Redis——缓存更新策略
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，很少修改
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，经常修改
主动更新策略
实际开发中最常用的还是01方案
考虑问题
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（不推荐）
删除缓存：更新数据库时让缓存失效，查询时再更新缓存（推荐）
如何保证缓存与数据库的操作的同时成功或失败？
单体系统，将缓存与数据库操作放在一个事务
@Transactional
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 （不推荐）
先写数据库，然后再删除缓存 （推荐）
总结
缓存更新策略的最佳实践方案：
低一致性需求：使用Redis自带的内存淘汰机制
高一致性需求：主动更新，并以超时剔除作为兜底方案（一般情况）
读操作：
缓存命中则直接返回
缓存未命中则查询数据库，并写入缓存，设定超时时间
写操作：
先写数据库，然后再删除缓存
要确保数据库与缓存操作的原子性