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caching - 高流量、多应用下如何更新分布式缓存？

coder 2023-11-08 原文

我有 N 个服务，使用 M 个 redis 作为远程分布式缓存。假设现在多个服务想要检索同一个 key ，下面的伪代码是如何完成工作的:

redisClient = getRedisClientByConsistentHash(key)
value = redisClient.get(key)
if value not exist
    value = getValueFromSomewhereElse(key) // line4
    redisClient set key value ex 1 nx // line5
return value

所以问题是:

在“第 4 行”中，如果 2 个应用程序检索不同的值，一个较新，另一个较旧(应弃用)，则存储旧值的调用可能会在存储新值的调用之前发生，因此新值不会存储在redis中。如果我们引入一些分布式锁机制，问题依然存在。

最佳答案

如果 key 存储在内部以某种方式使用 key 的时间戳，这样如果需要将 KeyA 从 ValueA 更新到 ValueB，则只有在大于上次更新时间戳的时间插入 ValueB 时才能进行此更新键A。然后它保证只有新值将被插入到特定的 key 存储中。 OldValues 无法覆盖 NewValues(基于时间戳的协议(protocol))。 (不知道redis是否遵循Timestamp Based Protocol)。

你的两个应用程序(比如 A、B)都试图从它们各自的主要 redisClient 获取 key ，但没有找到 key ，因此它们从 SomewhereElse 获取 key 找到了 key ，但是 A 有旧的，B 有新的。在这种情况下，几乎没有问题:

1. What if A's or B's primary `redisClient` itself gave you a value which is old?
2. How you come to know the value which is fetched is old or new?

解决方案:

1. Use a value which has majority (i.e the value received from atleast [ceil(M+1)/2] redisClients). Ofcourse this involves querying atleast [ceil(M+1)/2] rediClients which seems expensive.  (Paxos Theorem)
2. Depending upon application logic, most of the time you don't require latest values. That is, if the application requirement is to just check the presence of a value then it does not matter whether the value is old or new.

关于caching - 高流量、多应用下如何更新分布式缓存？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/37542557/

caching高流量valuesectioncoderedisrace-conditiondistributed-caching

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