解决高并发情景下Redis列表缓存增量更新（高并发redis列表变化）

问题

在分布式系统中，为了处理许多高并发情景，Redis 列表缓存往往是一个至关重要的组成部分，如何在缓存层中性能优化是我们面对的一个挑战。尤其是在实现缓存增量更新方面，一些合理的策略也能够提升大幅度性能。

由于 Redis 列表缓存本身就是一个大的结构数据，此类缓存的增量更新更加复杂，一般而言我们会使用自定义缓存刷新策略来实现。先给定一个缓存刷新后台，它会从关系型数据库中取出需要更新的数据，并将其写入 Redis 列表缓存中。首先，可以通过查询 last update_time 字段来实现增量更新，也就是遵循 Redis 缓存刷新的增量原则，当 last update_time 大于 redis 缓存的最新版本时，就可以将数据库中最新有效数据进行替换更新。其次，除了只使用 last update_time 外，还可以使用 version + key（或者是 version + hash）来实现缓存刷新。同样，当 version+key（或hash）大于 Redis 缓存最新版本时，就可以将数据库中最新有效数据进行替换更新。

总之，通过以上两种策略，任何时候，Redis 列表缓存都能够在高并发情景下获得较好的增量更新效果。以下是一段示例代码，用于实现增量更新：

public static void updateCache(String key, Long newVersion, List dataList) {

//获取当前redis的版本

Long currentVersion = redisTemplate.getVersion(key);

//检查缓存版本

if (newVersion > currentVersion) {

//删除当前缓存

redisTemplate.delete(key);

//设置新的缓存版本

redisTemplate.setVersion(key,newVersion);

//将新的数据设置到缓存中

redisTemplate.set(key,dataList);

}

}

通过以上代码，我们就可以在高并发情景下解决 Redis 列表缓存增量更新问题，从而使得系统能够保持其高性能，高可用。