浅谈Redis中的缓存更新策略

1 缓存更新策略综述 内存淘汰 不用自己维护,利用 Redis 自己的内存淘汰机制 (内存不足时,触发策略,默认开启,可自己配置),其可在一定程度上保持数据一

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1. 缓存更新策略综述

  1. 内存淘汰
    • 不用自己维护,利用 Redis 自己的内存淘汰机制 (内存不足时,触发策略,默认开启,可自己配置),其可在一定程度上保持数据一致性
  2. 超时剔除
    • 给数据添加 TTL,到期之后自动剔除,是最终一致性
  3. 自动更新
    • 编写业务逻辑,修改数据库时,更新缓存,一致性高,维护成本高

2. 缓存策略的选择

选择内存策略,要基于业务场景 —— 低一致性需求,高一致性需求

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3. 主动更新策略

缓存的主动更新策略又分为以下三种:

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4. Cache Aside Pattern

Cache Aside Patter 是我们比较常用的缓存更新策略,其由缓存调用者在更新数据库时,在业务逻辑中设置缓存更新。对 Cache Aside Pattern ,有以下三个问题比较重要。

  • 是删除缓存还是更新缓存?
    使用更新数据库时删除缓存,下次读数据的时候再写入缓存的策略,更新缓存会产生很多不必要的写操作。
  • 如何保证缓存与数据库的操作的同时成功或者失败
    在单体项目中很好控制,在分布式项目中,使用分布式事务解决。
  • 先操作缓存还是先操作数据库

线程问题:使用先操作数据库,再删除缓存。先操作数据库再操作缓存,能减少发生问题的概率。

如下是两种线程不安全问题产生的场景,但是因为缓存的操作数据的速度是远远高于数据库写操作的速度的,因此先操作数据库再删除缓存,出现问题的可能性低。

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5.代码实现

在更新代码中,加入删除缓存的逻辑即可,代码示例如下:

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

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