Redis更新缓存策略

缓存策略详解
最新推荐文章于 2025-10-23 07:01:14 发布
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1、缓存【失效】：客户端请求数据先从缓存中查询，如果没有再查询数据库，最后将数据放入缓存

2、缓存【命中】：客户端从缓存中直接取到数据，返回结果

3、缓存【更新】：客户端写入数据到数据库，成功之后，让缓存失效（下次请求时从缓存中拿不到，则查询数据库，再放入缓存）

4、为什么不采取更新后删除缓存策略？

      防止并发写操作导致脏数据

5、为什么不删除缓存后再更新数据库？

      两个并发请求，一个读操作，一个写操作，如果先删除缓存，读操作会将【旧数据】写入缓存，写操作【更新数据】后也不会更新缓存，导致脏数据一直存在

【Redis缓存机制】缓存更新、缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿
acm_pn的博客
12-05 2364
当缓存区缓存了用户信息后，客户端就都会从redis中访问读取数据了。而如果这时候用户更新了数据库中的值，就会导致数据库存储的数据与redis存储数据不一致，在这之后进行读写操作就会发生各种意想不到的错误了因此，当我们要对数据库数据进行更新时，也要尽可能让edis中的数据也能跟着变化，避免用户读到错误的信息缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，这样每次查询缓存都不会命中，最后都会对数据库进行查询。就像是缓存被穿透了一样，每次请求都会直接到达数据库。
Redis的缓存淘汰策略
qq_38217393的博客
08-17 1219
​​​​​​​定期删除策略的难点是确定删除操作执行的时长和频率：如果删除操作执行得太频繁或者执行的时间太长，定期删除策略就会退化成立即删除策略，以至于将CPU时间过多地消耗在删除过期键上面。如果删除操作执行得太少，或者执行的时间太短，定期删除策略又会和惰性删除束略一样，出现浪费内存的情况。定期删除策略的难点是确定删除操作执行的时长和频率：如果删除操作执行得太频繁或者执行的时间太长，定期删除策略就会退化成立即删除策略，以至于将CPU时间过多地消耗在删除过期键上面。
redis缓存策略解析
ASIA的博客
05-25 981
# MAXMEMORY POLICY: how Redis will select what to remove when maxmemory# is reached. You can select among five behaviors:## volatile-lru -> Evict using approximated LRU among the keys with an expir...
Redis客户端缓存的4种实现方式
风象南的专栏
05-07 1484
Redis客户端缓存是提升应用性能的强大工具，通过减少网络请求和数据库访问，可以显著降低延迟并提高吞吐量。在实际应用中，这些策略往往不是相互排斥的，而是可以组合使用，针对不同类型的数据采用不同的缓存策略，以获得最佳性能和数据一致性平衡。无论选择哪种缓存策略，关键是理解自己应用的数据访问模式和一致性需求，并据此设计最合适的缓存解决方案。通过正确应用客户端缓存技术，可以在保持数据一致性的同时，显著提升系统性能和用户体验。
Redis（78） 如何设置Redis的缓存失效策略？
最新发布
qq_43012298的博客
10-23 833
Redis缓存失效策略设置指南：1)通过EXPIRE/SETEX等命令设置键的过期时间(秒/毫秒/时间戳)；2)在redis.conf中配置全局策略(volatile-lru/allkeys-lru等)；3)内存超限时按LRU等策略自动淘汰键；4)使用TTL/PTTL查询剩余时间，PERSIST取消过期。合理配置策略能优化内存使用，提升系统性能。提供了Java示例代码演示具体实现方法。
Redis缓存简介以及缓存的更新策略
花&败
12-30 1921
举个例子：越野车，山地自行车，都拥有” 避震器”, 防止车体加速后因惯性，在酷似”U” 字母的地形上飞跃，硬着陆导致的损害 , 像个弹簧一样；同样，实际开发中，系统也需要” 避震器”,；这在实际开发中对企业讲，对产品口碑，用户评价都是致命的；所以企业非常重视缓存技术；。
redis数据更新操作
qq_33409840的博客
12-08 1万+
redis的数据更新尝尝涉及到和数据库的数据一致性的问题的。最有效的redis数据库一致性的操作方式是如下的： 1.先更新数据库; 2.删除缓存; 3.当再次查询的时候，查询缓存重建缓存就可以了； 上面还是存在一个缓存脏数据的问题的。可以使用乐观锁的方式来解决问题的。 下面是解决问题的整个的流程的： ...
redis缓存更新的套路
雪儿的博客
10-14 9140
转自：https://blog.youkuaiyun.com/u012031380/article/details/80182901 转自 酷壳-陈皓-缓存更新的套路 如有侵权请联系博主进行删除，此处仅作为学习笔记不做任何商业用途  ！  看到好些人在写更新缓存数据代码时，先删除缓存，然后再更新数据库，而后续的操作会把数据再装载的缓存中...
【六】redis缓存策略
ymony的博客
07-23 634
低一致性业务建议配置最大内存和淘汰策略的方式使用。高一致性业务可以结合使用超时剔除和主动更新，这样即使主动更新出了问题，也能保证数据过期时间后删除脏数据。
图文详解Redis中常见的缓存问题及解决方案：缓存更新策略，缓存穿透，缓存雪崩，缓存击穿
luming的博客
04-22 4096
