警惕Redis缓存数据错乱危机（redis缓存数据不一致）

Redis是一种开源的基于内存的键值存储系统，由于它的高速读写性能和丰富的数据结构类型，越来越多的业务系统采用Redis作为数据缓存层，以提高系统性能和速度。然而在使用Redis缓存时，我们也要警惕缓存数据错乱危机。

## Redis缓存和缓存雪崩

缓存是为了提高系统读取性能，将常用的数据放在内存中以快速输出。Redis是一个高效地处理数据的工具，因其内部架构完整，能够处理许多数据结构类型，使其成为流行的缓存工具之一。

但是，缓存中数据的更新、失效和挤出会带来一定的难题。比如缓存雪崩，这是指在应用服务器重新部署、Redis服务宕机、缓存击穿导致大面积缓存失效后，对后端数据库造成较大的请求压力，从而导致系统瘫痪的情况。

## 数据错乱危机

Redis缓存需要保证数据的正确性，但是在高并发的环境下，多个请求可能会同时修改某个缓存数据，出现数据错乱的现象。

举个例子，线程A和线程B同时访问一个Redis缓存的商品信息，线程A将商品的价格修改成了10元，在线程A更新数据的时间点之后，线程B也访问到该商品信息，但线程B此时读取到的价格是修改前的价格，这时，线程B将价格修改成了8元。之后，线程A又会读取到修改前的数据，将价格修改成了12元，因为线程A并不知道价格已被线程B修改过。

这种情况下，线程A和线程B的操作，一度出现了数据错乱，价格这个字段的值变成了线程B修改的8元。

## 解决办法：乐观锁

为了解决数据的错误修改，Redis提供了乐观锁机制，即多个线程可以同时对同一条数据进行更新，只不过Redis会通过版本控制机制来判断当前更新是否合法。一般采用的方式是用一个版本号或时间戳来标记缓存值，每次更新时比对当前版本号或时间戳，只有在版本号或时间戳一致的情况下才能进行更新。

下面是Java代码示例：

“`java

// 客户端1库存减1

String stockKey = “stock”;

RedisTemplate redisTemplate = getStockRedisTemplate();

Integer stock = redisTemplate.opsForValue().get(stockKey);

if (stock != null && stock > 0) {

redisTemplate.opsForValue().set(stockKey, stock – 1);

}

// 客户端2库存减1

Integer stock2 = redisTemplate.opsForValue().get(stockKey);

if (stock2 != null && stock2 > 0) {

redisTemplate.watch(stockKey);

redisTemplate.multi();

redisTemplate.opsForValue().set(stockKey, stock2 – 1);

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