在Spring Boot项目中实现Redis与数据库(如MySQL)之间的数据同步,通常有以下几种策略:

1. 读写穿透:

  • 写操作同步:当应用程序向Redis写入数据时,同时将数据更新到数据库。
  • 实现方式:可以在Service层的业务逻辑中,在写入Redis后,立即调用Repository或DAO层的方法更新数据库。
1@Service
2public class UserService {
3    @Autowired
4    private UserRepository userRepository;
5    @Autowired
6    private RedisTemplate<String, User> redisTemplate;
7
8    public void updateUser(User user) {
9        // 更新数据库
10        userRepository.save(user);
11        
12        // 同时更新Redis缓存
13        redisTemplate.opsForValue().set("user:" + user.getId(), user);
14    }
15}
  • 读操作回写:从Redis读取数据时,如果Redis中不存在,则从数据库加载并存入Redis。
  • 可以使用@Cacheable注解来自动处理缓存和数据库之间的读取同步。
1@Service
2public class UserService {
3    @Autowired
4    private UserRepository userRepository;
5
6    @Cacheable(value = "users", key = "#id")
7    public User getUserById(Long id) {
8        return userRepository.findById(id).orElse(null);
9    }
10}

2. 监听事件同步:

  • 使用Redis Pub/Sub 或者 Stream 模式发布数据库变更事件,然后在订阅端接收到消息后更新对应的Redis缓存。

3. 定时任务同步:

  • 定期执行定时任务,检查数据库中的记录是否已同步至Redis或者Redis中的数据是否有更新至数据库。

4. 数据库触发器/监听器:

  • 在数据库层面设置触发器,当数据发生变化时通过某种机制通知应用服务器更新Redis。

5. 分布式事务:

  • 对于更复杂的数据一致性要求,可以结合分布式事务解决方案,例如2PC、TCC等确保Redis与数据库间的事务一致性。

6. 实时流处理:

  • 如果需要实时性较高的同步,可以借助Apache Kafka、RabbitMQ等中间件,将数据库binlog日志转换为事件流,并通过Flink、Spark Streaming等工具处理这些流数据,实时同步到Redis。

7. Spring Cache抽象:

  • Spring Boot提供了对缓存抽象的支持,可以通过org.springframework.cache.CacheManager@CacheEvict@CachePut等注解进行缓存的同步管理。