当前位置：首页 > news >正文

redis实战-缓存数据解决缓存与数据库数据一致性

news 2026/2/8 14:58:12

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。

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);
}

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。

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

@Overridepublic Result queryById(Long id) {//根据业务代码组装keyString 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

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

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）
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
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

@Overridepublic Result queryById(Long id) {//根据业务代码组装keyString 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();
}