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前言
前阵子加入业务部门的技术计划评审，故事的背景是这样：业务部门上线一个专为公司高管应用的零碎。这个零碎技术架构形如下图
按理来说这个零碎因为受众很小，能够说基本上没并发，业务也没很简单，但就是这么一个零碎，间断 2 次呈现数据库宕机，而导致系统无奈失常运行。因为这几次事变，业务部门负责人组织这次技术计划评审，主题如何防止再次出现相似这种故障？
过后有个比拟资深的技术，他提出当数据库呈现宕机时，能够切换到 redis，redis 外面缓存热点数据，另外一个技术说他同意这个计划，但他提出不须要用到 redis，间接用本地缓存即可。因为 tomcat 是集群部署，就等于本地缓存也具备了集群能力。而如果切换成 redis，redis 也可能会挂景象。
而后那个说用 redis 的技术又说，用本地缓存，如果数据变更，其余集群的本地缓存如何感知数据曾经发生变化，他感觉还是用 redis 靠谱，首先 redis 容量必定是比本地缓存高，而且 redis 也能够部署集群，可用性能够失去保障，利用 redis 集中存储，当数据产生变更，其余集群也能够感知到。
在他们争论不休的状况下，有人提出不然就同时应用，当数据库挂了，切换到 redis，redis 挂了，应用本地缓存。这个计划失去不少人的批准，包含这两个争论不休的技术。但应用这种计划，就得思考多级缓存数据如何同步。
铺垫了那么多，才刚要说明天的主题，多级缓存数据如何进行同步
多级缓存数据同步
1、计划一：应用 MQ 或者 canal 进行同步
计划如下图
如果是应用 MQ 来同步，实现计划大抵如下，数据产生变更，业务零碎发送变更数据到 MQ，其余零碎从 MQ 生产。
如果是应用 canal，实现计划大抵如下，数据产生变更，canal 会接到到变更的 binlog，业务零碎编写 canal tcp 客户端，和 canal 进行交互获取变更数据
2、计划二：利用 redis6 提供的客户端缓存机制
计划如下图
redis6 客户端缓存实现机制原理，官网有具体文档介绍，感兴趣大家能够查看如下链接
https://redis.io/docs/manual/client-side-caching/
这边就讲下如何应用
如何应用 redis6 客户端缓存
前置条件 ：redis 服务端版本必须是 >=6。lettuce 版本 >=6 目前 java 的 redis 客户端找了一圈，貌似只有 lettuce 6 反对，其余客户端预计前期会反对
1、我的项目中 pom 引入 lettuce GAV
<dependency>
<groupId>io.lettuce</groupId>
<artifactId>lettuce-core</artifactId>
<version>6.1.8.RELEASE</version>
</dependency>2、利用 lettuce6 提供的 ClientSideCaching 进行实现
/**
* 客户端缓存同步
*
*/
public String getClientCacheValue(Map<String,String> clientCache,String key){StatefulRedisConnection<String, String> connect = redisClient.connect();
// Map<String,String> clientCache = new ConcurrentHashMap<>();
CacheFrontend<String,String> frontend = ClientSideCaching.enable(CacheAccessor.forMap(clientCache),
connect, TrackingArgs.Builder.enabled().noloop());
return frontend.get(key);
}3、测试
@Override
public void run(ApplicationArguments args) throws Exception {while(true){System.out.println(lettuceRedisTemplate.getClientCacheValue("zhangsan"));
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
}
}redis 外面的 zhangsan 数据未产生变更时，
控制台输入的数据为
咱们将 redis zhangsan 的明码改成 9999，
看本地缓存是否立马捕捉到
控制台发现明码曾经改成 9999
总结
由示例咱们能够看出 redis6 提供了一个很好的多级缓存同步的实现计划。
咱们再聊下那个技术评审的后续，前面业务部门并没有采纳当 mysql 宕机，应用 redis 作为兜底，也没采纳本地缓存，更没采纳两者联合的计划。
不晓得大家散会的时候，有没有这样的领会，有时候咱们在聊一个货色，前面聊着聊着就发散进来，把方向搞丢了。业务部门他们须要数据库宕机的解决方案吗，看着像是，其实他们更外围的须要，是业务零碎不宕机。
奥卡姆剃刀定律：如无必要，勿增实体。其实不论加 redis 或者本地缓存，额定都减少系统维护老本。因为零碎自身不简单，加了缓存，就要额定思考缓存数据一致性等
前面业务部门的解决形式，是将本人搭建的 mysql，切换成云厂商的 mysql。这样的益处是，云厂商的 mysql 会更稳固，其次当呈现问题，能够找云厂商进行解决，毕竟云厂商的运维能力是比拟强的，花钱买心安
这次事变会让业务部门那么器重，次要是应用方是高管，如果是个别使用者，挂就挂吧，大不了重启，应用对象不一样，应急解决形式就不一样
demo 链接
https://github.com/lyb-geek/springboot-learning/tree/master/springboot-localcache-redis-sync