当前位置： 首页 > ai >正文

Redis高级篇：在Nginx、Redis、Tomcat（JVM）各环节添加缓存以实现多级缓存

ai 2025/8/27 6:19:07

摘要：多级缓存通过在 Nginx、Redis、Tomcat（JVM）各环节添加缓存，解决传统缓存中 Tomcat 瓶颈与 Redis 失效冲击数据库问题。利用 Caffeine 实现 JVM 缓存，OpenResty 结合 Lua 处理 Nginx 层逻辑，通过 Redis 缓存预热，提升缓存命中率与系统性能。

1.什么是多级缓存

传统的缓存策略一般是请求到达Tomcat后，先查询Redis，如果未命中则查询数据库，如图：

存在下面的问题：

1.请求要经过Tomcat处理，Tomcat的性能成为整个系统的瓶颈

2.Redis缓存失效时，会对数据库产生冲击

多级缓存就是充分利用请求处理的每个环节，分别添加缓存，减轻Tomcat压力，提升服务性能：

  • 浏览器访问静态资源时，优先读取浏览器本地缓存

  • 访问非静态资源（ajax查询数据）时，访问服务端

  • 请求到达Nginx后，优先读取Nginx本地缓存

  • 如果Nginx本地缓存未命中，则去直接查询Redis缓存

  • 如果Redis查询未命中，则查询Tomcat

  • 请求进入Tomcat后，优先查询JVM进程缓存

  • 如果JVM进程缓存未命中，则查询数据库

在多级缓存架构中，Nginx内部需要编写本地缓存查询、Redis查询、Tomcat查询的业务逻辑，因此这样的nginx服务不再是一个反向代理服务器，而是一个编写业务的Web服务器了。

因此这样的业务Nginx服务也需要搭建集群来提高并发，再有专门的nginx服务来做反向代理：

而后端，主要注重下面的四大核心内容：

  1. JVM进程缓存  
  2. Lua语法入门
  3. 实现多级缓存  
  4. 缓存同步策略 

                                                       

2.JVM进程缓存

为了演示多级缓存的案例，我们先准备一个商品查询的业务。

2.1.导入案例

效果如图：

2.2.初识Caffeine

缓存在日常开发中启动至关重要的作用，由于是存储在内存中，数据的读取速度是非常快的，能大量减少对数据库的访问，减少数据库的压力。我们把缓存分为两类：

  • 分布式缓存，例如Redis：

    • 优点：存储容量更大、可靠性更好、可以在集群间共享

    • 缺点：访问缓存有网络开销

    • 场景：缓存数据量较大、可靠性要求较高、需要在集群间共享

  • 进程本地缓存，例如 Caffeine、HashMap：

    • 优点：读取本地内存，没有网络开销，速度更快

    • 缺点：存储容量有限、可靠性较低、无法共享

    • 场景：性能要求较高，缓存数据量较小

我们今天会利用Caffeine框架来实现JVM进程缓存。

Caffeine是一个基于Java8开发的，提供了近乎最佳命中率的高性能的本地缓存库。目前Spring内部的缓存使用的就是Caffeine。

Caffeine的性能非常好，下图是官方给出的性能对比：

可以看到Caffeine的性能遥遥领先！

Caffeine的使用

引入Maven依赖：

<dependency><groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId><artifactId>caffeine</artifactId><version>3.1.8</version>
</dependency>

缓存使用的基本API：

@Test
void testBasicOps() {// 构建cache对象Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder().build();
​// 存数据cache.put("blogger", "Purse Wind");
​// 取数据String bg = cache.getIfPresent("blogger");
​// 取数据，包含两个参数：// 参数一：缓存的key// 参数二：Lambda表达式，表达式参数就是缓存的key，方法体是查询数据库的逻辑// 优先根据key查询JVM缓存，如果未命中，则执行参数二的Lambda表达式String defaultbg = cache.get("defaultbg", key -> {// 根据key去数据库查询数据return "张哈大";});
}

Caffeine既然是缓存的一种，肯定需要有缓存的清除策略，不然的话内存总会有耗尽的时候。

Caffeine提供了三种缓存驱逐策略：

  • 基于容量：设置缓存的数量上限

// 创建缓存对象
Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder().maximumSize(1) // 设置缓存大小上限为 1.build();

