Redisson项目中RLocalCachedMap本地缓存同步机制解析

本地缓存与分布式缓存的协同问题

在分布式系统中，本地缓存(如RLocalCachedMap)与中央缓存(如Redis)的数据一致性是核心挑战。当Redis服务器上的数据发生变化时，如何保证本地缓存能够及时获取最新数据，这是开发者经常遇到的典型场景。

RLocalCachedMap的两种同步策略

Redisson提供了灵活的缓存同步机制，其中最关键的是syncStrategy参数配置：

1. 默认策略(无明确设置)
   仅通过发布/订阅(pubsub)通知客户端数据变更，但不会自动更新本地缓存值。这意味着调用cachedValues()方法可能仍会返回旧数据。

2. UPDATE策略
   当设置为UPDATE时，系统不仅会接收变更通知，还会主动将新数据拉取到本地缓存。这是保证强一致性的关键配置。

底层实现原理

该机制基于Redisson的分布式消息系统实现：

• 数据变更时会通过Redis的pubsub通道广播事件
• 订阅客户端根据策略决定是否主动请求新数据
• 本地缓存通过监听器模式更新内存中的数据副本

最佳实践建议

1. 对数据实时性要求高的场景，务必配置syncStrategy = UPDATE
2. 考虑结合evictionPolicy控制本地缓存大小
3. 监控网络延迟对同步机制的影响
4. 在读写比例高的场景下，这种机制可以显著降低网络开销

性能与一致性权衡

需要注意的是，UPDATE策略虽然保证了数据一致性，但会增加少量网络往返开销。开发者需要根据业务场景在性能和一致性之间做出合理选择。对于最终一致性可接受的场景，默认策略可能更为合适。