引子

缓存的好处不言而喻，但是也带来了一系列问题。我们数据是保存在缓存（Redis）与数据库（MySQL）中，在使用缓存的时候，我们要如何保证数据的一致性？当我们对数据库数据进行修改时，而缓存没有及时的更新，那么程序中查询的结果就会有出入！如何解决？自然而然就有了缓存的更新策略。

缓存的更新策略

在企业中常用的更新策略大致有以下 3 种：

内存淘汰：redis本身的事情，当redis内存快满了，它自身会部分数据剔除，但是该操作不可控。

超时剔除：设置一个TTL过期时间（expire命令），到期就删除，但是一致性的强弱取决于TTL时间设置的长短。

主动更新（重）：一改数据库，就更新缓存。

低一致性需求：使用内存淘汰机制。例如店铺类型的查询缓存

高一致性需求：主动更新，并以超时剔除作为兜底方案。例如店铺详情查询的缓存

实现主动更新的3个方案

方案一，代码最复杂，但是可靠性高；

方案二，将缓存与数据库看作一个整体（服务）来操作，但是这个服务不太好维护，市面上目前也没有这种东西。

方案三，最简单，调用者只操作缓存，缓存持久化到数据库的过程交给一个异步的线程，效率高，但是一致性难以保证！如果出现宕机，数据会丢失，所以可靠性也存在问题！

综上所述：首选方案一！

Cache Aside Pattern实现

更新缓存与删除缓存

如何使用 “更新缓存” 那么我每修改一次数据库的数据时，Redis就要更新一次值，数据库更新100次，Redis就要更新100次；

而如果是“删除缓存” 那么当我修改数据库的数据时，Redis中的值就会被直接删除，数据库更新100次，Redis只要更新1次！！！

而且使用“删除缓存”的方案，当没人来查询该数据时，我们也不用将数据库的值写入缓存redis中。

综上所述：必然时选择 “删除缓存” ！相当于延迟加载。

先操作数据库还是先操作缓存？

（1）先操作缓存再操作数据库

正常情况下：假设数据库与缓存中的值为10，按下述操作最后缓存与数据库中的值都为20。

异常情况：假设数据库与缓存中的值为10，按下述操作最后缓存的值为10而数据库中的值为20

（2）先操作数据库再操作缓存

正常情况下：假设数据库与缓存中的值为10，按下述操作最后缓存与数据库中的值都为20。

异常情况：假设数据库与缓存中的值为10，并且恰好此时缓存失效了（TTL到了，故为空！），先查缓存，未命中，就查询数据库得到值为10；并且恰好此时在更新数据库前，线程2抢夺走CPU资源，更新数据库值为20，再删除缓存（本就为空），然后线程切换，写入缓存（这里写入的值是之前查询的，不是在更新数据库后的新值！！！故写入缓存的值为10）。

综上所述：

上述两种情况都有可能发生！但是第二种情况发生的可能性非常小，在查询数据库后，我们紧接着是要写缓存，而写缓存一般是微秒级别的，几乎不可能在这一瞬间，数据库更新了，且就算数据库更新，写入数据的速度也比不上redis，所以我们选择第二种方案！选择：先操作数据库再操作缓存 的方式来实现！

代码实现

加入超时时间 queryById()

@Override
public Result queryById(Long id) {

    // 1.从redis查询商铺缓存
    String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
    String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);

    // 2.判断是否存在
    if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
        // 3.存在，直接返回
        Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
        System.out.println("Redis");
        return Result.ok(shop);
    }

    // 4.不存在，根据id查询数据库
    Shop shop = getById(id);

    // 5.不存在，返回错误
    if (shop == null) {
        return Result.fail("店铺不存在！");
    }

    // 6.存在，写入Redis
    // 把shop转换成为JSON形式写入Redis
    System.out.println("MySQL");
    // 同时添加超时时间
    stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop), CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);

    return Result.ok(shop);
}

程序后台修改数据库数据的时候，会调用下面的这个方法update()，然后将缓存删除！

之后如果在查询该店铺，再会由上面的方法写入 queryById(id)

@Override
@Transactional
public Result update(Shop shop) {
    System.out.println("up");
    Long id = shop.getId();
    if (id == null) {
        return Result.fail("店铺id不能为空！");
    }
    // 1.更新数据库
    updateById(shop);

    // 2.删除缓存
    stringRedisTemplate.delete(CACHE_SHOP_KEY + id);

    return Result.ok();
}

我们可以使用Postman模拟后台访问操作！

send之后，我们可以看看数据库中该数据是否发生变化，在通过可视化工具RESP_app 看看redis中的缓存数据有没有被删除。

完整代码，需要自取

链接：https://pan.baidu.com/s/1Fusza_hlhM6FL2df-WPjXQ
提取码：uvht
--来自百度网盘超级会员V4的分享

Redis的缓存问题（二）缓存更新策略与实践

引子