缓存更新失败处理机制：重试策略与熔断器实战对比

在高并发场景下，缓存更新失败是常见的问题。本文将通过实战案例对比两种主流的失败处理机制：重试策略与熔断器。

问题场景

假设我们有一个商品库存缓存系统，在更新库存时可能出现网络抖动或数据库连接超时导致的更新失败。

重试策略实现

@Retryable(value = {Exception.class}, maxAttempts = 3, backoff = @Backoff(delay = 1000))
public void updateStock(Long productId, int quantity) {
    // 更新数据库
    productRepository.updateStock(productId, quantity);
    // 更新缓存
    cacheService.set("stock:" + productId, quantity);
}

熔断器实现

@CircuitBreaker(name = "stockUpdate", fallbackMethod = "fallbackUpdate")
public void updateStockWithCircuitBreaker(Long productId, int quantity) {
    // 执行更新操作
    productRepository.updateStock(productId, quantity);
    cacheService.set("stock:" + productId, quantity);
}

public void fallbackUpdate(Long productId, int quantity) {
    // 熔断降级处理
    log.warn("库存更新熔断，使用默认值");
    cacheService.set("stock:" + productId, 0);
}

实际测试步骤

1. 模拟数据库连接异常
2. 观察重试机制是否正常工作
3. 使用熔断器测试服务降级

总结

在实际项目中，应根据业务场景选择合适的失败处理策略。对于可恢复的瞬时错误，使用重试；对于可能长期不可用的服务，采用熔断机制。