缓存一致性测试方法：基于真实业务场景与模拟数据的对比分析

缓存一致性测试方法：基于真实业务场景与模拟数据的对比分析

在后端服务缓存架构中，缓存一致性始终是核心挑战。本文通过实际业务场景演示如何构建有效的缓存一致性测试方案。

测试场景设计

以电商商品详情页为例，涉及商品信息、库存、价格等多维度数据更新。我们采用以下两种策略进行对比：

策略A：Cache-Aside（旁路缓存）

// 更新数据库后立即删除缓存
public void updateProduct(Long productId, ProductUpdateDTO dto) {
    productMapper.update(dto);
    redisTemplate.delete("product:" + productId);
}

策略B：Write-Through（直写缓存）

// 更新数据库同时更新缓存
public void updateProduct(Long productId, ProductUpdateDTO dto) {
    productMapper.update(dto);
    Product product = productMapper.selectById(productId);
    redisTemplate.opsForValue().set("product:" + productId, product);
}

测试方案

1. 数据准备：构造5000条模拟商品数据，包含价格、库存等字段
2. 并发测试：使用JMeter模拟100个并发请求同时更新同一商品
3. 监控指标：记录缓存命中率、数据库查询延迟、一致性偏差

复现步骤

1. 启动测试服务
2. 执行数据初始化脚本
3. 使用压力测试工具发起并发更新
4. 监控数据库与缓存状态
5. 分析一致性偏差数据

通过对比发现，Cache-Aside策略在高并发下一致性表现更优，但需要处理缓存穿透问题。

关键结论

真实业务场景下的缓存一致性测试应结合具体业务特点设计，建议采用混合策略并配合完善的监控体系。