本地缓存怎么保证数据一致性?
目录
1. 设置合理的缓存过期时间（TTL）
2. 主动更新缓存
3. 监听数据变更事件
4. 双写一致性
5. 缓存版本控制
6. 分布式锁
7. 最终一致性
8. 缓存穿透与雪崩保护
总结
本地缓存的数据一致性是一个复杂的问题，尤其是在分布式系统中。本地缓存通常是应用进程内的缓存（如使用 HashMap、Guava Cache 或 Caffeine），与外部数据源（如数据库、Redis）之间可能存在不一致的情况。以下是保证本地缓存数据一致性的常见策略：
1. 设置合理的缓存过期时间（TTL）
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为缓存设置一个较短的过期时间（Time-To-Live, TTL），确保缓存数据不会长时间与数据源不一致。
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优点：实现简单，适合对一致性要求不高的场景。
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缺点：过期时间内仍可能存在不一致。
2. 主动更新缓存
在数据发生变更时，主动更新或失效缓存：
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写时更新（Write-Through）：
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在更新数据源的同时，同步更新缓存。
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示例：
public void updateData(Key key, Value value) { database.update(key, value); // 更新数据库 cache.put(key, value); // 更新缓存 }
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写时失效（Write-Invalidate）：
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在更新数据源时，使缓存失效，下次读取时重新加载。
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示例：
public void updateData(Key key, Value value) { database.update(key, value); // 更新数据库 cache.invalidate(key); // 失效缓存 }
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