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Redis缓存更新策略

在锻炼的新生代农民工 2023-03-28 原文

Redis缓存更新策略

本文整理自黑马程序员相关资料

内存淘汰 超时剔除 主动更新
说明 不用自己维护,利用Redis的内存淘汰机制,当内存不足时自动淘汰部分数据。下次查询时更新缓存 给缓存数据添加TTL时间,到期后自动删除缓存,下次查询时更新缓存 编写业务逻辑,在修改数据的同时,更新缓存
一致性 一般
维护成本

业务场景需求:

  • 在基本不会更新数据的情况下可以使用内存淘汰机制
  • 在频繁更新数据的情况下可以使用主动更新,并以超时剔除作为兜底方案。

主动更新的三种方法

  • Cache Aside Pattern:由缓存的调用者,在更新数据库的同时更新缓存

  • Read/Write Through Pattern:缓存和数据库整合为一个服务,由服务来维护一致性。调用者调用该服务,无需关心缓存一致性问题。

    优点:整合的服务保证了数据的一致性

    缺点:维护和开放成本高

  • Write Behind Caching Pattern:调用者只操作缓存,由其他线程异步的将缓存数据持久化到数据库,最终保持一致。

    优点:异步更新缓存数据,效率高。例如缓存多次更新,但是更新到的缓存并没有被使用,多次将数据持久化到数据库就相当于进行了无用的操作,异步更新相当于将前几次的更新合并为一次更新,因而提高了效率。

    缺点:无法保证一致性,维护成本高

目前主流使用的Redis缓存主动更新的方法是Cache Aside Pattern

操作缓存和数据库时需要考虑的三个问题

  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
    • 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者失败

    • 对于单体系统:将缓存与数据库操作放在一个事务中
    • 对于分布式系统: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

如上图所示,两种方案在多线程的情况下都会产生数据不一致的问题。但是在先操作数据库再删除缓存的情况下,要发生数据不一致的问题,需要在缓存写入之前完成更新数据库和删除缓存的操作,而写入缓存的耗时非常短。因而发生的概率相对于另一种方案更低。所以选择先操作数据库,再删除缓存。

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