Redis缓存更新策略，包含Cache Aside、Read/Write Through、Write Behind等方案

1. 为什么需要缓存更新策略？

咱们做技术开发的都知道，数据库查询是系统性能的"阿喀琉斯之踵"。当QPS突破5000时，直接查数据库就像让老牛拉火箭——根本带不动。这时候Redis作为缓存中间件就成了救世主，但缓存和数据库的双写问题就像房间里的大象，谁都不能假装看不见。

举个真实案例：某电商平台大促时，因为缓存更新策略不当，导致商品库存显示异常，直接损失千万级订单。这就是为什么我们需要深入理解各种缓存更新策略的原因——它们直接关系到系统的稳定性和数据一致性。

2. 主流缓存更新策略详解

（基于Java+SpringBoot技术栈）

2.1 Cache Aside模式：程序员的手动挡

// ProductService.java
@Service
public class ProductService {
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
    @Autowired
    private ProductRepository productRepository;

    // 查询操作：先查缓存，再查数据库
    public Product getProduct(Long id) {
        String cacheKey = "product:" + id;
        Product product = (Product) redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
        if (product == null) {
            product = productRepository.findById(id).orElse(null);
            if (product != null) {
                redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, product, 30, TimeUnit.MINUTES);
            }
        }
        return product;
    }

    // 更新操作：先更数据库，再删缓存
    @Transactional
    public void updateProduct(Product product) {
        productRepository.save(product);
        redisTemplate.delete("product:" + product.getId());
    }
}

策略特点：

缓存不作为数据源，而是数据库的"临时快照"
更新时采用延迟删除（Lazy Loading）策略
需要处理缓存穿透问题（示例中通过设置空值解决）

2.2 Read/Write Through模式：智能代理模式

// 使用Redisson客户端实现
public class ProductCacheStore {
    private final RMapCache<Long, Product> productCache;
    
    public ProductCacheStore() {
        this.productCache = Redisson.create().getMapCache("products");
    }

    public Product readThrough(Long id) {
        return productCache.get(id, new CacheLoader<Long, Product>() {
            @Override
            public Product load(Long key) throws Exception {
                return productRepository.findById(key).orElse(null);
            }
        });
    }

    public void writeThrough(Product product) {
        productCache.put(product.getId(), product, 30, TimeUnit.MINUTES);
        productRepository.save(product);
    }
}

技术要点：

缓存层作为主要数据访问入口
通过CacheLoader实现自动加载机制
需要保证缓存操作与数据库操作的原子性

2.3 Write Behind模式：异步批处理的艺术

// 使用Spring Batch实现批量更新
@Configuration
public class WriteBehindConfig {
    @Bean
    public Job writeBehindJob(Step step) {
        return jobBuilderFactory.get("writeBehindJob")
                .incrementer(new RunIdIncrementer())
                .flow(step)
                .end()
                .build();
    }

    @Bean
    public Step step(ItemReader<Product> reader,
                     ItemProcessor<Product, Product> processor,
                     ItemWriter<Product> writer) {
        return stepBuilderFactory.get("step")
                .<Product, Product>chunk(100)
                .reader(reader)
                .processor(processor)
                .writer(writer)
                .build();
    }
}

// 缓存队列处理器
@Component
public class CacheQueueHandler {
    @Autowired
    private JobLauncher jobLauncher;
    
    @Scheduled(fixedDelay = 5000)
    public void processBatch() throws Exception {
        JobParameters params = new JobParametersBuilder()
                .addLong("time", System.currentTimeMillis())
                .toJobParameters();
        jobLauncher.run(writeBehindJob, params);
    }
}

