编辑“︁Spring缓存同步”︁

{{DISPLAYTITLE:Spring缓存同步}}  
'''Spring缓存同步'''是Spring框架中用于解决多线程环境下缓存一致性的机制。当多个线程或分布式节点同时访问同一缓存数据时，可能出现脏读、过期数据或并发冲突问题。Spring通过注解驱动和底层抽象提供了一套优雅的同步解决方案。

== 概述 ==  
在分布式系统或高并发场景中，缓存同步确保所有线程或节点访问的数据是一致的。Spring通过以下方式实现同步：  
* '''@Cacheable''' + 锁机制  
* '''@CacheEvict''' 的同步清除  
* '''CacheManager''' 的底层协调  

== 核心机制 ==  
=== 基于注解的同步 ===  
Spring的缓存抽象层通过注解与AOP结合，在方法调用前后自动处理缓存同步。

<syntaxhighlight lang="java">  
@Cacheable(value = "users", key = "#id", sync = true)  
public User getUserById(Long id) {  
    return userRepository.findById(id).orElse(null);  
}  
</syntaxhighlight>  
* '''sync = true'''：启用同步锁，确保同一键值（如`#id`）的并发请求只有一个线程执行实际方法，其他线程等待结果。  
* 适用场景：高频读取但数据变更较少的场景（如用户基本信息）。

=== 缓存清除同步 ===  
使用`@CacheEvict`确保数据更新时缓存立即失效：  
<syntaxhighlight lang="java">  
@CacheEvict(value = "users", key = "#user.id")  
public void updateUser(User user) {  
    userRepository.save(user);  
}  
</syntaxhighlight>  
* 此操作是原子性的，Spring会阻塞其他线程直到缓存清除完成。

== 底层实现 ==  
Spring默认使用`ConcurrentMapCacheManager`，其同步行为依赖于`ConcurrentHashMap`的线程安全特性。对于分布式缓存（如Redis），需配置`RedisCacheManager`并启用事务支持：  
<syntaxhighlight lang="xml">  
<bean id="cacheManager" class="org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager">  
    <property name="transactionAware" value="true"/>  
</bean>  
</syntaxhighlight>  

== 实际案例 ==  
=== 电商库存同步 ===  
在高并发下单场景中，使用`@Cacheable`同步防止超卖：  
<syntaxhighlight lang="java">  
@Cacheable(value = "inventory", key = "#productId", sync = true)  
public Integer getStock(String productId) {  
    return inventoryService.getStock(productId);  
}  

@CacheEvict(value = "inventory", key = "#productId")  
public void deductStock(String productId, int quantity) {  
    inventoryService.deduct(productId, quantity);  
}  
</syntaxhighlight>  

=== 流程图解 ===  
<mermaid>  
sequenceDiagram  
    participant Client1  
    participant Client2  
    participant Cache  
    participant DB  
    Client1->>Cache: getStock(101) (首次请求)  
    Cache->>DB: 查询库存  
    DB-->>Cache: 库存=100  
    Cache-->>Client1: 100  
    Client2->>Cache: getStock(101) (并发请求)  
    Cache->>Client2: 等待同步锁  
    Client1->>Cache: deductStock(101,1)  
    Cache->>DB: 扣减库存  
    DB-->>Cache: 成功  
    Cache-->>Client1: OK  
    Cache-->>Client2: 99 (返回更新后结果)  
</mermaid>  

== 高级配置 ==  
=== 自定义锁策略 ===  
通过实现`CacheInterceptor`扩展锁逻辑：  
<syntaxhighlight lang="java">  
public class CustomCacheInterceptor extends CacheInterceptor {  
    @Override  
    protected Object execute(CacheOperationInvoker invoker, Object target, Method method, Object[] args) {  
        if (isHighContentionKey(args)) {  
            Lock lock = getDistributedLock(args);  
            try {  
                lock.lock();  
                return super.execute(invoker, target, method, args);  
            } finally {  
                lock.unlock();  
            }  
        }  
        return super.execute(invoker, target, method, args);  
    }  
}  
</syntaxhighlight>  

== 数学建模 ==  
对于缓存命中率与同步开销的权衡，可用以下公式表示：  
<math>  
T_{total} = T_{cache} \times p + (T_{db} + T_{sync}) \times (1 - p)  
</math>  
其中：  
* <math>p</math>：缓存命中率  
* <math>T_{sync}</math>：同步延迟时间  

== 最佳实践 ==  
1. 对'''写多读少'''的数据禁用`sync`以避免锁竞争  
2. 分布式环境使用Redis或Hazelcast等支持原子操作的缓存  
3. 通过`@CacheConfig`统一配置同步策略  

== 常见问题 ==  
{{Q&A  
|question = 同步缓存是否会影响性能？  
|answer = 会引入轻微延迟，但相比数据库竞争，性能通常提升1-2个数量级。可通过监控命中率调整`sync`范围。  
}}  

{{Q&A  
|question = 如何调试缓存同步问题？  
|answer = 启用`org.springframework.cache=DEBUG`日志，观察`CacheInterceptor`的执行流程。  
}}  

通过上述机制，Spring缓存同步在保证数据一致性的同时，提供了接近本地缓存的性能表现。

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