Redis缓存读写策略

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Redis缓存读写策略

Redis和数据库如何保证数据的一致，redis有三种缓存策略

1. Cache-Aside（旁路缓存模式）
2. Read/Write Through Pattern（读写穿透）
3. Write-Behind（异步缓存写入）

1. Cache-Aside（旁路缓存模式）

1.1 写操作

先更新数据库的记录，再删除缓存中的旧数据

如果先删再写，会导致数据库和缓存数据不一致（redis的写入速度要快于数据库）

1.2 读

从缓存中读取数据，读取不到再从数据库读取，再将数据库读取的数据同步到缓存中。

缺点

首次请求数据一定不在缓存中，则每次第一次请求都会请求数据库。
解决办法：可以将热点数据可以提前放入cache 中。
写操作比较频繁的话导致缓存中的数据会被频繁被删除，这样会影响缓存命中率。
解决办法：
数据库和缓存数据强一致场景：更新DB的时候同样更新cache，不过我们需要加一个锁/分布式锁来保证更新cache的时候不存在线程安全问题。
可以短暂地允许数据库和缓存数据不一致的场景：更新DB的时候同样更新cache，但是给缓存加一个比较短的过期时间，这样的话就可以保证即使数据不一致的话影响也比较小。

2. Read/Write Through Pattern（读写穿透）

2.1. 写

以缓存为主体，查询缓存数据，如果查询不到缓存数据则直接更新数据库数据；如果查询到缓存数据，则更新缓存数据，之后再通过缓存的数据更新数据库。

2.2. 读

读取缓存，如果缓存没有则将数据库的数据同步到缓存中，再重新读取缓存。

缺点：首次请求数据一定不再 cache 的问题，对于热点数据可以提前放入缓存中

3. Write Behind Pattern（异步缓存写入）

异步缓存写入和读写穿透很相似，两者都是由缓存服务来负责缓存和数据库的读写。
不同点

读写穿透是同步更新缓存和数据库
异步缓存写入则是只更新缓存，不直接更新数据库，而是改为异步批量的方式来更新数据库。

异步缓存写入对数据一致性带来了更大的挑战，比如缓存数据可能还没异步更新数据库的话，缓存服务可能就就挂掉了。这种策略在我们平时开发过程中也非常非常少见，但是不代表它的应用场景少，比如消息队列中消息的异步写入磁盘、MySQL 的 InnoDB Buffer Pool 机制都用到了这种策略。

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