  • 基于时间：设置缓存的有效时间

// 创建缓存对象
Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()// 设置缓存有效期为 10 秒，从最后一次写入开始计时 .expireAfterWrite(Duration.ofSeconds(10)) .build();

  • 基于引用：设置缓存为软引用或弱引用，利用GC来回收缓存数据。性能较差，不建议使用。

注意：在默认情况下，当一个缓存元素过期的时候，Caffeine不会自动立即将其清理和驱逐。而是在一次读或写操作后，或者在空闲时间完成对失效数据的驱逐。

2.3.实现JVM进程缓存

2.3.1.需求

利用Caffeine实现下列需求：

  • 给根据id查询商品的业务添加缓存，缓存未命中时查询数据库

  • 给根据id查询商品库存的业务添加缓存，缓存未命中时查询数据库

  • 缓存初始大小为100

  • 缓存上限为10000

2.3.2.实现

首先，我们需要定义两个Caffeine的缓存对象，分别保存商品、库存的缓存数据。

在item-service的com.heima.item.config包下定义CaffeineConfig类：


@Configuration
public class CaffeineConfig {
​@Beanpublic Cache<Long, Item> itemCache(){return Caffeine.newBuilder().initialCapacity(100).maximumSize(10_000).build();}
​@Beanpublic Cache<Long, ItemStock> stockCache(){return Caffeine.newBuilder().initialCapacity(100).maximumSize(10_000).build();}
}

 然后，修改item-service中的com.heima.item.web包下的ItemController类，添加缓存逻辑：

@RestController
@RequestMapping("item")
public class ItemController {
​@Autowiredprivate IItemService itemService;@Autowiredprivate IItemStockService stockService;
​@Autowiredprivate Cache<Long, Item> itemCache;@Autowiredprivate Cache<Long, ItemStock> stockCache;// ...其它略@GetMapping("/{id}")public Item findById(@PathVariable("id") Long id) {return itemCache.get(id, key -> itemService.query().ne("status", 3).eq("id", key).one());}
​@GetMapping("/stock/{id}")public ItemStock findStockById(@PathVariable("id") Long id) {return stockCache.get(id, key -> stockService.getById(key));}
}

3.Lua语法入门

Nginx编程需要用到Lua语言，因此我们必须先入门Lua的基本语法。

3.1.初识Lua 

Lua 是一种轻量小巧的脚本语言，用标准C语言编写并以源代码形式开放， 其设计目的是为了嵌入应用程序中，从而为应用程序提供灵活的扩展和定制功能。

Lua经常嵌入到C语言开发的程序中，例如游戏开发、游戏插件等。

Nginx本身也是C语言开发，因此也允许基于Lua做拓展。

3.1.HelloWorld

CentOS7默认已经安装了Lua语言环境，所以可以直接运行Lua代码。

1）在Linux虚拟机的任意目录下，新建一个hello.lua文件

2）添加下面的内容

print("Hello World!")  

3）运行

3.2.变量和循环

学习任何语言必然离不开变量，而变量的声明必须先知道数据的类型。

3.2.1.Lua的数据类型

Lua中支持的常见数据类型包括：

另外，Lua提供了type()函数来判断一个变量的数据类型：

3.2.2.声明变量

Lua声明变量的时候无需指定数据类型，而是用local来声明变量为局部变量：

-- 声明字符串，可以用单引号或双引号，
local str = 'hello'
-- 字符串拼接可以使用 ..
local str2 = 'hello' .. 'world'
-- 声明数字
local num = 21
-- 声明布尔类型
local flag = true

Lua中的table类型既可以作为数组，又可以作为Java中的map来使用。数组就是特殊的table，key是数组角标而已：

-- 声明数组 ，key为角标的 table
local arr = {'java', 'python', 'lua'}
-- 声明table，类似java的map
local map =  {name='Jack', age=21}

Lua中的数组角标是从1开始，访问的时候与Java中类似：

-- 访问数组，lua数组的角标从1开始
print(arr[1])

