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缓存基础

一、什么是缓存​

缓存就是数据交换的缓冲区（称作Cache ），是存贮数据的临时地方，一般读写性能较高。

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二、缓存的作用以及成本​

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三、缓存更新策略​

1.策略类型​

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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

2.主动更新策略​

（1）主动更新策略示意图

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（2）主动更新方案

  1. 由缓存的调用者，在更新数据库的同时更新缓存

  2. 缓存与数据库整合为一个服务，由服务来维护一致性。调用者调用该服务，无需关心缓存一致性问题。

  3. 调用者只操作缓存，由其它线程异步的将缓存数据持久化到数据库，保证最终一致。

三种方案中，主动更新策略（方案一）因直接同步操作数据库与缓存，确保了数据的强一致性和事务完整性，是兼顾业务实时性与系统可靠性的最佳实践；而服务封装（方案二）虽简化调用但未改变一致性本质，异步持久化（方案三）则因存在数据丢失风险且仅适用于最终一致性场景，故在企业核心链路中首选方案一。

（3）还需考虑的问题

  • 删除缓存还是更新缓存？

  • 答：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，综合考虑选择删除缓存。

  • 如何保证缓存与数据库的操作的同时成功或失败？

  • 答：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？

  • 答：先更新数据库再删除缓存，是避免并发脏数据的最佳实践；反向操作会因“删缓存-读旧数据-写缓存-更新DB”这一必然路径导致长时间不一致，而正向方案仅存极短暂的毫秒级风险窗口。

3.最佳实践方案​

  • 低一致性需求：使用Redis自带的内存淘汰机制

  • 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：

  1. 缓存命中则直接返回

  2. 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：

  1. 先写数据库，然后再删除缓存

  2. 要确保数据库与缓存操作的原子性