在微服務架構中如何使用Redis緩存實作高可用和分布式鎖

本文介紹了在微服務架構中如何使用Redis Cluster和Redisson等元件實作資料分片和複制、分布式鎖等功能，同時使用Spring Cloud Config和Spring Cloud Bus等元件實作Redis緩存的配置和更新，保證了配置的一緻性和及時性，并通過一個簡單的金融項目執行個體進行了說明。

在微服務、高可用、分布式系統平台中，使用Redis緩存是一種常見的解決方案。在Spring Cloud架構中，我們可以使用Spring Data Redis和Redisson等元件來實作Redis緩存，并且可以使用Redis Cluster等元件來實作分布式環境下的資料分片和資料複制，進而保證系統的高可用性和可擴充性。

一、引入依賴

在使用Redis緩存時，需要在pom.xml檔案中引入以下依賴：

xmlCopy code<dependency>
  <groupId>org.springframework.boot</groupId>
  <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>io.lettuce</groupId>
  <artifactId>lettuce-core</artifactId>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>org.redisson</groupId>
  <artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId>
  <version>3.15.5</version>
</dependency>
           

二、配置Redis Cluster

在application.properties檔案中添加Redis Cluster的配置資訊：

propertiesCopy codespring.redis.cluster.nodes=127.0.0.1:7001,127.0.0.1:7002,127.0.0.1:7003
spring.redis.password=
           

三、使用Redis緩存

1. 在業務邏輯層中，使用RedisTemplate等類來通路Redis Cluster中的資料：

javaCopy code@Service
public class OrderService {
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    public Order getOrderById(String orderId) {
        // 從Redis中擷取訂單資訊
        Order order = (Order) redisTemplate.opsForValue().get(orderId);
        if (order == null) {
            // 如果Redis中不存在訂單資訊，則從資料庫中查詢訂單資訊，并寫入Redis中
            order = orderRepository.getOrderById(orderId);
            redisTemplate.opsForValue().set(orderId, order);
        }
        return order;
    }

    @Transactional
    public void updateOrder(Order order) {
        // 更新訂單資訊到資料庫中
        orderRepository.updateOrder(order);
        // 删除緩存中的訂單資訊
        redisTemplate.delete(order.getId());
    }
}
           

在上面的例子中，使用了RedisTemplate的opsForValue()方法來通路Redis中的鍵值對資料，并且使用了@Transactional注解來開啟事務，保證了更新資料庫和删除緩存的原子性操作。

1. 在Spring Boot啟動類中，使用@EnableCaching注解來開啟緩存支援，并使用@Cacheable和@CacheEvict等注解來實作緩存：

javaCopy code@SpringBootApplication
@EnableCaching
public class MyApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MyApplication.class, args);
    }
}

@Service
public class OrderService {
    @Autowired
    private OrderRepository orderRepository;

    @Cacheable(value = "order", key = "#orderId")
    public Order getOrderById(String orderId) {
        // 從資料庫中查詢訂單資訊
        Order order = orderRepository.getOrderById(orderId);
        return order;
    }

    @CacheEvict(value = "order", key = "#orderId")
    @Transactional
    public void updateOrder(Order order) {
        // 更新訂單資訊到資料庫中
       orderRepository.updateOrder(order);
}
}           

在上面的例子中，使用了@Cacheable注解來開啟緩存，并且使用了value和key屬性來指定緩存名稱和緩存鍵。在getOrderById方法中，如果Redis中存在訂單資訊，則直接傳回，否則從資料庫中查詢訂單資訊，并寫入Redis中。在updateOrder方法中，更新訂單資訊到資料庫中後，删除Redis中的訂單資訊，保證了緩存和資料庫的一緻性。