将Redis作为缓存在Web系统中是已经是非常常见的做法，Redis的性能高效，将其作为缓存使得系统整体的性能和速度得以大大提升。本文将通过图文来详解Redis中缓存更新策略，以及常见的缓存问题：缓存穿透，缓存雪崩，缓存击穿等... ...
Redis之缓存更新策略
m0_53224107的博客
05-22 1054
一、常见的缓存更新策略以及存在问题 先更新数据库然后更新缓存,就像下面的代码: public Product update(@Valid @NotNull(message = "商品更新对象不能为null") Product product){ Product productResult = productDao.update(product); redisUtil.set(getCacheKey(productResult.getId()),productToJ
1 Springboot中使用redis，自动缓存、更新、删除
热门推荐
tianyaleixiaowu的专栏
04-21 6万+
springboot整合redis，如何用redis做分页查询，redis条件查询
Redis更新的正确方法
weixin_34279246的博客
04-02 1882
原文（缓存更新的套路）：看到好些人在写更新缓存数据代码时，先删除缓存，然后再更新数据库，而后续的操作会把数据再装载的缓存中。然而，这个是逻辑是错误的。试想，两个并发操作，一个是更新操作，另一个是查询操作，更新操作删除缓存后，查询操作没有命中缓存，先把老数据读出来后放到缓存中，然后更新操作更新了数据库。于是，在缓存中的数据还是老的数据，导致缓存中的数据是脏的，而且还一直这样脏下去了。 视图分析： ...
Redis 如何保持和MySQL数据一致
Heqianqian的博客
12-26 4万+
1. MySQL持久化数据,Redis只读数据redis在启动之后，从数据库加载数据。读请求：不要求强一致性的读请求，走redis，要求强一致性的直接从mysql读取写请求：数据首先都写到数据库，之后更新redis（先写redis再写mysql，如果写入失败事务回滚会造成redis中存在脏数据）2.MySQL和Redis处理不同的数据类型MySQL处理实时性数据，例如金融数据、交易数据Redis处理
【技术晨读】缓存更新的套路
simonGeek的专栏
07-29 1376
看到好些人在写更新缓存数据代码时，先删除缓存，然后再更新数据库，而后续的操作会把数据再装载的缓存中。然而，这个是逻辑是错误的。试想，两个并发操作，一个是更新操作，另一个是查询操作，更新操作删除缓存后，查询操作没有命中缓存，先把老数据读出来后放到缓存中，然后更新操作更新了数据库。于是，在缓存中的数据还是老的数据，导致缓存中的数据是脏的，而且还一直这样脏下去了。 我不知道为什么这么多人用的都是这
Redis缓存及缓存更新，缓存穿透，缓存雪崩，缓存击穿具体解决方案
leyasuzhou的博客
11-17 446
缓存就是数据交换的缓冲区，是临时储存数据的地方，读写性能高。
Redis-高并发缓存问题及解决方案
落雪
05-02 4128
高并发情况下一些缓存问题和解决方案
redis优化缓存策略
06-19
### Redis 缓存优化策略与最佳实践 在使用 Redis 作为缓存时，优化其缓存策略可以显著提升系统性能和可靠性。以下是一些关键的优化策略及最佳实践： #### 1. 内存淘汰策略的选择 Redis 提供了多种内存淘汰策略，开发者应根据实际场景选择最合适的策略。常见的内存淘汰策略包括： - **LRU（Least Recently Used）**：淘汰最近最少使用的键值对[^1]。 - **LFU（Least Frequently Used）**：淘汰访问频率最低的键值对[^2]。 - **TTL（Time To Live）**：为每个缓存项设置过期时间，自动清理过期数据。 通过合理配置这些策略，可以有效避免内存不足的问题，并确保缓存中保存的是最常用的数据。 #### 2. 数据预热与缓存更新 为了减少缓存未命中率，可以在系统启动或高峰时段前进行数据预热。此外，采用合理的缓存更新策略也很重要，例如： - **写入即更新（Write Through）**：在更新数据库的同时更新缓存[^3]。 - **写后失效（Write Behind）**：在更新数据库后使缓存失效，由下一次请求触发缓存重建。 - **定期刷新**：根据业务需求，定时刷新缓存以保持数据一致性。 #### 3. 使用压缩算法降低内存占用 对于大对象或高并发场景，可以考虑使用压缩算法（如 Snappy、LZ4 等）对数据进行压缩存储。这不仅可以减少内存消耗，还能提高缓存命中率。 #### 4. 分片与集群化部署 当单个 Redis 实例无法满足性能需求时，可以采用分片或集群化部署方案。通过将数据分布在多个节点上，可以大幅提升系统的吞吐能力和可用性[^2]。 #### 5. 避免缓存雪崩与击穿 - **缓存雪崩**：大量缓存同时失效导致数据库压力激增。可以通过为不同缓存设置随机过期时间来缓解此问题。 - **缓存击穿**：热点数据失效时引发大量请求直接访问数据库。可以使用布隆过滤器或互斥锁（Mutex）机制来解决。 #### 6. 监控与调优 定期监控 Redis 的运行状态，包括内存使用情况、命中率、连接数等指标。结合业务需求，动态调整配置参数以达到最优性能。 ```python # 示例代码：使用 Python 设置 Redis 缓存并设置 TTL import redis client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0) key = 'example_key' value = 'example_value' # 设置缓存并指定过期时间为 60 秒 client.setex(key, 60, value) ```
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