在“本地缓存（如 Guava/Caffeine） + 分布式缓存（如 Redis）”的多级缓存架构中，保证一致性的核心难点在于：当数据发生更新时，如何通知所有应用节点清空其内存中的本地缓存。 因为 Redis 是共享的，而本地缓存是分布在各个应用服务器进程内的。 通常，保证这两级缓存与数据库之间一致性的方案有以下几种，按业务对一致性的要求从低到高排列： --- 1. 基于 TTL（过期时间）的被动失效（最终一致性） 这是最简单、成本最低的方案。 做法：给本地缓存设置一个相对较短的过期时间（例如 5秒、10秒，或 1 分钟）。读取时先查本地，没有再查 Redis，再没有查 DB，然后依次写入 Redis 和本地缓存。更新数据时，只更新 DB 并删除 Redis。 一致性表现：在本地缓存过期之前的这段时间，应用会读到脏数据。 适用场景：对数据实时性要求不高、允许短时间不一致的场景（如首页推荐、热榜数据、字典配置等）。 2. 基于 Redis Pub/Sub（发布订阅）的主动失效 这是最常用的轻量级解决方案。利用 Redis 自带的发布订阅功能实现节点间的通信。 写入/更新流程： 1....
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