Redis--缓存更新策略及最佳实践_redis更新

一、简介

Redis 是一种快速、高性能的内存数据存储解决方案，常被用作缓存，以提高应用程序的响应速度和扩展性。在使用 Redis 作为缓存时，选择合适的缓存更新策略非常重要，以确保数据的一致性和可靠性。
本文将为您介绍 Redis 中常见的缓存更新策略以及最佳实践。

二、Redis常用缓存更新策略

1.内存淘汰策略

Redis 是一个基于内存的缓存系统，当内存空间不足时，就需要对一部分缓存数据进行淘汰，以释放内存空间给新的数据使用。Redis 提供了多种内存淘汰策略，如LRU（最近最少使用）、LFU（最不常用）等。这些策略根据数据的访问频率或最近的使用时间决定哪些数据会被优先淘汰。例如，LRU 策略会优先淘汰最近很少使用的数据，以保留最常用的数据。

2.超时剔除策略

Redis 提供了设置缓存数据的过期时间，当缓存数据过期时，Redis 会自动将其删除。这种策略可以根据数据的有效期来进行缓存更新，当数据过期后，下一次访问时会触发缓存更新的逻辑，并从数据源中重新获取最新的数据。通过设置合适的过期时间，可以兼顾缓存的实时性和数据源的压力，但一旦数据过期，客户端可能会面临较长的等待时间。

3.主动更新策略

主动更新策略通过应用程序主动触发更新缓存的操作。这种策略通常在数据源发生变化时进行，如数据库更新、消息队列的消息到达等。应用程序接收到数据变更的事件后，可以先更新数据源，然后再强制更新缓存，以使得缓存和数据源保持一致。这种策略可以实现缓存的即时性，但需要合理地触发更新操作，以免频繁地更新缓存导致系统性能下降。

总的来说：在实际应用场景中，可以根据业务需求和性能要求选择合适的缓存更新策略。内存淘汰策略适用于内存紧张的情况，超时剔除策略适用于对实时性要求较低的场景，主动更新策略适用于需要保持缓存数据和数据源一致性的场景。根据具体情况综合使用这些策略，可以优化系统性能、提高数据的访问效率。

三、数据库缓存不一致解决方案

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,从而影响业务等
解决方案有如下三种：

1.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
2.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
3.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
1
2
3

四、缓存更新策略最佳实践

我们需要考虑一下三个问题：

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
1
2

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

2.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

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
1
2

我们应当是先操作数据库，再删除缓存，原因在于，如果你选择先删除缓存，再操作数据库，在两个线程并发来访问时，假设线程1先来，他先把缓存删了，此时线程2过来，他查询缓存数据并不存在，此时他写入缓存，当他写入缓存后，线程1再执行更新动作时，实际上写入的就是旧的数据，新的数据被旧数据覆盖了。

PS：

感谢您的阅读！如果您觉得本篇文章对您有所帮助，请给予博主一个赞喔~