在很多分布式架构设计中，Redis和MySQL是最常用的两种数据存储方案。其中Redis通常被用于缓存数据，而MySQL则负责持久化存储。在一些系统中，为了提高应用的性能，选择将数据同时写入Redis缓存和MySQL数据库。这种场景下就会出现著名的双写一致性问题，如何保证Redis和MySQL之间的数据一致性就成了一个比较常见的技术难题。

下面我们就来介绍一下在Spring Boot中如何实现Redis和MySQL的双写一致性问题，并且结合详细的业务、实现方案等来详细进行说明。

业务背景介绍

假设在一个电商系统中，有一个商品服务模块，在这个模块中需要同时维护商品信息在MySQL数据库和Redis缓存中的一致性。也就是说，当我们每次修改商品信息时，我们既要更新数据库中的商品信息，又要更新缓存中的商品数据。

如果在操作中发生异常，比如写入Redis成功而写入MySQL失败，或者反之，那么系统将会面临缓存和数据库之间的数据不一致问题。所以我们需要设计一种机制，来确保两者的数据状态一致性。

解决方案描述

为了确保Redis和MySQL之间的数据一致性，一般情况下，我们可以采取如下的步骤来实现。

先写数据库后写缓存：首先更新MySQL数据库，确保数据持久化成功后，再更新Redis缓存。如果Redis写入失败，应该保证数据库的写入不被回滚，避免缓存不一致。

事务机制：在系统中可以使用分布式事务或异步处理的方式来保证数据操作的最终一致性。一般情况下通过消息队列的解决方案来解决，从而保证数据库和缓存的最终一致性。

缓存失效机制：当数据操作成功的时候，我们可以对缓存中的数据进行删除，或者是直接更新缓存中的数据，这样可以保证下一次读取时能够从数据库重新加载数据。

结合上面的方案，我们可以采用一种较为简单的方式来解决这个问题，即数据库优先，也就是说在保证数据库更新成功后，再更新Redis缓存。为了保证高效性，我们可以通过事务管理机制来保证数据的完整性，并且通过异步方式来执行Redis的写操作，以避免Redis写入失败导致的性能问题。

代码实现

首先，我们需要在Spring Boot应用中配置MySQL和Redis的连接，如下所示。

# MySQL配置
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/ecommerce?useSSL=false&serverTimezone=UTC
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=yourpassword
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.jpa.hibernate.ddl-auto=update
spring.jpa.show-sql=true

# Redis配置
spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379
spring.redis.password=yourpassword

分别创建商品库存的实体类JPA操作。

import javax.persistence.Entity;
import javax.persistence.Id;

@Entity
public class Product {

    @Id
    private Long id;
    private String name;
    private double price;

    // Getters and Setters
}

JPA操作

import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;

public interface ProductRepository extends JpaRepository<Product, Long> {
}

创建缓存服务类

创建用于缓存商品信息的缓存服务类，如下所示。

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class RedisCacheService {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;

    // 将商品信息存入Redis
    public void updateProductCache(Long productId, String productInfo) {
        redisTemplate.opsForValue().set("product:" + productId, productInfo);
    }

    // 从Redis中获取商品信息
    public String getProductCache(Long productId) {
        return redisTemplate.opsForValue().get("product:" + productId);
    }

    // 删除Redis缓存
    public void deleteProductCache(Long productId) {
        redisTemplate.delete("product:" + productId);
    }
}

创建商品服务类

接下来就是创建商品的服务类并且在这个服务类中来处理处理双写一致性问题。

@Service
public class ProductService {

    @Autowired
    private ProductRepository productRepository;

    @Autowired
    private RedisCacheService redisCacheService;

    @Transactional
    public void updateProduct(Long productId, String name, double price) {
        // 1. 更新MySQL数据库
        Product product = productRepository.findById(productId).orElseThrow(() -> new RuntimeException("Product not found"));
        product.setName(name);
        product.setPrice(price);
        productRepository.save(product);

        // 2. 更新Redis缓存
        try {
            redisCacheService.updateProductCache(productId, "Product Name: " + name + ", Price: " + price);
        } catch (Exception e) {
            // 如果Redis写入失败，记录日志并可进行后续补偿处理
            System.out.println("Redis update failed, productId: " + productId);
            // 异常处理逻辑，如使用消息队列进行重试等
        }
    }

    public Product getProduct(Long productId) {
        // 先从Redis缓存获取
        String cachedProduct = redisCacheService.getProductCache(productId);
        if (cachedProduct != null) {
            return new Product(productId, cachedProduct, 0);  // 模拟从缓存返回数据
        }

        // 如果缓存没有，查询数据库
        Product product = productRepository.findById(productId).orElseThrow(() -> new RuntimeException("Product not found"));
        redisCacheService.updateProductCache(productId, "Product Name: " + product.getName() + ", Price: " + product.getPrice());
        return product;
    }
}

Controller层对象

创建Controller对象来调用商品服务层对象来进行商品CRUD操作，如下所示。

@RestController
@RequestMapping("/product")
public class ProductController {

    @Autowired
    private ProductService productService;

    @PostMapping("/update")
    public String updateProduct(@RequestParam Long productId, @RequestParam String name, @RequestParam double price) {
        productService.updateProduct(productId, name, price);
        return "Product updated successfully!";
    }

    @GetMapping("/{id}")
    public Product getProduct(@PathVariable Long id) {
        return productService.getProduct(id);
    }
}

补偿机制

为了确保系统在Redis更新失败的时候也能够保证最终一致性，我们可以通过消息队列或定时任务等手段进行补偿操作。例如，在某些操作中，如果发现缓存没有及时更新，可以通过日志记录或者后台任务重新执行缓存更新操作。

总结

通过上面的操作，我们就可以在Spring Boot中实现一个简单的解决Redis和MySQL的双写一致性的操作，这种方式相对来说比较简单，适合于对于数据一致性要求不是特别高的场景。而在实际操作中，要在更加复杂的应用中使用，可以考虑使用分布式事务（如Seata）或消息队列（如RocketMQ）来处理双写一致性的问题，有兴趣的读者可以研究相关的知识点。笔者也会在后续的分享中详细介绍相关方案的实现，敬请期待。