Lua中的table可以用key来访问：

-- 访问table
print(map['name'])
print(map.name)

3.2.3.循环

对于table，我们可以利用for循环来遍历。不过数组和普通table遍历略有差异。

遍历数组：

-- 声明数组 key为索引的 table
local arr = {'java', 'python', 'lua'}
-- 遍历数组
for index,value in ipairs(arr) doprint(index, value) 
end

遍历普通table

-- 声明map，也就是table
local map = {name='Jack', age=21}
-- 遍历table
for key,value in pairs(map) doprint(key, value) 
end

3.3.条件控制、函数

Lua中的条件控制和函数声明与Java类似。

3.3.1.函数

定义函数的语法：

function 函数名( argument1, argument2..., argumentn)-- 函数体return 返回值
end

例如，定义一个函数，用来打印数组：

function printArr(arr)for index, value in ipairs(arr) doprint(value)end
end

3.3.2.条件控制

类似Java的条件控制，例如if、else语法：

if(布尔表达式)
then--[ 布尔表达式为 true 时执行该语句块 --]
else--[ 布尔表达式为 false 时执行该语句块 --]
end

与java不同，布尔表达式中的逻辑运算是基于英文单词：

3.3.3.案例

需求：自定义一个函数，可以打印table，当参数为nil时，打印错误信息

function printArr(arr)if not arr thenprint('数组不能为空！')endfor index, value in ipairs(arr) doprint(value)end
end

4.实现多级缓存

多级缓存的实现离不开Nginx编程，而Nginx编程又离不开OpenResty。

4.1.OpenResty简介

OpenResty® 是一个基于 Nginx的高性能 Web 平台，用于方便地搭建能够处理超高并发、扩展性极高的动态 Web 应用、Web 服务和动态网关。具备下列特点：

  • 具备Nginx的完整功能

  • 基于Lua语言进行扩展，集成了大量精良的 Lua 库、第三方模块

  • 允许使用Lua自定义业务逻辑、自定义库

4.2.OpenResty快速入门

我们希望达到的多级缓存架构如图：

其中：

  • windows上的nginx用来做反向代理服务，将前端的查询商品的ajax请求代理到OpenResty集群

  • OpenResty集群用来编写多级缓存业务

4.2.1.反向代理流程

现在，商品详情页使用的是假的商品数据。不过在浏览器中，可以看到页面有发起ajax请求查询真实商品数据。

这个请求如下：

请求地址是localhost，端口是80，就被windows上安装的Nginx服务给接收到了。然后代理给了OpenResty集群：

我们需要在OpenResty中编写业务，查询商品数据并返回到浏览器。

但是这次，我们先在OpenResty接收请求，返回假的商品数据。

4.2.2.OpenResty监听请求

OpenResty的很多功能都依赖于其目录下的Lua库，需要在nginx.conf中指定依赖库的目录，并导入依赖：

1）添加对OpenResty的Lua模块的加载

修改/usr/local/openresty/nginx/conf/nginx.conf文件，在其中的http下面，添加下面代码：

#lua 模块
lua_package_path "/usr/local/openresty/lualib/?.lua;;";
#c模块     
lua_package_cpath "/usr/local/openresty/lualib/?.so;;";

2）监听/api/item路径

修改/usr/local/openresty/nginx/conf/nginx.conf文件，在nginx.conf的server下面，添加对/api/item这个路径的监听：

location  /api/item {# 默认的响应类型default_type application/json;# 响应结果由lua/item.lua文件来决定content_by_lua_file lua/item.lua;
}

这个监听，就类似于SpringMVC中的@GetMapping("/api/item")做路径映射。

而content_by_lua_file lua/item.lua则相当于调用item.lua这个文件，执行其中的业务，把结果返回给用户。相当于java中调用service。

