听队列的名      * @param message 监听到的信息      */      public void refreshCache(String type, String message) {          if ( "topic:service_xx".equals(type)) {              // 若是这个队列的消息，那么将其转换为Set 结构，并放入缓存中             Set  patterns = JSONObject.parseObject(message,                      new TypeReference >() {}.getType());             moduleCache.put(type, patterns);         }  else {             moduleCache.put(type, message);         }     } }

在需要发布消息的地方，使用以下代码进行消息发布：

// 发布消息 
stringRedisTemplate.convertAndSend("topic:service_xx:module","发送的消息");
 // 将消息存储到Redis中，以便本地缓存失效后查询Redis缓存 
stringRedisTemplate.opsForValue().set("service_xx:module","发送的消息");

通过上述代码配置，当Redis中的数据发生变更时，订阅者可以及时收到通知并更新本地缓存，从而保证数据的一致性。同时，当本地缓存失效后，会主动查询Redis获取最新数据，以保证数据的一致性。

2. 总结

通过本文的介绍，我们了解了如何使用Redis的订阅发布机制以及本地缓存设置失效时间的方法来保证数据的一致性。通过这些措施，可以有效地提高系统的数据访问效率，减轻数据库的压力，同时保证数据的一致性。欢迎在评论区留言讨论。

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