大话Redis进阶－更新缓存的问题使用Redis过程中，总是会遇到各种各样问题，这里进行问题的总结，作为Redis 进阶的经验分享。更新缓存的问题
[主动]需要操作人员去操作，或者定时调度
[被动]由用户触发更新
[预加载]提前加载好数据方案1
[主动]后台点击更新缓存按钮，从DB查找最新数据集合，删除原缓存数据，存储新数据到缓存；问题：更新过程中删除掉缓存后刚好有业务在查询，那么这个时候返回的数
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2023-07-08 18:40:31
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情景： 当查询数据库的时候，把查询结果保存到Redis中，下次再查询的时候，先查询redis缓存中是否存在用户查询的数据，有则直接返回，没有再去查数据库，结果再保存到数据库中。现实中的应用场景，比如某明星，很多粉丝都查询这个明星的信息，同样的信息一条可能查几百万次，这种情况就可以用这种缓存。步骤： &nb
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2024-07-24 12:18:04
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Redis缓存相关问题 1.1 缓存穿透 缓存穿透是指查询一个数据库一定不存在的数据。 我们以前正常的使用Redis缓存的流程大致是： 1、数据查询首先进行缓存查询 2、如果数据存在则直接返回缓存数据 3、如果数据不存在，就对数据库进行查询，并把查询到的数据放进缓存 4、如果数据库查询数据为空，则不放进缓存 例如我们的数据表中主键是自增产生的，所有的主键值都大于0。此时如果用户传入的参数为-1，会
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2023-09-04 10:57:03
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# Redis更新缓存数据
在开发过程中，我们常常会遇到需要缓存数据的场景。使用缓存可以大大提高系统的性能，并减轻数据库的压力。而当缓存中的数据发生变化时，我们需要及时更新缓存，以保证数据的一致性。在本文中，我们将介绍如何使用Redis来更新缓存数据，并提供相应的代码示例。
## 什么是Redis？
Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的内存数据库，它提供
原创
2023-08-01 16:00:22
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缓存更新策略:03方案 :先是将数据缓存 , 在一个异步操作中 , 将这些数据保存到数据库 , 这么做的好处是 , 在两次异步操作之间 , 进行的数据增删改 , 不用频繁的对数据库进行操作 , 只用在下一次异步操作时 , 将最终的数据进行保存即可但是 , 如果在两次异步操作之间 , 出现宕机 , 可能会造成数据的丢失 , 一致性和可靠性都会存在一定的问题 ,02方案 : 开发和维护成本较高01方案
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2023-05-29 10:21:21
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当执行写操作后，需要保证从缓存读取到的数据与数据库中持久化的数据是一致的，因此需要对缓存进行更新。因为涉及到数据库和缓存两步操作，难以保证更新的原子性。在设计更新策略时，我们需要考虑多个方面的问题:对系统吞吐量的影响：比如更新缓存策略产生的数据库负载小于删除缓存策略的负载并发安全性：并发读写时某些异常操作顺序可能造成数据不一致，如缓存中长期保存过时数据更新失败的影响：若某个操作失败，如何对业务影响
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2023-06-02 14:24:16
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Redis-更新策略,缓存穿透,缓存雪崩,缓存击穿1.缓存更新 策略淘汰策略超时剔除主动更新
更新策略：先修改数据库还是先删除缓存 结论：先修改数据库，因为缓存的操作比较快，容易产生数据不一致更新缓存还是删除缓存？2.缓存穿透客户端请求的数据在缓存和数据库中都不存在，这些请求会访问到数据库解决方式缓存空值：额外内存空间； 短期造成数据不一致布隆过滤器，把数据转换成二进制的情况存储，即使在布隆
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2024-07-02 10:44:27
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前面两篇博客一篇是实现了
redis做
缓存，原理是在启动类中开启@EnableCaching注解，之后在需要
缓存的地方使用@Cacheable和@CacheEvict注解；另一篇是实现了
redis处理并发操作，原理是使用jedis的setnx命令操作。现在希望同时实现这两个功能，即可以在查询时使用
缓存，也可以在
更新时处理并发，这里综合前两篇博客即可：一、项目：结构：1、pom:<project
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2023-05-29 10:24:02
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redis缓存机制一、缓存更新 缓存更新的策略有很多，这里介绍两种比较主要的情况： 第一种情况，先更新数据库再同步更新缓存或者先更新缓存再同步更新数据库，其实都属于write through，同步更新的好处在于可以很好的保持数据的一致性，但是缺点在于同步更新时，必然会影响性能。 第二种情况，先更新缓存，然后再异步写回数据库，也就是write back，异步写回的好处在于不会影响缓存的高性能，能够快
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2023-05-29 15:25:48
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# Redis更新缓存数据命令
在开发过程中，我们经常会使用缓存来提高系统的性能和响应速度。Redis是一种高效的内存数据库，常用于存储和管理缓存数据。在Redis中，更新缓存数据是一项常见的任务，本文将介绍一些常用的Redis命令和示例代码来实现缓存数据的更新。
## 1. 缓存数据更新的需求
在讲解Redis的更新缓存数据命令之前，我们先了解一下为什么需要更新缓存数据。缓存数据通常是为了
原创
2023-09-20 06:25:37