4.2.3.编写item.lua

1）在/usr/loca/openresty/nginx目录创建文件夹：lua

2）在/usr/loca/openresty/nginx/lua文件夹下，新建文件：item.lua

3）编写item.lua，返回假数据

item.lua中，利用ngx.say()函数返回数据到Response中

ngx.say('{"id":10001,"name":"SALSA AIR","title":"RIMOWA 21寸托运箱拉杆箱 SALSA AIR系列果绿色 820.70.36.4","price":17900,"image":"https://m.360buyimg.com/mobilecms/s720x720_jfs/t6934/364/1195375010/84676/e9f2c55f/597ece38N0ddcbc77.jpg!q70.jpg.webp","category":"拉杆箱","brand":"RIMOWA","spec":"","status":1,"createTime":"2019-04-30T16:00:00.000+00:00","updateTime":"2019-04-30T16:00:00.000+00:00","stock":2999,"sold":31290}')

4）重新加载配置

nginx -s reload

4.3.请求参数处理

上一节中，我们在OpenResty接收前端请求，但是返回的是假数据。

要返回真实数据，必须根据前端传递来的商品id，查询商品信息才可以。

那么如何获取前端传递的商品参数呢？

4.3.1.获取参数的API

OpenResty中提供了一些API用来获取不同类型的前端请求参数：

4.3.2.获取参数并返回

在前端发起的ajax请求如图：

可以看到商品id是以路径占位符方式传递的，因此可以利用正则表达式匹配的方式来获取ID

1）获取商品id

修改/usr/loca/openresty/nginx/nginx.conf文件中监听/api/item的代码，利用正则表达式获取ID：

location ~ /api/item/(\d+) {# 默认的响应类型default_type application/json;# 响应结果由lua/item.lua文件来决定content_by_lua_file lua/item.lua;
}

2）拼接ID并返回

修改/usr/loca/openresty/nginx/lua/item.lua文件，获取id并拼接到结果中返回：

-- 获取商品id
local id = ngx.var[1]
-- 拼接并返回
ngx.say('{"id":' .. id .. ',"name":"SALSA AIR","title":"RIMOWA 21寸托运箱拉杆箱 SALSA AIR系列果绿色 820.70.36.4","price":17900,"image":"https://m.360buyimg.com/mobilecms/s720x720_jfs/t6934/364/1195375010/84676/e9f2c55f/597ece38N0ddcbc77.jpg!q70.jpg.webp","category":"拉杆箱","brand":"RIMOWA","spec":"","status":1,"createTime":"2019-04-30T16:00:00.000+00:00","updateTime":"2019-04-30T16:00:00.000+00:00","stock":2999,"sold":31290}')

4.4.查询Tomcat

拿到商品ID后，本应去缓存中查询商品信息，不过目前我们还未建立nginx、redis缓存。因此，这里我们先根据商品id去tomcat查询商品信息。我们实现如图部分：

注意：我们的OpenResty是在虚拟机，Tomcat是在Windows电脑上。两者IP一定不要搞错了。

4.4.1.发送http请求的API

nginx提供了内部API用以发送http请求：

local resp = ngx.location.capture("/path",{method = ngx.HTTP_GET,   -- 请求方式args = {a=1,b=2},  -- get方式传参数
})

返回的响应内容包括：

  • resp.status：响应状态码

  • resp.header：响应头，是一个table

  • resp.body：响应体，就是响应数据

注意：这里的path是路径，并不包含IP和端口。这个请求会被nginx内部的server监听并处理。

但是我们希望这个请求发送到Tomcat服务器，所以还需编写一个server来对这个路径做反向代理：
​​

 location /path {# 这里是windows电脑的ip和Java服务端口，需要确保windows防火墙处于关闭状态proxy_pass http://192.168.150.1:8081; }

原理如图：

4.4.2.封装http工具

下面，我们封装一个发送Http请求的工具，基于ngx.location.capture来实现查询tomcat。

1）添加反向代理，到windows的Java服务

因为item-service中的接口都是/item开头，所以我们监听/item路径，代理到windows上的tomcat服务。

修改 /usr/local/openresty/nginx/conf/nginx.conf文件，添加一个location：

location /item {proxy_pass http://192.168.150.1:8081;
}

以后，只要我们调用ngx.location.capture("/item")，就一定能发送请求到windows的tomcat服务。

2）封装工具类

之前我们说过，OpenResty启动时会加载以下两个目录中的工具文件：

所以，自定义的http工具也需要放到这个目录下。

在/usr/local/openresty/lualib目录下，新建一个common.lua文件：

vi /usr/local/openresty/lualib/common.lua

内容如下:

-- 封装函数，发送http请求，并解析响应
local function read_http(path, params)local resp = ngx.location.capture(path,{method = ngx.HTTP_GET,args = params,})if not resp then-- 记录错误信息，返回404ngx.log(ngx.ERR, "http请求查询失败, path: ", path , ", args: ", args)ngx.exit(404)endreturn resp.body
end
-- 将方法导出
local _M = {  read_http = read_http
}  
return _M

这个工具将read_http函数封装到_M这个table类型的变量中，并且返回，这类似于导出。

使用的时候，可以利用require('common')来导入该函数库，这里的common是函数库的文件名。

3）实现商品查询

最后，我们修改/usr/local/openresty/lua/item.lua文件，利用封装的函数库实现对tomcat的查询：

-- 引入自定义common工具模块，返回值是common中返回的 _M
local common = require("common")
-- 从 common中获取read_http这个函数
local read_http = common.read_http
-- 获取路径参数
local id = ngx.var[1]
-- 根据id查询商品
local itemJSON = read_http("/item/".. id, nil)
-- 根据id查询商品库存
local itemStockJSON = read_http("/item/stock/".. id, nil)

这里查询到的结果是json字符串，并且包含商品、库存两个json字符串，页面最终需要的是把两个json拼接为一个json：

这就需要我们先把JSON变为lua的table，完成数据整合后，再转为JSON。

4.4.3.CJSON工具类

OpenResty提供了一个cjson的模块用来处理JSON的序列化和反序列化。

1）引入cjson模块：

local cjson = require "cjson"

2）序列化：

local obj = {name = 'jack',age = 21
}
-- 把 table 序列化为 json
local json = cjson.encode(obj)

3）反序列化：

local json = '{"name": "jack", "age": 21}'
-- 反序列化 json为 table
local obj = cjson.decode(json);
print(obj.name)

4.4.4.实现Tomcat查询

下面，我们修改之前的item.lua中的业务，添加json处理功能：

-- 导入common函数库
local common = require('common')
local read_http = common.read_http
-- 导入cjson库
local cjson = require('cjson')-- 获取路径参数
local id = ngx.var[1]
-- 根据id查询商品
local itemJSON = read_http("/item/".. id, nil)
-- 根据id查询商品库存
local itemStockJSON = read_http("/item/stock/".. id, nil)-- JSON转化为lua的table
local item = cjson.decode(itemJSON)
local stock = cjson.decode(stockJSON)-- 组合数据
item.stock = stock.stock
item.sold = stock.sold-- 把item序列化为json 返回结果
ngx.say(cjson.encode(item))

4.4.5.基于ID负载均衡

刚才的代码中，我们的tomcat是单机部署。而实际开发中，tomcat一定是集群模式：

OpenResty 默认轮询负载均衡 Tomcat 集群，导致 JVM 缓存（进程内不可共享）命中率低 —— 如查询 /item/10001，首次访问 8081 生成缓存，下次轮询到 8082 仍需查库，缓存未复用。

方案：基于商品 ID（请求路径）做负载均衡，而非轮询。

1）原理

nginx提供了基于请求路径做负载均衡的算法：

  • 利用 Nginx 路径 Hash 负载均衡算法：对请求路径（如 /item/10001）做 Hash 运算，结果对 Tomcat 节点数取余。
  • 余数固定对应某一 Tomcat（如 2 台节点时，/item/10001 Hash 取余结果固定，始终指向同一节点），确保同一商品每次访问同一 Tomcat，JVM 缓存必生效。

2）实现

修改/usr/local/openresty/nginx/conf/nginx.conf文件，实现基于ID做负载均衡。

首先，定义tomcat集群，并设置基于路径做负载均衡：

upstream tomcat-cluster {hash $request_uri;server 192.168.150.1:8081;server 192.168.150.1:8082;
}

