[大数据]【Redis】1.缓存更新策略

1. 什么是缓存更新策略

缓存更新策略是Redis的为了节省内存而设计出来的一种东西，主要是因为内存数据宝贵，当我们向redis插入数据过多，或导致内存中缓存的数据太多，所以redis会对部分数据进行更新，或者把它叫为淘汰更合适。

常见的缓存更新策略有以下三种

• 内存淘汰
• 超时剔除
• 主动更新

2. 解决数据库与缓存数据不一致

缓存的数据来源于数据库的数据，但是数据库的数据可能会经常发生改变，而缓存的数据没有及时同步数据库中的数据，就会导致数据库中的数据与缓存的数据不一致

要想解决这种问题，有以下几种解决方案

1. 在对数据库的数据进行更新之后，同时更新缓存中的数据，这种方案称为双写方案
2. 另开一个服务，由服务维护统一性，调用者调用该服务，无需关心缓存一致性问题
3. 另开一个线程，调用者只需要操作缓存，然后由其他线程异步将缓存中的数据持久化到数据库中，保持一致性

综合考虑，第一种方案比较好，既不用另开服务，又不用另开线程，节约了资源

使用双写方案的话，也会出现下面的问题：

1. 是删除缓存还是更新缓存？
2. 先操作缓存还是先操作数据库？

对于第一个问题，可以做出以下分析。

首先，对于更新缓存，可能会出现无效更新，从而浪费资源。也就是说A线程将数据A改成了数据B，接着也更新了缓存中的数据，修改完之后A觉得不满意，将数据A再次改成C，再次更新缓存的数据。

对于这种情况，有效的更新应该是数据A->C，中间的过程是无效的，无效的更新无疑是会增加redis的写压力。

接着，对于删除缓存，当要更新数据库数据的时候，更完之后将缓存中的数据删除，当下次需要查询这些数据的时候，缓存肯定没有命中，这时候查询数据库，再将数据缓存到数据库中。

综上所述，删除缓存比更新缓存更好。

而对于第二个问题，可以作出以下分析。

首先，说说先删缓存再操作数据库，线程A删除缓存，这时候线程B过来发现缓存没有命中，于是查数据库，这时候线程A还没完成更新操作，那么线程B拿到的就是旧数据，并将旧数据缓存到redis中，因此会导致后面的线程拿到的都是旧数据，更新无效。

接着，假如先操作数据库再删缓存呢，假如这时候线程A进来，Redis缓存的数据刚好过期，那么线程A查询缓存未命中，那么就需要查询数据库拿到数据V0，这时候线程B进来更新数据库数据成V1，接着删缓存，这时候线程A将查到的数据V0写进缓存，同样导致后面的数据拿到的是旧数据，更新无效。

综上所述，应该先操作数据库再操作缓存。这是因为缓存的操作比数据库的更新要快，因为缓存是基于内存的，线程A完成写入缓存操作的时候，线程B可能都还没修改完数据库的数据，因此出现上面那种极端情况的概率比较低。

引用：黑马程序员Redis入门到实战教程，深度透析redis底层原理+redis分布式锁+企业解决方案+黑马点评实战项目