【尚庭公寓|项目日记】第九天

摘要：

        本文介绍了Redis缓存优化的原理与数据一致性解决方案。核心思想是将频繁访问的磁盘数据缓存在内存中，显著提升性能。针对数据库与缓存数据不一致问题，分析了两种方案：同时更新缓存（资源浪费）和删除缓存（推荐方案），并比较了先删缓存后更新数据库与先更新数据库后删缓存的优劣，建议采用后者结合消息队列确保操作成功。经测试，该优化使性能提升至少3倍，可扩展至其他热点操作。

一，通过redis进行缓存优化：

缓存优化的核心思想就是将一些原本保存在磁盘（例如MySQL）中的、经常访问并且查询开销比较大的数据，临时保存到内存（例如Redis）中。后序再访问相同数据时，就可直接从内存中获取结果，而无需再访问磁盘，由于内存的读写速度远高于磁盘，因此就能极大的提高程序的性能。
 

二， 数据不一致的问题及解决（这里采用第二种）

【全网最详细】如何保证缓存和数据库一致性-优快云博客

在使用缓存优化时，有一个问题不得不提，那就是“数据库和缓存数据的一致性”，当数据库中的数据发生变化时，缓存中的数据也要同步更新，否则就会出现数据不一致的问题，解决该问题的方案有如下几个

（1）数据发生变化时，更新数据库的同时也更新缓存

  每次数据发生变更，都「无脑」更新缓存，但是缓存中的数据不一定会被「马上读取」，这就会导致缓存中可能存放了很多不常访问的数据，浪费缓存资源。

  而且很多情况下，写到缓存中的值，并不是与数据库中的值一一对应的，很有可能是先查询数据库，再经过一系列「计算」得出一个值，才把这个值才写到缓存中。

  由此可见，这种「更新数据库 + 更新缓存」的方案，不仅缓存利用率不高，还会造成机器性能的浪费。
（2） 数据发生变化时，更新数据库的同时删除缓存

1，删除缓存两种方案：

     ——先删除缓存，后更新数据库

     ——先更新数据库，后删除缓存

2，哪种更优更安全？

（1）先删除缓存，后更新数据库，第二步操作失败，数据库没有更新成功，那下次读缓存发现不存在，则从数据库中读取，并重建缓存，此时数据库和缓存依旧保持一致，都是并发【读写】还是会不一致

（2）如果是先更新数据库，后删除缓存，第二步操作失败，数据库是最新值，缓存中是旧值，发生不一致，都是并发【读写】情况下发生不一致问题的概率非常低

总结：所以一般采用第二种方案，同时引入消息队列来执行删除缓存操作

三，压力测试

经过压力测试，性能至少提升3倍，同时可尝试添加缓存优化到其他“热点操作”