Redis实现客户端缓存的4种方式

redis作为当今最流行的内存数据库和缓存系统，被广泛应用于各类应用场景。然而，即使redis本身性能卓越，在高并发场景下，应用与redis服务器之间的网络通信仍可能成为性能瓶颈。

这时，客户端缓存技术便显得尤为重要。

客户端缓存是指在应用程序内存中维护一份redis数据的本地副本，以减少网络请求次数，降低延迟，并减轻redis服务器负担。

本文将分享redis客户端缓存的四种实现方式，分析其原理、优缺点、适用场景及最佳实践.

方式一：本地内存缓存 (local in-memory cache)

技术原理

本地内存缓存是最直接的客户端缓存实现方式，它在应用程序内存中使用数据结构（如hashmap、concurrenthashmap或专业缓存库如caffeine、guava cache等）存储从redis获取的数据。这种方式完全由应用程序自己管理，与redis服务器无关。

实现示例

以下是使用spring boot和caffeine实现的简单本地缓存示例：

@service
public class redislocalcacheservice {
    
    private final stringredistemplate redistemplate;
    private final cache localcache;
    
    public redislocalcacheservice(stringredistemplate redistemplate) {
        this.redistemplate = redistemplate;
        
        // 配置caffeine缓存
        this.localcache = caffeine.newbuilder()
                .maximumsize(10_000)  // 最大缓存条目数
                .expireafterwrite(duration.ofminutes(5))  // 写入后过期时间
                .recordstats()  // 记录统计信息
                .build();
    }
    
    public string get(string key) {
        // 首先尝试从本地缓存获取
        string value = localcache.getifpresent(key);
        
        if (value != null) {
            // 本地缓存命中
            return value;
        }
        
        // 本地缓存未命中，从redis获取
        value = redistemplate.opsforvalue().get(key);
        
        if (value != null) {
            // 将从redis获取的值放入本地缓存
            localcache.put(key, value);
        }
        
        return value;
    }
    
    public void set(string key, string value) {
        // 更新redis
        redistemplate.opsforvalue().set(key, value);
        
        // 更新本地缓存
        localcache.put(key, value);
    }
    
    public void delete(string key) {
        // 从redis中删除
        redistemplate.delete(key);
        
        // 从本地缓存中删除
        localcache.invalidate(key);
    }
    
    // 获取缓存统计信息
    public map getcachestats() {
        cachestats stats = localcache.stats();
        map statsmap = new hashmap<>();
        
        statsmap.put("hitcount", stats.hitcount());
        statsmap.put("misscount", stats.misscount());
        statsmap.put("hitrate", stats.hitrate());
        statsmap.put("evictioncount", stats.evictioncount());
        
        return statsmap;
    }
}

优缺点分析

优点

• 实现简单，易于集成
• 无需额外的服务器支持
• 可完全控制缓存行为（大小、过期策略等）
• 显著减少网络请求次数
• 对redis服务器完全透明

缺点

• 缓存一致性问题：当redis数据被其他应用或服务更新时，本地缓存无法感知变化
• 内存占用：需要消耗应用程序的内存资源
• 冷启动问题：应用重启后缓存需要重新预热
• 分布式环境下多实例之间的缓存不一致

适用场景

• 读多写少的数据（如配置信息、静态数据）
• 对数据实时性要求不高的场景
• 单体应用或数据一致性要求不高的分布式系统
• 作为其他缓存策略的补充手段

最佳实践

• 合理设置缓存大小和过期时间：避免过多内存占用
• 选择正确的缓存驱逐策略：lru、lfu等根据业务特点选择
• 定期刷新重要数据：主动更新而不总是被动等待过期
• 添加监控和统计：跟踪命中率、内存使用等指标
• 考虑缓存预热：应用启动时主动加载常用数据

方式二：redis服务器辅助的客户端缓存 (server-assisted client-side caching)

技术原理

redis 6.0引入了服务器辅助的客户端缓存功能，也称为跟踪模式（tracking）。

在这种模式下，redis服务器会跟踪客户端请求的键，当这些键被修改时，服务器会向客户端发送失效通知。这种机制确保了客户端缓存与redis服务器之间的数据一致性。

redis提供了两种跟踪模式：

• 默认模式：服务器精确跟踪每个客户端关注的键
• 广播模式：服务器广播所有键的变更，客户端过滤自己关心的键

实现示例

使用lettuce（spring boot redis的默认客户端）实现服务器辅助的客户端缓存：

@service
public class redistrackingcacheservice {
    
    private final statefulredisconnection connection;
    private final rediscommands commands;
    private final map localcache = new concurrenthashmap<>();
    private final set trackedkeys = concurrenthashmap.newkeyset();
    
    public redistrackingcacheservice(redisclient redisclient) {
        this.connection = redisclient.connect();
        this.commands = connection.sync();
        
        // 配置客户端缓存失效监听器
        connection.addlistener(message -> {
            if (message instanceof pushmessage) {
                pushmessage pushmessage = (pushmessage) message;
                if ("invalidate".equals(pushmessage.gettype())) {
                    list