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一、缓存加载策略：按需加载与数据库兜底

1. 缓存 Key 设计

// 以业务类型+分类ID构建唯一Key（示例：菜品分类ID）
String redisKey = "dish_" + categoryId;

• 设计原则：
  • 采用 业务类型_关联ID 格式（如 dish_1 表示分类 ID 为 1 的菜品缓存）
  • 避免使用模糊 Key（如 dish_*）导致缓存穿透，精确命中目标数据

2. 缓存查询逻辑

// 优先从Redis获取数据
List<DishVO> cacheData = (List<DishVO>) redisTemplate.opsForValue().get(redisKey);
if (cacheData != null && !cacheData.isEmpty()) {return Result.success(cacheData); // 命中缓存，直接返回
}

• 核心优势：
  • 减少数据库查询压力，提升响应速度（Redis 内存读写速度约为 MySQL 的 1000 倍）
  • 适用于读多写少场景（如菜品查询、字典数据）

3. 数据库兜底机制

// 缓存未命中时，从数据库查询并加载到缓存
Dish dish = new Dish();
dish.setCategoryId(categoryId);
dish.setStatus(StatusConstant.ENABLE); // 仅查询起售菜品
List<DishVO> dbData = dishService.listWithFlavor(dish);
redisTemplate.opsForValue().set(redisKey, dbData, 30, TimeUnit.MINUTES); // 设置缓存过期时间

完整代码

//构造redis的KEYString RedisKey="dish_"+categoryId;//查询redis内是否有数据List<DishVO> list= (List<DishVO>) redisTemplate.opsForValue().get(RedisKey);//缓存中有数据 直接返回即可if(list!=null && list.size()>0){return Result.success(list);}/*** 当数据库中发生变化时，就要清理缓存，避免缓存与数据库中的数据不一致* 当数据库中发生新增、修改、删除、起售，停售的操作时，就要清理缓存*///redis没有数据 从数据库中查询后，加载到redis内Dish dish = new Dish();dish.setCategoryId(categoryId);dish.setStatus(StatusConstant.ENABLE);//查询起售中的菜品list = dishService.listWithFlavor(dish);//加载到缓存内（redis）redisTemplate.opsForValue().set(RedisKey,list);return Result.success(list);

二、缓存一致性维护：数据变更时主动清理缓存

1. 新增数据场景

@PostMapping
public Result addDish(@RequestBody DishDTO dishDTO) {dishService.addDish(dishDTO);// 新增数据后，删除对应分类的缓存String key = "dish_" + dishDTO.getCategoryId();redisTemplate.delete(key);return Result.success();
}

• 逻辑说明：
  新增菜品属于分类数据变更，删除对应分类的缓存（如 dish_1），下次查询时自动重新加载最新数据

2. 修改数据场景

@PutMapping
public Result modifDish(@RequestBody DishDTO dishDTO) {dishService.modifDish(dishDTO);// 修改数据后，删除关联分类的缓存（支持跨分类场景优化）DeleteDishReids(RedisConstant.ALLDISH_); // 临时方案：先全量清理（待优化为精准删除）return Result.success();
}

• 当前局限与优化方向：
  • 现状：直接删除所有菜品缓存（dish_*），适用于简单场景
  • 优化：若修改涉及分类变更，需同时删除原分类和新分类的缓存（如 dish_oldCategoryId 和 dish_newCategoryId）

3. 状态变更场景（启售 / 停售）

@PostMapping("status/{status}")
public Result dishHalt(@PathVariable Integer status, Long id) {dishService.updatedish(status, id);// 状态变更影响数据有效性，删除所有菜品缓存DeleteDishReids(RedisConstant.ALLDISH_);return Result.success();
}

• 业务逻辑：
  菜品状态（如停售）变更后，所有相关缓存数据需失效，确保前端获取到最新可用菜品列表

4. 批量删除场景

@DeleteMapping
public Result deleDish(@RequestParam List<Long> ids) {dishService.deleteDish(ids);// 批量删除时无法精准定位分类，临时全量清理缓存DeleteDishReids(RedisConstant.ALLDISH_);// 优化方向：统计删除菜品的分类ID，精准删除对应缓存（如通过SQL查询分类ID列表）return Result.success();
}

优化思路：
通过数据库查询批量删除菜品的分类 ID 集合，避免全量清理：

// 伪代码：从数据库获取删除菜品的分类ID列表
List<Long> categoryIds = dishMapper.getCategoriesByDishIds(ids);
categoryIds.forEach(categoryId -> redisTemplate.delete("dish_" + categoryId));

三、缓存清理工具方法：批量删除与 Key 模式匹配

private void DeleteDishReids(String keyPrefix) {// 使用Redis Key模式匹配（如 dish_*）获取所有相关KeySet<String> keys = redisTemplate.keys(keyPrefix + "*");if (!keys.isEmpty()) {redisTemplate.delete(keys); // 批量删除，减少Redis交互次数}
}

• 技术要点：
  • 使用 redisTemplate.keys("prefix*") 按前缀模糊匹配 Key
  • 批量删除（delete(Set)）比单个删除更高效，减少网络 IO 消耗

四、缓存策略总结与优化方向

1. 当前策略优势

• 读写分离：读请求优先走缓存，写请求更新数据库后清理缓存，适用于高并发读场景
• 简单可靠：基于同步清理策略（写操作后立即删缓存），避免异步延迟导致的不一致

场景	现有方案缺陷	优化方向
跨分类修改	全量清理缓存	解析修改后的分类 ID，精准删除对应缓存（需业务层传递新旧分类 ID）
批量删除	无法定位具体分类	通过数据库查询删除菜品的分类 ID 列表，实现精准删除
缓存穿透	未处理无效 Key 请求	添加布隆过滤器（Bloom Filter），提前拦截无效 Key 的查询
缓存雪崩	无过期时间错峰机制	为不同 Key 设置随机过期时间（如 30~60 分钟），避免集中失效

最佳实践建议

• 敏感数据不缓存：涉及用户隐私或高频变动的数据（如订单状态）不建议缓存
• 监控与告警：通过 Redis 监控工具（如 RedisInsight）实时监测缓存命中率、内存占用等指标
• 灰度发布：新缓存策略上线时，先在测试环境验证一致性和性能影响

通过上述策略，可在保证数据一致性的前提下，显著提升系统读性能，尤其适用于电商、餐饮等菜品查询频繁的业务场景。