Redis项目总结--缓存更新策略

1.更新策略

低一致性场景选内存淘汰，高一致性场景选主动更新，也可以和超时剔除结合使用

2.主动更新的三种方案（一般用方案一）

方案一：在更新数据库 的同时更新缓存。

方案二：缓存与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：保证了数据的一致性
• 缺点：开发成本高

方案三：调用者只操作缓存，由其他线程异步将缓存数据持久化到数据库。

• 优点：异步更新缓存数据，效率高。两次异步更新之间，对一个数据进行了多次修改，最终只有最后一次的更新有效，相当于将多次更新合并为一次。
• 缺点：维护成本高，一致性和可靠性存在问题。数据变动后到下一次异步更新前数据不一致。若出现宕机则数据丢失。

3.主动更新方案一操作缓存和数据库的三个问题

(1)删缓存还是更新缓存（一般选删除缓存）

• 更新缓存：每次更新数据库都更新缓存，无效写操作多
• 删除缓存：更新数据库时让缓存失效，查询时再更新缓存

(2)如何保证缓存和数据库操作同时成功或失败

• 单体系统：将缓存与数据库操作放到同一个事务
• 分布式系统：利用TCC等分布式事务事务方案

(3)先操作缓存还是先操作数据库（会引发两种不同的线程安全问题）

• 先删缓存再操作数据库
• 先操作数据库再删缓存

4.缓存和数据库操作顺序引发的线程安全问题

一般更新的操作比查询和写入缓慢，第二种操作发生异常的概率比第一种操作低，所以一般使用先操作数据库再删缓存

(1)先删缓存再操作数据库

正常情况：

异常情况：

(2)先操作数据库再删缓存

正常情况：

异常情况：

5.最终方案

综上，一般选用主动更新+超时剔除

1. 根据id查询店铺时，缓存未命中则查询数据库，将数据库结果写入缓存，并设置超时时间。
2. 根据id修改店铺时，先修改数据库再修改缓存。