redis实战-缓存数据&解决缓存与数据库数据一致性

古城微笑少年丶 2023-10-14 23:06 105阅读 0赞

# 缓存的定义 #

**缓存(**Cache),就是数据交换的**缓冲区**,俗称的缓存就是**缓冲区内的数据**,一般从数据库中获取,存储于本地代码。防止过高的数据访问猛冲系统,导致其操作线程无法及时处理信息而瘫痪，这在实际开发中对企业讲,对产品口碑,用户评价都是致命的;所以企业非常重视缓存技术，redis作为最常用的缓存中间件，也是面试的高频考点。

# 使用缓存的目的 #

缓存数据存储于代码中,而代码运行在内存中,内存的读写性能远高于磁盘,缓存可以大大降低**用户访问并发量带来的**服务器读写压力。实际开发过程中,企业的数据量,少则几十万,多则几千万,这么大数据量,如果没有缓存,系统是几乎撑不住的,所以企业会大量运用到缓存技术。

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# 如何使用缓存 #

实际开发中,会构筑多级缓存来使系统运行速度进一步提升,例如:本地缓存与redis中的缓存并发使用

> **浏览器缓存**：主要是存在于浏览器端的缓存
> 
> **应用层缓存：**可以分为tomcat本地缓存，比如之前提到的map，或者是使用redis作为缓存
> 
> **数据库缓存：**在数据库中有一片空间是 buffer pool，增改查数据都会先加载到mysql的缓存中
> 
> **CPU缓存：**当代计算机最大的问题是 cpu性能提升了，但内存读写速度没有跟上，所以为了适应当下的情况，增加了cpu的L1，L2，L3级的缓存

# 缓存商铺信息 #

商铺信息接口具有很高的并发量，查询数据不能每次都从数据库查询，要将商铺数据缓存到redis中，来应对高并发

@GetMapping("/{id}")
    public Result queryShopById(@PathVariable("id") Long id) {
        //这里是直接查询数据库
        return shopService.queryById(id);
    }

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# 缓存模型和思路 #

标准的操作方式就是查询数据库之前先查询缓存，如果缓存数据存在，则直接从缓存中返回，如果缓存数据不存在，再查询数据库，然后将数据存入redis。

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# 代码实现 #

注意此时缓存数据不设置过期时间，为了减轻数据库压力，缓存应该常驻在内存中，但也会带来一个那就是缓存数据与数据库数据不一致的问题,这就引出了缓冲更新策略这一问题

@Override
        public Result queryById(Long id) {
            //根据业务代码组装key
            String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
            //从redis中获取商铺信息
            String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
            if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
                //将json转化为shop对象直接返回
                Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
                return Result.ok(shop);
    
            }
            Shop shop = getById(id);
            if (shop == null) {
                return Result.fail("店铺不存在");
            }
            //将数据库查询的数据写入缓存
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop));
            //返回
            return Result.ok(shop);

# 缓存更新策略 #

更新策略主要根据业务来选择，在本项目中采用的是主动更新＋超时剔除的更新策略，超时剔除主要是作为保底的更新策略，保证缓存在没有触发主动更新的情况下，每隔一段时间就会清理缓存

> 缓存更新是redis为了节约内存而设计出来的一个东西，主要是因为内存数据宝贵，当我们向redis插入太多数据，此时就可能会导致缓存中的数据过多，所以redis会对部分数据进行更新，或者把他叫为淘汰更合适。
> 
> **内存淘汰：**redis自动进行，当redis内存达到咱们设定的max-memery的时候，会自动触发淘汰机制，淘汰掉一些不重要的数据(可以自己设置策略方式)
> 
> **超时剔除：**当我们给redis设置了过期时间ttl之后，redis会将超时的数据进行删除，方便咱们继续使用缓存
> 
> **主动更新：**我们可以手动调用方法把缓存删掉，通常用于解决缓存和数据库不一致问题

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# 数据库缓存数据不一致解决方案 #

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,产品口碑等;怎么解决呢？有如下几种方案

> 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
> 
> 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
> 
> 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

使用方案二增加了系统复杂度，不利于调用者排查有关问题，方案三会有一系列线程安全，造成数据库缓存不一致的情况，经过综合考虑选用人工编码的方式较为稳妥

## 人工编码步骤 ##

1.  删除缓存：更新数据库时让缓存失效，查询时再更新缓存，（如果是更新数据库的同时，更新缓存，会有太多更新动作，无法保证性能）
2.  在单体系统中，将缓存与数据库操作放在一个事务，保证更新数据库成功时，缓存也要添加成功，即保证两个操作同时成功或失败
3.  先操作数据库，再删除缓存，在多线程的情况下，操作数据库的时间要比操作redis缓存的时间多得多，出现数据库写完，缓存失效的可能性较小

# 实现商铺和缓存与数据库双写一致 #

*  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修改店铺时，先修改数据库，再删除缓存

**添加缓存时设置redis缓存时添加过期时间**

@Override
        public Result queryById(Long id) {
            //根据业务代码组装key
            String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
            //从redis中获取商铺信息
            String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
            if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
                //将json转化为shop对象直接返回
                Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
                return Result.ok(shop);
    
            }
            Shop shop = getById(id);
            if (shop == null) {
                return Result.fail("店铺不存在");
            }
            //将数据库查询的数据写入缓存,并设置过期时间
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop), 30L,TimeUnit.MINUTES);
            //返回
            return Result.ok(shop);
        }

我们确定了采用删除策略，来解决双写问题，当我们修改了数据之后，然后把缓存中的数据进行删除，查询时发现缓存中没有数据，则会从mysql中加载最新的数据，从而避免数据库和缓存不一致的问题，此方法需要加@Transactional注解来声明事务

@Transactional
    @Override
    public Result update(Shop shop) {
        Long id = shop.getId();
        //判断id是否为空，因为可以绕过前端直接发送请求，此步必须判断
        if (id == null) {
            return Result.fail("店铺id不能为空");
        }
        //更新数据库
        updateById(shop);
        //删除缓存
        stringRedisTemplate.delete(CACHE_SHOP_KEY + id);
        return Result.ok();
    }

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