缓存更新策略

Redis的数据不可能是一成不变的，因此本节讲一下Redis的缓存更新策略

	内存淘汰	超时剔除	主动更新
说明	当内存不足时自动淘汰部分数据。下次查询时更新缓存。	添加TTL时间，到期后自动删除缓存。	在修改数据库的同时，更新缓存。
一致性	差	一般	好
维护成本	无	低	高

业务场景：

低一致性需求：使用内存淘汰机制。例如店铺类型的查询缓存
高一致性需求：主动更新，并以超时剔除作为兜底方案。例如店铺详情查询的缓存

三个常见问题

删除缓存还是更新缓存？更新缓存：每次更新数据库都更新缓存，无效写操作较多删除缓存：更新数据库时让缓存失效，查询时再更新缓存（👍）
如何保证缓存与数据库的操作的同时成功或失败？（暂不考虑）单体系统，将缓存与数据库操作放在一个事务分布式系统，利用TCC等分布式事务方案
先操作缓存还是先操作数据库？

先删除缓存，再操作数据库先操作数据库，再删除缓存（👍）

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先删除会造成脏读，线程2读到是旧数据，而线程1后面更新了数据库的实际数据。
先操作数据库会造成脏读，线程1读到的是旧数据，而线程1后面更新了缓存。

但是总的来说操作数据库时间>写入缓存的时间。还是先操作数据库，再操作缓存好。

更新缓存策略：

@Override
@Transactional
public void updateShopById(Shop shop) {
    // 1. 更新数据库
    this.updateById(shop);
    // 2. 删除缓存
    stringRedisTemplate.delete(CACHE_SHOP_KEY + shop.getId());
}