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引言#

缓存与数据库之间存在更新延迟。结合消息队列可实现高可靠的缓存一致性。本文总结设计模式与实践。

模式一： Cache Aside + 异步通知#

  • 更新数据库后发送 MQ 消息；
  • 消费者刷新或失效缓存；
  • 支持多实例同步。

模式二：双写队列#

  • 更新请求写入队列；
  • 消费者串行更新数据库与缓存；
  • 保证顺序一致。

模式三：订阅数据库变更#

  • 使用 CDC（Debezium）更新缓存；
  • 适合多系统共享缓存。

可靠性#

  • 消息幂等处理；
  • 重试与死信队列；
  • 缓存失效兜底：短暂回源数据库。

监控#

  • 缓存命中率、刷新失败数；
  • MQ 延迟；
  • 数据一致性对账（采样）；
  • 告警触发回滚或人工介入。

总结#

利用消息队列辅助缓存更新，可提升一致性与扩展性。关键在于幂等、监控与故障处理设计。

参考资料#

  • [1] Alibaba 中台缓存一致性实践.
  • [2] Redis Labs Cache Patterns.

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