然后，修改对tomcat服务的反向代理，目标指向tomcat集群：

location /item {proxy_pass http://tomcat-cluster;
}

重新加载OpenResty

nginx -s reload

4.5.Redis缓存预热

Redis缓存会面临冷启动问题：

冷启动：服务刚刚启动时，Redis中并没有缓存，如果所有商品数据都在第一次查询时添加缓存，可能会给数据库带来较大压力。

缓存预热：在实际开发中，我们可以利用大数据统计用户访问的热点数据，在项目启动时将这些热点数据提前查询并保存到Redis中。

我们数据量较少，并且没有数据统计相关功能，目前可以在启动时将所有数据都放入缓存中。

1）利用Docker安装Redis

docker run --name redis -p 6379:6379 -d redis redis-server --appendonly yes

2）在item-service服务中引入Redis依赖

<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

3）配置Redis地址

spring:redis:host: 192.168.150.101

4）编写初始化类

缓存预热需要在项目启动时完成，并且必须是拿到RedisTemplate之后。

这里我们利用InitializingBean接口来实现，因为InitializingBean可以在对象被Spring创建并且成员变量全部注入后执行。 

@Component
public class RedisHandler implements InitializingBean {@Autowiredprivate StringRedisTemplate redisTemplate;@Autowiredprivate IItemService itemService;@Autowiredprivate IItemStockService stockService;private static final ObjectMapper MAPPER = new ObjectMapper();@Overridepublic void afterPropertiesSet() throws Exception {// 初始化缓存// 1.查询商品信息List<Item> itemList = itemService.list();// 2.放入缓存for (Item item : itemList) {// 2.1.item序列化为JSONString json = MAPPER.writeValueAsString(item);// 2.2.存入redisredisTemplate.opsForValue().set("item:id:" + item.getId(), json);}// 3.查询商品库存信息List<ItemStock> stockList = stockService.list();// 4.放入缓存for (ItemStock stock : stockList) {// 2.1.item序列化为JSONString json = MAPPER.writeValueAsString(stock);// 2.2.存入redisredisTemplate.opsForValue().set("item:stock:id:" + stock.getId(), json);}}
}

4.6.查询Redis缓存

现在，Redis缓存已经准备就绪，我们可以在OpenResty中实现查询Redis的逻辑了。如红框所示：

当请求进入OpenResty之后：

  • 优先查询Redis缓存

  • 如果Redis缓存未命中，再查询Tomcat

4.6.1.封装Redis工具

OpenResty提供了操作Redis的模块，我们只要引入该模块就能直接使用。但是为了方便，我们将Redis操作封装到之前的common.lua工具库中。

修改/usr/local/openresty/lualib/common.lua文件：

1）引入Redis模块，并初始化Redis对象

-- 导入redis
local redis = require('resty.redis')
-- 初始化redis
local red = redis:new()
red:set_timeouts(1000, 1000, 1000)

2）封装函数，用来释放Redis连接，其实是放入连接池

-- 关闭redis连接的工具方法，其实是放入连接池
local function close_redis(red)local pool_max_idle_time = 10000 -- 连接的空闲时间，单位是毫秒local pool_size = 100 --连接池大小local ok, err = red:set_keepalive(pool_max_idle_time, pool_size)if not ok thenngx.log(ngx.ERR, "放入redis连接池失败: ", err)end
end

3）封装函数，根据key查询Redis数据

-- 查询redis的方法 ip和port是redis地址，key是查询的key
local function read_redis(ip, port, key)-- 获取一个连接local ok, err = red:connect(ip, port)if not ok thenngx.log(ngx.ERR, "连接redis失败 : ", err)return nilend-- 查询redislocal resp, err = red:get(key)-- 查询失败处理if not resp thenngx.log(ngx.ERR, "查询Redis失败: ", err, ", key = " , key)end--得到的数据为空处理if resp == ngx.null thenresp = nilngx.log(ngx.ERR, "查询Redis数据为空, key = ", key)endclose_redis(red)return resp
end

4）导出

-- 将方法导出
local _M = {  read_http = read_http,read_redis = read_redis
}  
return _M

