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Redis缓存更新策略

xiaotiaoza 2024-01-13 原文

缓存更新是redis为了节约内存而设计出来的一个东西，主要是因为内存数据宝贵，当我们向redis插入太多数据，此时就可能会导致缓存中的数据过多，所以redis会对部分数据进行更新，或者把他叫为淘汰更合适。

1.缓存更新三种策略:

  • 内存淘汰：redis自动进行，当redis内存达到咱们设定的max-memery的时候，会自动触发淘汰机制，淘汰掉一些不重要的数据(可以自己设置策略方式)
  • 超时剔除：当我们给redis设置了过期时间ttl之后，redis会将超时的数据进行删除，方便咱们继续使用缓存。
  • 主动更新：我们可以手动调用方法把缓存删掉，通常用于解决缓存和数据库不一致问题。

2. 主动更新策略

由于我们的缓存的数据源来自于数据库,而数据库的数据是会发生变化的,因此,如果当数据库中数据发生变化,而缓存却没有同步,此时就会有一致性问题存在,其后果是:用户使用缓存中的过时数据,就会产生类似多线程数据安全问题,从而影响业务,产品口碑等。

  • Cache Aside Pattern 人工编码方式：缓存调用者在更新完数据库后再去更新缓存，也称之为双写方案。(建议使用)
  • Read/Write Through Pattern : 由系统本身完成，数据库与缓存的问题交由系统本身去处理。
  • Write Behind Caching Pattern ：调用者只操作缓存，其他线程去异步处理数据库，实现最终一致。

如果采用第一个方案，那么假设我们每次操作数据库后，都操作缓存，但是中间如果没有人查询，那么这个更新动作实际上只有最后一次生效，中间的更新动作意义并不大，我们可以把缓存删除，等待再次查询时，将缓存中的数据加载出来

操作缓存和数据库时有三个问题需要考虑：

  • 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
    • 删除缓存：更新数据库时让缓存失效，查询时再更新缓存**(建议使用)**
  • 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
  • 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**(建议使用)**

案例代码:

package com.hmdp.service.impl;

import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.hmdp.dto.Result;
import com.hmdp.entity.Shop;
import com.hmdp.mapper.ShopMapper;
import com.hmdp.service.IShopService;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.hmdp.utils.RedisConstants;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import javax.annotation.Resource;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * <p>
 *  服务实现类
 * </p>
 */
@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {
    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Override
    @Transactional
    public Result updateShop(Shop shop) {
        Long id = shop.getId();
        if (id == null){
            return Result.fail("商品ID不能为空");
        }
        // 更新数据库
        updateById(shop);
        // 删除缓存
        stringRedisTemplate.delete(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id);
        return Result.ok("商品信息更新成功!");
    }
}
Redis缓存xff0cxffxff0数据库

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