Redis缓存和更新
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Redis缓存和更新
缓存是数据交换的缓冲区，用来临时存储热点数据。相比数据库，缓存通常具备更高的读写性能。
常见缓存层级：
- 浏览器缓存
- 应用层缓存，例如 Tomcat、本地缓存
- 分布式缓存，例如 Redis
- 数据库缓存
- 操作系统缓存、CPU 缓存、磁盘缓存
缓存的主要作用：
- 降低后端数据库压力
- 提高读写效率
- 降低接口响应时间
- 提升系统吞吐量
缓存带来的成本：
- 数据一致性成本
- 代码维护成本
- 运维成本
- 缓存异常场景处理成本
添加 Redis 缓存
常见的查询模型是 Cache Aside Pattern，也叫旁路缓存模式。
查询流程：
- 客户端提交查询请求。
- 服务端先根据 key 查询 Redis。
- 如果缓存命中，直接返回缓存数据。
- 如果缓存未命中，查询数据库。
- 如果数据库存在数据，将数据写入 Redis，并返回结果。
- 如果数据库不存在数据，返回错误或空结果。
示例：
public Result queryById(Long id) { String key = "cache:shop:" + id;
String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key); if (StrUtil.isNotEmpty(shopJson)) { Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class); return Result.ok(shop); }
Shop shop = getById(id); if (shop == null) { return Result.fail("商铺不存在"); }
stringRedisTemplate.opsForValue().set( key, JSONUtil.toJsonStr(shop), 30L, TimeUnit.MINUTES );
return Result.ok(shop);}缓存更新策略
常见缓存更新策略有三种。
| 策略 | 说明 | 一致性 | 维护成本 |
|---|---|---|---|
| 内存淘汰 | 依赖 Redis 内存淘汰机制，内存不足时自动淘汰部分数据 | 差 | 无 |
| 超时剔除 | 给缓存设置 TTL，到期后自动删除，下次查询时重新加载 | 一般 | 低 |
| 主动更新 | 修改数据库时，同时更新或删除缓存 | 好 | 高 |
业务选择建议：
- 低一致性需求：使用 Redis 自带的内存淘汰机制，例如店铺类型、排行榜等不敏感数据。
- 高一致性需求：使用主动更新，并结合超时剔除作为兜底方案，例如店铺详情、商品详情等核心数据。
主动更新模式
主动更新有三种常见模式：
Cache Aside Pattern
由业务代码维护缓存和数据库。
读操作：
- 先查缓存。
- 命中则直接返回。
- 未命中则查数据库。
- 数据库存在则写入缓存。
- 数据库不存在则返回空结果。
写操作：
- 先更新数据库。
- 再删除缓存。
这是业务系统中最常见的方案。
Read/Write Through Pattern
缓存与数据库被整合成一个服务，调用者只访问这个服务，不直接感知缓存一致性问题。
优点是调用方简单，缺点是实现复杂，需要专门维护缓存服务。
Write Behind Caching Pattern
调用者只操作缓存，由缓存异步把数据持久化到数据库，保证最终一致。
优点是写性能好，缺点是数据可靠性和一致性风险更高，常用于对一致性要求不强、写入压力很高的场景。
Cache Aside 的关键问题
删除缓存还是更新缓存
推荐删除缓存。
更新缓存的问题是：每次数据库更新后都要重新写缓存，如果该数据后续没有被读取，就产生了无效写操作。
删除缓存的好处是：缓存失效后，等下一次查询时再重新构建，避免无效写。
先操作数据库还是先操作缓存
推荐：
- 先更新数据库。
- 再删除缓存。
原因是这个顺序出现数据不一致的概率更低。
如何保证数据库和缓存同时成功或失败
单体系统中，可以把数据库操作和缓存操作放在一个事务流程中。
分布式系统中，可以考虑：
- TCC
- 可靠消息
- Canal 监听 binlog
- 延迟双删
- 重试补偿机制
示例：
@Transactionalpublic Result update(Shop shop) { Long id = shop.getId(); if (id == null) { return Result.fail("店铺id不能为空"); }
updateById(shop);
stringRedisTemplate.delete("cache:shop:" + id);
return Result.ok();}