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当我们对数据进行修改的时候，到底是先删缓存，还是先写数据库？1.先删缓存，再更新数据：缓存删除后更新数据失败，再查数据，这样Redis和数据库的数据是一致的。但是在高并发场景下，第一个线程删除了缓存，还没来得及改数据，第二个线程来读取数据，发现缓存为空，那就去数据库读数据（旧数据），读完后把读到的写入缓存，然后第一个线程再把数据改掉。这样就造成了redis和数据库的数据不一致。那么怎么解决在高并发
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2023-07-27 20:17:28
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Redis CONFIG 命令格式如下：redis 127.0.0.1:6379> CONFIG GET|SET CONFIG_SETTING_NAMECONFIG GET * 获取Redis服务器所有配置信息；CONFIG SET loglevel "notice"
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2023-07-09 13:20:32
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对于热点数据（经常被查询，但不经常被修改的数据），我们可以将其放入redis缓存中，以增加查询效率，但需要保证从redis中读取的数据与数据库中存储的数据最终是一致的。针对一致性的问题进行了汇总总结。【 问题介绍 】 客户端对数据库中的数据主要有两类操作，读(select)与写(DML)。缓存由于其高并发和高性能的特性，已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面，大家没啥疑问，都是按照下图的流程来进
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2023-05-29 09:01:30
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5种缓存更新策略缓存一般是为了应对高并发场景、缓解数据库读写压力，而将数据存储在读写更快的某种存储介质中（如内存），以加快读取数据的速度。缓存一般分为本地缓存（如java堆内存缓存）、分布式缓存（如redis)等。既然是缓存，就意味着缓存中暂存的数据只是个副本，也就意味着需要保证副本和主数据之间的数据一致性，这就是接下来要分析的缓存的更新。常见的缓存更新策略有：先删缓存，再更新数据库旁路缓存(Ca
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2023-08-29 17:48:45
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文章目录一、什么是缓存？二、添加Redis缓存三、缓存更新策略四、缓存穿透五、缓存雪崩六、缓存击穿七、缓存工具封装 一、什么是缓存？缓存就是数据交换的缓冲区(Cache)，是存储数据的临时地方，一般读写性能较好，常见缓存： Web应用中缓存有什么作用呢？降低后端负载提高读写效率，降低响应时间缓存的成本：数据的一致性成本代码维护成本运维成本二、添加Redis缓存缓存作用模型： 给一段Redis作为
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2024-07-01 21:14:29
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前言：为什么要有缓存更新策略呢？主要是因为把数据保存在缓存与数据库当中，如果对数据库数据做修改，缓存并不知道。也不会去更新，用户去查询的时候就查到了旧数据，造成数据的不一致。 缓存更新策略则是为了解决上述的问题。 文章目录内存剔除超时剔除主动更新业务场景 内存剔除说明
原本是Redis用来解决内存不足的问题，因为Reids是基于内存存储的，内存不像磁盘，内存是有限的。Redis内存会设置一个
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2023-07-08 01:38:11
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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：写流程（更新策略）先淘汰 ca
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2023-08-30 12:58:17
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文章目录1. 什么是缓存更新2. 更新方式3. 数据库缓存不一致解决方案4. 数据库和缓存不一致怎么解决4.14.25. 实现商铺和缓存与数据库双写一致 1. 什么是缓存更新缓存更新是redis为了节约内存而设计出来的一个东西，主要是因为内存数据宝贵，当我们向redis插入太多数据，此时就可能会导致缓存中的数据过多，所以redis会对部分数据进行更新，或者把他称为淘汰更为合适。2. 更新方式内存
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2023-05-25 12:28:34
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缓存预热缓存预热就是系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样就可以避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题,用户直接查询事先被预热的缓存数据。实现思路：直接写个缓存刷新页面，上线时手工操作下；数据量不大，可以在项目启动的时候自动进行加载；定时刷新缓存；缓存更新除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外（Redis默认的有6中策略可供选择），我们还可以根据具体的业务需求进行自
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2023-08-30 08:10:33
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1.缓存更新1.1缓存更新策略内存淘汰：不需要自己维护，利用Redis的内存淘汰机制，当内存不足时自动淘汰部分数据，下次查询时更新缓存一致性 ： 差维护成本：无超时删除：给缓存数据添加TTL时间，到期后自动删除缓存，下次查询时更新缓存一致性 ：一般 （如果数据库中的值发生更新，但是缓存中的数据仍未过期，会出现数据不一致问题）维护成本：低主动更新：在修改数据库的同时，进行更新缓存的操作一致性：好 （
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2023-08-15 15:58:53
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