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[大数据]redis的缓存更新策略

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。

常见更新策略

1、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)

2、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

3、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
在这里插入图片描述所以我们一般选择主动更新策略,但是也需要结合具体的业务场景,长久不变化的就是低一致性,经常变化的就是高一致性。

1、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,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
在这里插入图片描述

2、方案选择

方案二服务的编写成本和要求比较高,难以实现;方案三也难实现,一致性和可靠性难以保持。
综合考虑使用方案一,但是方案一调用者如何处理呢?这里有几个问题

操作缓存和数据库时有三个问题需要考虑:

如果采用第一个方案,那么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

  • 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
  • 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

应该具体操作缓存还是操作数据库,我们应当是先操作数据库,再删除缓存,原因在于,如果你选择第一种方案,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。
在这里插入图片描述

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加:2022-09-24 21:03:44  更:2022-09-24 21:05:11 
 
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