Redis 的缓存策略(一)

本文涉及的产品
云数据库 Redis 版,社区版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
简介: Redis 的缓存策略(一)

🍖 Redis缓存中间件

🥩 缓存是什么

 所谓缓存就是数据交换的缓冲区(称作Cache [ kæʃ ] ),是一个临时存贮数据的地方,一般读写性能较高。CPU的运算速度要远远大于内存的读写速度,这样会使CPU花费很长时间等待数据从内存的获取或者写入,因此缓存的出现主要就是为了解决CPU运算速度与内存读写速度不匹配的矛盾

 说了半天缓存和web开发有什么必要的联系嘛?当然有,在整个web开发的各个阶段都可以使用到不同缓存,比如浏览器缓存页面等静态资源,tomcat服务器应用层缓存查询过的数据,数据库缓存索引信息等

image.png

缓存的优点


降低后端负载

提高读写效率,降低响应时间

缓存的缺点


数据更新前后缓存区中该数据的一致性难保证

解决数据一致性需要复杂的业务代码,提高后续维护成本

集群模式下提高运维成本

🥩 Redis缓存已查询数据

 在未使用缓存之前,用户的所有请求都会直接访问数据库,但是使用redis作为缓存之后就不一样了。用户的请求会是先在redis中查找,如果查到也就是命中的话就直接返回客户端,如果未命中的话就去数据库中查找,查到有结果就将查询到的结果写入redis中,然后返回给客户端;未查到结果就返回404状态码

image.png

🥩 redis缓存中间件实践

 黑马点评中有这么一个业务:点击商铺图片会通过id查询该商铺的相关信息,如果使用redis缓存的话,后期再访问该商铺的话就会直接到redis中查询,可以大大缩短查询所需时间


collector中定义与前端交互的方法,前端请求/shop-type/list?id=xx


@RestController
@RequestMapping("/shop")
public class ShopController {
    @Resource
    public IShopService shopService;
    /**
     * 根据id查询商铺信息
     * @param id 商铺id
     * @return 商铺详情数据
     */
    @GetMapping("/{id}")
    public Result queryShopById(@PathVariable("id") Long id) {
        return shopService.queryById(id);
    }
}


编写typeService里业务逻辑方法getList的接口和实现类,逻辑参考Redis缓存已查询数据的相关分析


@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    @Override
    public Result queryById(Long id) {
        // 从redis查询商铺缓存
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id);
        // 判断该商铺是否存在
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            // 存在直接返回
            Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
            return Result.ok(shop);
        }
        // 不存在查询数据库
        Shop shop = getById(id);
        if (shop == null) {
            // 数据库中不存在直接返回错误信息
            return Result.fail("店铺不存在");
        }
        // 数据库中存在写入redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id, JSONUtil.toJsonStr(shop));
        // 返回
        return Result.ok(shop);
    }
}


 经实验验证得知,使用redis缓存未命中时查询耗时将近200毫秒,后续查询命中之后只需几毫秒,可见redis作为缓存中间件对数据读取的功效还是很高的


🍖 缓存更新

 之前介绍redis的时候介绍过redis缓存的一些缺点,比如数据库中数据更新前后缓存区中该数据的一致性难保证,该怎么应对redis缓存的这个缺点呢?这就引出接下来的学习内容——缓存更新策略


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