缓存更新失败处理：熔断机制与降级策略在高并发下的表现
最近在项目中遇到一个棘手的缓存一致性问题，特来分享一下踩坑经历。
问题背景
我们的系统采用双写机制，即更新数据库后同时更新缓存。但在高并发场景下，频繁的缓存更新失败导致了数据不一致问题。具体表现为：用户看到的商品价格与实际不符，订单金额计算错误。
复现步骤
- 模拟高并发请求（1000 QPS）
- 同时发起商品价格更新请求
- 观察缓存更新失败率飙升
- 数据库与缓存数据出现不一致
代码实现
@Cacheable(value = "product", key = "#id")
public Product getProduct(Long id) {
return productMapper.selectById(id);
}
@CachePut(value = "product", key = "#product.id")
public Product updateProduct(Product product) {
// 熔断器逻辑
if (circuitBreaker.isOpen()) {
// 降级处理，直接返回缓存数据
return cache.get(product.getId());
}
productMapper.update(product);
return product;
}
熔断机制失效点
在高并发场景下，熔断器触发后并未完全生效，主要原因是：
- 缓存更新失败的异常未被正确捕获
- 降级策略过于简单，缺乏业务判断
- 请求堆积导致熔断器状态未及时恢复
解决方案
最终采用以下改进措施：
- 增加重试机制，避免瞬时失败
- 实现更精细的降级策略，区分不同类型的错误
- 调整熔断器阈值，提高容错能力
建议大家在设计缓存更新策略时，务必考虑高并发场景下的异常处理机制，避免因熔断失效导致的数据一致性问题。
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