缓存部署架构：单机vs集群模式下一致性保障差异

在后端服务缓存架构中，单机模式与集群模式下的一致性保障存在显著差异。本文将从部署架构角度分析两种模式下的缓存一致性挑战。

单机模式一致性保障

在单机环境下，缓存通常与应用部署在同一进程内，通过本地缓存机制实现数据一致性。例如使用Caffeine缓存：

public class LocalCacheService {
    private final Cache<String, Object> cache = Caffeine.newBuilder()
        .maximumSize(1000)
        .expireAfterWrite(30, TimeUnit.MINUTES)
        .build();
    
    public void updateData(String key, Object value) {
        cache.put(key, value);
        // 单机模式下无需额外同步机制
    }
}

集群模式一致性挑战

集群环境下，多个实例同时存在缓存副本，需要引入分布式缓存解决方案。推荐使用Redis集群：

@Component
public class RedisCacheService {
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
    
    // 写操作时先更新数据库再删除缓存
    public void updateData(String key, Object value) {
        // 1. 更新数据库
        database.update(key, value);
        // 2. 删除缓存（延迟双删）
        redisTemplate.delete(key);
    }
}

实践建议

1. 单机模式：适用于小型应用，可采用本地缓存+数据库同步机制
2. 集群模式：推荐使用Redis集群+分布式锁机制，确保缓存一致性
3. 核心原则：读操作优先级高于写操作，避免缓存击穿

通过合理的架构设计，可在不同部署模式下有效保障缓存数据一致性。