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redis缓存更新策略

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
  读操作：
  缓存命中则直接返回
  缓存未命中则查询数据库，并写入缓存，并设置超时时间
  写操作：
  先写数据库，然后再删除缓存
  要确保数据库与缓存操作的原子性

主动更新策略中又有以下场景：

• cache aside pattern：由缓存的调用者，在更新数据库的同时更新缓存
• 缓存于数据库整合为一个服务，由服务来维护一致性，调用者调用该服务时，无需关心缓存一致性问题
• 调用者只操作缓存。由其他线程异步的将缓存数据持久化到数据库，保证最终一致

一般企业中用的较多的为第一种，尽管需要调用者自己编码，但是可靠性更高点。

方案1中操作缓存和数据库时有三个问题需要考虑：

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 ，这种更好

2. 如何保护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中
   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 不过这种线程不一致的概率更小 因为：