实现要点：

使用内存队列暂存修改操作
定时任务批量持久化到数据库
需要处理故障恢复和数据丢失问题

3. 进阶策略组合拳

3.1 TTL+主动更新双保险策略

// 商品信息服务
public class ProductInfoService {
    private static final String LOCK_PREFIX = "lock:product:";
    
    public Product getProductWithDoubleCheck(Long id) {
        String cacheKey = "product:" + id;
        Product product = redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
        if (product == null) {
            String lockKey = LOCK_PREFIX + id;
            // 分布式锁防止缓存击穿
            if (redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "locked", 10, TimeUnit.SECONDS)) {
                try {
                    product = productRepository.findById(id).orElse(null);
                    if (product != null) {
                        // 设置主过期时间30分钟，从过期时间29分钟
                        redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, product);
                        redisTemplate.expire(cacheKey, 30 + new Random().nextInt(5), TimeUnit.MINUTES);
                    }
                } finally {
                    redisTemplate.delete(lockKey);
                }
            } else {
                // 等待其他线程加载
                Thread.sleep(100);
                return getProductWithDoubleCheck(id);
            }
        } else if (product.getExpireFlag()) { // 伪代码，实际需要自定义逻辑
            // 异步更新缓存
            asyncUpdateCache(id);
        }
        return product;
    }
    
    @Async
    public void asyncUpdateCache(Long id) {
        Product product = productRepository.findById(id).orElse(null);
        if (product != null) {
            redisTemplate.opsForValue().set("product:"+id, product);
        }
    }
}

3.2 消息队列保障最终一致性

// 使用Spring Cloud Stream实现
@EnableBinding(ProductProcessor.class)
public class ProductUpdateHandler {
    
    @StreamListener(ProductProcessor.INPUT)
    public void handleProductUpdate(Product product) {
        // 先更新数据库
        productRepository.save(product);
        // 再删除缓存
        redisTemplate.delete("product:" + product.getId());
        // 最后写入新缓存
        redisTemplate.opsForValue().set("product:"+product.getId(), product);
    }
}

// 数据库binlog监听
@EnableBinding(ProductChangeProcessor.class)
public class BinlogListener {
    
    @StreamListener(ProductChangeProcessor.INPUT)
    public void handleBinlogEvent(ChangeEvent event) {
        if (event.getType() == ChangeType.UPDATE) {
            Product product = extractProduct(event);
            // 通过消息队列发送更新事件
            messageChannel.send(MessageBuilder.withPayload(product).build());
        }
    }
}

4. 应用场景分析

典型场景对照表：

策略类型	适用场景	典型案例
Cache Aside	读多写少的常规业务	商品详情页、用户信息查询
Write Through	强一致性要求的金融业务	账户余额查询、交易记录
Write Behind	高频写操作的业务	点击量统计、行为日志记录
延迟双删	对数据一致性要求严格的场景	库存扣减、优惠券发放
消息队列	分布式系统间的数据同步	多级缓存同步、异地多活

5. 技术优缺点对比

策略对比表：

策略	优点	缺点	一致性级别
Cache Aside	实现简单，容错性好	存在短暂不一致窗口	最终一致性
Read Through	业务透明，自动加载	首次请求延迟较高	强一致性
Write Behind	写入性能极高	数据丢失风险	弱一致性
延迟双删	数据一致性高	实现复杂度高	强一致性
消息队列	系统解耦，可靠性高	系统复杂度增加	最终一致性

6. 必须注意的坑点

缓存雪崩防御：设置随机过期时间，推荐使用30 + random.nextInt(5)分钟的模式
热点Key处理：采用本地缓存+Redis的多级缓存架构
大Key删除优化：使用UNLINK替代DEL命令，避免阻塞
版本兼容问题：对缓存数据结构进行版本控制，例如user:v2:1001
缓存预热策略：在流量低峰期批量加载热点数据

7. 总结与最佳实践

经过多个项目的实战检验，推荐采用组合策略：

基础架构：Cache Aside + TTL随机过期
增强方案：配合消息队列实现最终一致性
特殊场景：对金融类业务增加延迟双删校验
监控体系：建立缓存命中率、更新失败率的监控大盘

最终的策略选择就像吃重庆火锅——没有最好的，只有最合适的。核心原则是：在保证系统可用性的前提下，找到业务容忍度与实现复杂度之间的黄金平衡点。

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