淺談Redis中的緩存更新策略
1. 緩存更新策略綜述
- 內(nèi)存淘汰
- 不用自己維護(hù)，利用 Redis 自己的內(nèi)存淘汰機(jī)制 （內(nèi)存不足時(shí)，觸發(fā)策略，默認(rèn)開啟，可自己配置），其可在一定程度上保持?jǐn)?shù)據(jù)一致性
- 超時(shí)剔除
- 給數(shù)據(jù)添加 TTL，到期之后自動(dòng)剔除，是最終一致性
- 自動(dòng)更新
- 編寫業(yè)務(wù)邏輯，修改數(shù)據(jù)庫時(shí)，更新緩存，一致性高，維護(hù)成本高
2. 緩存策略的選擇
選擇內(nèi)存策略，要基于業(yè)務(wù)場(chǎng)景 —— 低一致性需求，高一致性需求
3. 主動(dòng)更新策略
緩存的主動(dòng)更新策略又分為以下三種：
4. Cache Aside Pattern
Cache Aside Patter 是我們比較常用的緩存更新策略，其由緩存調(diào)用者在更新數(shù)據(jù)庫時(shí)，在業(yè)務(wù)邏輯中設(shè)置緩存更新。對(duì) Cache Aside Pattern ，有以下三個(gè)問題比較重要。
- 是刪除緩存還是更新緩存？
使用更新數(shù)據(jù)庫時(shí)刪除緩存，下次讀數(shù)據(jù)的時(shí)候再寫入緩存的策略，更新緩存會(huì)產(chǎn)生很多不必要的寫操作。 - 如何保證緩存與數(shù)據(jù)庫的操作的同時(shí)成功或者失敗
在單體項(xiàng)目中很好控制，在分布式項(xiàng)目中，使用分布式事務(wù)解決。 - 先操作緩存還是先操作數(shù)據(jù)庫
線程問題：使用先操作數(shù)據(jù)庫，再刪除緩存。先操作數(shù)據(jù)庫再操作緩存，能減少發(fā)生問題的概率。
如下是兩種線程不安全問題產(chǎn)生的場(chǎng)景，但是因?yàn)榫彺娴牟僮鲾?shù)據(jù)的速度是遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于數(shù)據(jù)庫寫操作的速度的，因此先操作數(shù)據(jù)庫再刪除緩存，出現(xiàn)問題的可能性低。
5.代碼實(shí)現(xiàn)
在更新代碼中，加入刪除緩存的邏輯即可，代碼示例如下：
@Override
public Result update(Shop shop) {
if(shop == null){
return Result.fail("店鋪不能為 null");
}
// 更新數(shù)據(jù)庫
updateById(shop);
// 刪除緩存
stringRedisTemplate.delete(CACHE_SHOP_KEY + shop.getId());
return Result.ok();
}到此這篇關(guān)于淺談Redis中的緩存更新策略的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis緩存更新策略內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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