SpringBoot + Redis 多级缓存 + L1/L2 自动同步：本地缓存与 Redis 一致性保障

一、缓存一致性的噩梦

参与过一个电商平台，使用了SpringBoot + Redis缓存架构。为了提高性能，在应用层也加入了本地缓存（Caffeine），形成了二级缓存架构：

• L1缓存：本地缓存（Caffeine），响应速度快

• L2缓存：Redis缓存，支持分布式

原本以为这样可以兼顾性能和一致性，但实际运行中却出现了严重的缓存不一致问题。

用户在APP上看到的商品价格和库存信息经常与实际不符，有时候明明已经缺货的商品，页面上还显示有库存，导致用户下单后无法发货，投诉不断。

我们的缓存更新策略是：修改数据时，先更新数据库，然后删除本地缓存，再删除Redis缓存。但还是会出现不一致的情况。

这样的场景，作为后端开发的你，是不是也遇到过？

二、多级缓存一致性的挑战

在多级缓存架构中，一致性问题主要来自以下几个方面：

1. 更新顺序问题

• 如果先更新数据库，再删除缓存，可能会出现：

  • 线程A：读取数据，发现缓存不存在

  • 线程A：从数据库读取数据

  • 线程B：更新数据库

  • 线程B：删除缓存

  • 线程A：将读取到的旧数据写入缓存

  • 结果：缓存中存储的是旧数据

• 如果先删除缓存，再更新数据库，可能会出现：