4.6.2.实现Redis查询

接下来，我们就可以去修改item.lua文件，实现对Redis的查询了。

查询逻辑是：

  • 根据id查询Redis

  • 如果查询失败则继续查询Tomcat

  • 将查询结果返回

代码实现：

-- 导入common函数库
local common = require('common')
local read_http = common.read_http
local read_redis = common.read_redis
-- 导入cjson库
local cjson = require('cjson')-- 封装查询函数
function read_data(key, path, params)-- 查询本地缓存local val = read_redis("127.0.0.1", 6379, key)-- 判断查询结果if not val thenngx.log(ngx.ERR, "redis查询失败，尝试查询http， key: ", key)-- redis查询失败，去查询httpval = read_http(path, params)end-- 返回数据return val
end-- 获取路径参数
local id = ngx.var[1]-- 查询商品信息
local itemJSON = read_data("item:id:" .. id,  "/item/" .. id, nil)
-- 查询库存信息
local stockJSON = read_data("item:stock:id:" .. id, "/item/stock/" .. id, nil)-- JSON转化为lua的table
local item = cjson.decode(itemJSON)
local stock = cjson.decode(stockJSON)
-- 组合数据
item.stock = stock.stock
item.sold = stock.sold-- 把item序列化为json 返回结果
ngx.say(cjson.encode(item))

5.缓存同步

大多数情况下，浏览器查询到的都是缓存数据，如果缓存数据与数据库数据存在较大差异，可能会产生比较严重的后果。

所以我们必须保证数据库数据、缓存数据的一致性，这就是缓存与数据库的同步。

5.1.数据同步策略

缓存数据同步的常见方式有三种：

设置有效期：给缓存设置有效期，到期后自动删除。再次查询时更新

  • 优势：简单、方便

  • 缺点：时效性差，缓存过期之前可能不一致

  • 场景：更新频率较低，时效性要求低的业务

同步双写：在修改数据库的同时，直接修改缓存

  • 优势：时效性强，缓存与数据库强一致

  • 缺点：有代码侵入，耦合度高；

  • 场景：对一致性、时效性要求较高的缓存数据

异步通知：修改数据库时发送事件通知，相关服务监听到通知后修改缓存数据

  • 优势：低耦合，可以同时通知多个缓存服务

  • 缺点：时效性一般，可能存在中间不一致状态

  • 场景：时效性要求一般，有多个服务需要同步

http://www.xdnf.cn/news/18721.html

相关文章：

  • 一文丝滑使用Markdown：从写作、绘图到转换为Word与PPT
  • MongoDB /redis/mysql 界面化的数据查看页面App
  • M3-Agent：让AI拥有长期记忆的新尝试
  • UML 时序图中交互片段操作符的详细解析与 C/C++ 实现示例
  • React 高阶组件
  • 服务器初始化
  • APM 系列（一）：Skywalking 与 Easyearch 集成
  • 如何在项目中集成XXL-JOB
  • 在线提取维基百科Wikipedia文章页面及离线批处理Wikipedia XML Dump文件
  • 通信中间件 Fast DDS(二) ：详细介绍
  • 安卓Android低功耗蓝牙BLE连接异常报错133
  • 计算机实习经历包装/编写
  • 嵌入式系统学习Day22(进程)
  • STL——vector的使用(快速入门详细）
  • Ansible自动化运维介绍与安装
  • 信贷模型域——清收阶段模型（贷后模型）
  • 简述mysql中索引类型有哪些，以及对数据库的性能的影响？
  • QML中的QtObject
  • C# NX二次开发：绘图区控件和指定矢量控件详解
  • vscode--快捷键
  • 【Android 16】Android W 的冻结机制框架层分析
  • QT新建文件或者项目解释：那些模板分别是什么意思？
  • 音视频学习（五十七）：RTSP信令交互流程
  • 华为云Stack环境中计算资源，存储资源，网络资源发放前的准备工作（中篇）
  • Spring Boot 结合 Jasypt 实现敏感信息加密（含 Nacos 配置关联思路）
  • Odoo 非标项目型生产行业解决方案：专业、完整、开源
  • 生成式AI的崛起
  • 俄罗斯情报机构推出新型安卓恶意软件，伪装成杀毒软件
  • Fluent Bit系列：字符集转码测试（下）
  • 蛋白质结构信息学大纲