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- 缓存更新策略
- 总结
- 案例：给查询商铺的缓存添加超时剔除和主动更新的策略
说到解决数据库与缓存一致性的问题，其实就是要解决缓存更新的问题。
缓存更新策略
业务场景:
- 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、优惠券的缓存。
我们一般使用主动更新，因为我们项目中存在券。
主动更新的策略有以下几种
这三种缓存策略各有优缺点，具体如下：
-
Cache Aside Pattern（缓存旁路模式）
- 定义：应用程序自己负责从缓存加载数据，缓存失效时才会从数据库加载。写入操作首先写入数据库，然后将数据更新到缓存。
缺点：
- 缓存一致性问题：如果数据库发生变化，缓存不一定同步更新。可能会出现读取旧数据的情况，除非应用程序做额外的缓存失效管理。
- 复杂性增加：程序需要管理缓存的读取和写入，以及缓存失效的机制，增加了开发和运维的复杂度。
- 缓存穿透：如果缓存失效并且数据库不存在该数据，频繁的缓存查询会对数据库造成压力。
-
Read/Write Through Pattern（读写穿透模式）
- 定义：所有的读操作都直接通过缓存来完成，如果缓存中没有，则从数据库加载并放入缓存；写操作首先写入缓存，然后同步到数据库。
缺点：
- 性能瓶颈：每次写操作都需要同步到数据库，可能会引起性能瓶颈，尤其在写频繁的场景下，数据库负载可能会很高。
- 数据库延迟：在写操作时，缓存和数据库必须保持一致，可能导致写入延迟，尤其在网络或数据库响应慢时更为明显。
- 缓存一致性问题：写操作先更新缓存，再更新数据库，如果缓存和数据库没有及时同步，可能会导致缓存数据不准确。
-
Write Behind Caching Pattern（写后缓存模式）
- 定义：写操作先写入缓存，然后异步地将数据写入数据库。即应用程序无需等待数据库写入操作完成。
缺点：
- 数据丢失风险：由于写入操作是异步的，如果缓存宕机或系统崩溃，可能导致数据没有及时写入数据库，造成数据丢失。
- 延迟性：虽然写操作速度较快，但因为数据库更新是异步的，可能会导致在短时间内查询到的数据不一致，无法保证实时性。
- 实现复杂性：需要保证缓存和数据库之间的最终一致性，通常需要额外的机制来保证数据的可靠性，如持久化缓存或重试机制。
总结来说，这三种模式的缺点主要体现在缓存一致性、系统复杂度和性能瓶颈上。在选择缓存策略时，需要根据应用场景权衡它们的优缺点。
第一种是要程序员自己编写一些代码的。企业中一般都是使用方案一，编码过程中需要考虑几个问题。
操作缓存和数据库时有三个问题需要考虑:
-
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
-
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
-
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
考虑上述第3点时，会产生线程安全问题，如下：
如上图所示，此时数据库中是新数据20，但是缓存依旧是旧数据10。这种情况的概率比较大，因为写入缓存的速度很快，相比写数据库。
如上图所示，左边写入缓存的数据是旧数据，右边会导致数据库中的数据为新数据，导致了缓存与数据库的数据的不一致。这种情况发生概率很低，因为写缓存的速度一般快于写(更新）数据库。
所以我们应该先操作数据库，再更新缓存。
总结
缓存更新策略的最佳实践方案:
1.低一致性需求:使用Redis自带的内存淘汰机制
2.高一致性需求:主动更新，并以超时剔除作为兜底方案
- 读操作:
缓存命中则直接返回
缓存未命中则查询数据库，并写入缓存，设定超时时间 - 写操作:
先写数据库，然后再删除缓存
要确保数据库与缓存操作的原子性
案例：给查询商铺的缓存添加超时剔除和主动更新的策略
修改ShopController中的业务逻辑，满足下面的需求:
- 根据id查询店铺时，如果缓存未命中，则查询数据库，将数据库结果写入缓存，并设置超时时间根据id
2. 修改店铺时，先修改数据库，再删除缓存
@Override
@Transactional
public Result update(Shop shop) {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 + shop.getId());return Result.ok();}
