一文读懂Redis的缓存更新策略，通俗易懂

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业务场景：

• 低一致性需求：使用内存淘汰机制。例如店铺类型的查询缓存
• 高一致性需求：主动更新，并以超时剔除作为兜底方案。例如店铺详情查询的缓存

1、主动更新

1. Cache Aside Pattern：由缓存的调用者，在更新数据库的同时更新缓存
2. Read/Write Through Pattern：缓存与数据库整合为一个服务，由服务维护一致性，调用者调用该服务，无需关心缓存一致性问题
3. Write Behind Caching Pattern：调用者只操作缓存，由其他线程异步的将缓存的数据持久化到数据库，保证最终一致。

PS：一般使用方案1，由缓存的调用者，在更新数据库的同时更新缓存

2、Cache Aside Pattern

由缓存的调用者，在更新数据库的同时更新缓存

操作缓存和数据库时有三个问题需要考虑：

1. 删除缓存还是更新缓存？
2. 如何保证缓存与数据库的操作的同时成功或失败？
3. 先操作缓存还是先操作数据库？

1、删除缓存还是更新缓存？

• 更新缓存：每次更新数据库都更新缓存，无效写操作较多 ❌ 如果更新数据库的次数多，而读取的次数较少，则每次更新时，都会增加无效的更新缓存操作
• 删除缓存：更新数据库时让缓存失效，查询时再更新缓存 ✔️

2、如何保证缓存与数据库的操作的同时成功或失败？

• 单体系统，将缓存与数据库操作放在一个事务
• 分布式系统，利用TCC等分布式事务方案

3、先操作缓存还是先操作数据库？

• 先删除缓存，再操作数据库
• 先操作数据库，再删除缓存

1、先删除缓存，再操作数据库

不存在线程安全问题场景

1. 线程1收到请求后，先删除缓存，然后更新数据库值为20
2. 线程2收到请求后，先查询缓存，并没有命中，则查询数据库的值为20，再写入缓存

存在线程安全问题场景

1. 线程1收到请求后，先删除缓存
2. 线程2收到查询请求，查询缓存发现没有命中，则去查询数据库的值为10
3. 线程2将数据库的值写入缓存
4. 线程1更新数据库的值为20，此时导致数据不一致问题

2、先操作数据库，再删除缓存✔️

不存在线程安全问题场景

1. 线程2收到请求后更新数据库值为20
2. 线程2更新完成后，删除缓存
3. 线程1收到请求后，查询缓存，未命中，则查询数据库
4. 线程1查询到数据后，写入缓存

存在线程安全问题场景

1. 线程1收到查询请求后，查询缓存，未命中，则去查询数据库值为10
2. 线程2收到更新请求，更新数据库值为20
3. 线程2更新数据库后，删除缓存
4. 线程1写入缓存值为10，此时缓存写入的是旧数据

3、总结

缓存更新策略的最佳实践方案：

1. 低一致性需求：使用Redis自带的内存淘汰机制
2. 高一致性需求：主动更新，并以超时剔除作为兜底方案
   • 先写数据库，然后再删除缓存
   • 要确保数据库与缓存操作的原子性
   • 缓存命中则直接返回
   • 缓存未命中则查询数据库，并写入缓存，设定超时时间
   • 读操作
   • 写操作

4、实战

1、查询设置超时时间

@Override
public Result queryById(Long id) {
   //从redis查询缓存
   String key = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;
   String shopInfo = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
   //判断是否存在
   if (StrUtil.isNotBlank(shopInfo)){
       //存在则返回
       Shop shop = JSONUtil.toBean(shopInfo, Shop.class);
       return Result.ok(shop);
  }

   //不存在，则查询数据库
   Shop shop = getById(id);
   //不存在则返回错误
   if (null == shop){
       return Result.fail("店铺不存在");
  }

   //写入缓存 设置超时时间为30min
   stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop), RedisConstants.CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
   //数据库存在，则返回

   return Result.ok(shop);
}

2、更新时删除缓存

@Override
@Transactional
public Result update(Shop shop) {
   Long id = shop.getId();
   if (null == id){
       return Result.fail("店铺id不能为空");
  }
   //1.更新数据库
   updateById(shop);
   //2.删除缓存
   stringRedisTemplate.delete(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + shop.getId());

   return Result.ok();
}

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