缓存同步异常处理：超时、网络抖动的容错策略设计

在高并发的后端服务中，缓存同步异常处理是保障数据一致性的关键环节。本文将重点讨论超时和网络抖动场景下的容错策略设计。

问题复现步骤：

假设使用Redis作为缓存层，当更新数据库后需要同步更新缓存
在高并发场景下，网络抖动可能导致缓存更新请求超时
如果不进行容错处理，会出现缓存与数据库数据不一致的问题

解决方案对比：

方案一：超时重试机制

public void updateCacheWithRetry(String key, String value) {
    int maxRetries = 3;
    for (int i = 0; i < maxRetries; i++) {
        try {
            redisTemplate.opsForValue().set(key, value, 30, TimeUnit.SECONDS);
            break;
        } catch (Exception e) {
            if (i == maxRetries - 1) throw e;
            Thread.sleep(100 * (i + 1)); // 指数退避
        }
    }
}

方案二：双写机制 + 延迟双删

public void updateDataAndCache(String key, String value) {
    // 先更新数据库
    updateDatabase(key, value);
    
    // 双写缓存（先删除再写入）
    redisTemplate.delete(key);
    redisTemplate.opsForValue().set(key, value, 30, TimeUnit.SECONDS);
    
    // 延迟双删
    new Thread(() -> {
        try { Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) {}
        redisTemplate.delete(key);
    }).start();
}

容错策略建议：

针对超时场景，采用指数退避重试机制
针对网络抖动，结合双写和延迟双删策略
建议引入熔断器防止雪崩效应

这种设计能在保障性能的同时，有效处理缓存同步过程中的异常情况。

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