四、使用Redisson分布式鎖

在高并發環境下，為了避免并發通路的問題，我們可以使用Redisson分布式鎖來實作同步通路。具體實作步驟如下：

1. 在application.properties檔案中添加Redisson的配置資訊：

```properties

# Redisson單機模式配置

spring.redis.host=localhost

spring.redis.port=6379

# Redisson叢集模式配置

#spring.redis.cluster.nodes=127.0.0.1:6379,127.0.0.1:6380

#spring.redis.password=

1. 在業務邏輯層中，使用RLock等類來擷取分布式鎖：

javaCopy code@Service
public class OrderService {
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;

    @Transactional
    public void updateOrder(Order order) {
        // 擷取分布式鎖
        RLock lock = redissonClient.getLock("order_lock");
        try {
            lock.lock();
            // 更新訂單資訊到資料庫中
            orderRepository.updateOrder(order);
            // 删除緩存中的訂單資訊
            redisTemplate.delete(order.getId());
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }
}
           

在上面的例子中，使用了Redisson的RLock類來擷取名為“order_lock”的分布式鎖，保證了在更新訂單資訊時，同一時刻隻有一個線程可以通路，避免了并發通路的問題。

五、使用Redis Cluster分片和複制

在分布式環境下，為了保證系統的高可用性和可擴充性，我們可以使用Redis Cluster來實作資料分片和資料複制。具體實作步驟如下：

1. 在application.properties檔案中添加Redis Cluster的配置資訊：

propertiesCopy codespring.redis.cluster.nodes=127.0.0.1:7001,127.0.0.1:7002,127.0.0.1:7003
spring.redis.password=
           

1. 在業務邏輯層中，使用RedisTemplate等類來通路Redis Cluster中的資料：

javaCopy code@Service
public class OrderService {
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    public Order getOrderById(String orderId) {
        // 從Redis Cluster中擷取訂單資訊
        Order order = (Order) redisTemplate.opsForValue().get(orderId);
        if (order == null) {
            // 如果Redis Cluster中不存在訂單資訊，則從資料庫中查詢訂單資訊，并寫入Redis Cluster中
            order = orderRepository.getOrderById(orderId);
            redisTemplate.opsForValue().set(orderId, order);
        }
        return order;
    }

    @CacheEvict(value = "order", key = "#orderId")
    @Transactional
public void updateOrder(Order order) {
// 更新訂單資訊到資料庫中
orderRepository.updateOrder(order);
// 删除緩存中的訂單資訊
redisTemplate.delete(order.getId());
}
}
              

在上面的例子中，使用了RedisTemplate的opsForValue()方法來通路Redis Cluster中的鍵值對資料，并且使用了@Transactional注解來開啟事務，保證了更新資料庫和删除緩存的原子性操作。

3. 在application.properties檔案中添加Redis Cluster的節點資訊和複制因子：

```properties

spring.redis.cluster.nodes=127.0.0.1:7001,127.0.0.1:7002,127.0.0.1:7003

spring.redis.cluster.replica-reads=true

spring.redis.cluster.max-redirects=5

在上面的例子中，使用了spring.redis.cluster.replica-reads屬性來開啟複制功能，保證了在主節點當機時，可以自動切換到備用節點，并且使用了spring.redis.cluster.max-redirects屬性來指定最大的重定向次數。

1. 在業務邏輯層中，使用Redisson等類來實作分布式鎖：

javaCopy code@Service
public class OrderService {
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;

    @Transactional
    public void updateOrder(Order order) {
        // 擷取分布式鎖
        RLock lock = redissonClient.getLock("order_lock");
        try {
            lock.lock();
            // 更新訂單資訊到資料庫中
            orderRepository.updateOrder(order);
            // 删除緩存中的訂單資訊
            redisTemplate.delete(order.getId());
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }
}
           

在上面的例子中，使用了Redisson的RLock類來擷取名為“order_lock”的分布式鎖，保證了在更新訂單資訊時，同一時刻隻有一個線程可以通路，避免了并發通路的問題。

六、總結

在使用Redis緩存時，我們可以通過配置Redis Cluster來實作資料分片和資料複制，通過使用Redisson分布式鎖來實作同步通路，進而保證了系統的高可用性和可擴充性。同時，我們還可以通過使用Spring Data Redis和Redisson等元件來實作Redis緩存的通路和操作。在實際開發中，我們需要結合業務需求和系統特點，選擇合适的方案來實作Redis緩存的使用和管理。