缓存失效策略设计：基于时间戳与版本号的双层机制

在高并发的后端服务中，缓存一致性问题一直是核心挑战。本文分享一个基于时间戳与版本号的双层缓存失效策略，已在多个生产环境稳定运行。

核心思路 采用双层机制：时间戳层用于粗粒度失效，版本号层实现细粒度控制。当数据更新时，同时修改时间戳和版本号，确保缓存失效的及时性。

实现方案

public class CacheKey {
    private String key;
    private Long timestamp;
    private Integer version;
    
    public CacheKey(String key, Long timestamp, Integer version) {
        this.key = key;
        this.timestamp = timestamp;
        this.version = version;
    }
}

// 更新数据时的逻辑
public void updateData(String id, Data data) {
    // 1. 更新数据库
    dataMapper.update(data);
    
    // 2. 生成新的时间戳和版本号
    Long newTimestamp = System.currentTimeMillis();
    Integer newVersion = getAndIncrementVersion(id);
    
    // 3. 更新缓存键
    CacheKey cacheKey = new CacheKey(id, newTimestamp, newVersion);
    redisTemplate.opsForValue().set(
        "cache_key:" + id, 
        cacheKey, 
        300, TimeUnit.SECONDS
    );
    
    // 4. 删除旧缓存数据
    redisTemplate.delete("data:" + id);
}

验证步骤

模拟并发请求，同时读取并更新同一数据
观察缓存失效时间戳与版本号的同步性
验证旧数据是否被正确清除

该策略有效避免了传统双写机制中的数据不一致问题，推荐在高并发场景下使用。

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