缓存一致性架构设计：基于微服务与分布式系统的同步机制比较

在微服务架构中，缓存一致性是保障数据准确性的核心挑战。本文将对比几种主流的同步机制，并提供可复现的解决方案。

双写机制

这是最直接的方式，在更新数据库的同时同步更新缓存：

@Transactional
public void updateUser(User user) {
    userMapper.update(user);
    cache.put("user:" + user.getId(), user);
}

但这种方式存在事务一致性风险，需要确保数据库和缓存操作在同一事务中。

延迟双删策略

先删除缓存，更新数据库，再延迟删除缓存：

public void updateUser(User user) {
    cache.delete("user:" + user.getId());
    userMapper.update(user);
    Thread.sleep(500); // 延迟删除
    cache.delete("user:" + user.getId());
}

适用于读多写少的场景，但会引入一定的延迟。

消息队列异步更新

通过消息中间件实现最终一致性：

public void updateUser(User user) {
    userMapper.update(user);
    // 发送更新消息到MQ
    messageProducer.send("user.update", user.getId());
}

// 消费者处理
@RabbitListener(queues = "user.update")
public void handleUserUpdate(Long userId) {
    User user = userMapper.findById(userId);
    cache.put("user:" + userId, user);
}

该方案通过异步解耦，提高系统吞吐量。

架构建议

1. 读多写少场景使用延迟双删
2. 高并发场景采用消息队列
3. 对一致性要求极高的业务使用双写机制

实践证明，合理的缓存策略需要结合业务特点进行选择。