Redis缓存读写策略（三种）

Cache Aside Pattern（旁路缓存模式）

Cache Aside Pattern 是我们平时使用比较多的一个缓存读写模式，比较适合读请求比较多的场景。

写：

  • 先更新 db
  • 然后直接删除 cache 。

读 :

  • 从 cache 中读取数据，读取到就直接返回
  • cache 中读取不到的话，就从 db 中读取数据返回
  • 再把数据放到 cache 中。

在写数据的过程中，可以先删除 cache ，后更新 db 么？”

答案： 那肯定是不行的！因为这样可能会造成 数据库（db）和缓存（Cache）数据不一致的问题。

举例：请求 1 先写数据 A，请求 2 随后读数据 A 的话，就很有可能产生数据不一致性的问题。

当你这样回答之后，面试官可能会紧接着就追问：“在写数据的过程中，先更新 db，后删除 cache 就没有问题了么？”

答案： 理论上来说还是可能会出现数据不一致性的问题，不过概率非常小，因为缓存的写入速度是比数据库的写入速度快很多。

举例：请求 1 先读数据 A，请求 2 随后写数据 A，并且数据 A 在请求 1 请求之前不在缓存中的话，也有可能产生数据不一致性的问题。

Cache Aside Pattern 的缺陷。

缺陷 1：首次请求数据一定不在 cache 的问题

解决办法：可以将热点数据可以提前放入 cache 中。

缺陷 2：写操作比较频繁的话导致 cache 中的数据会被频繁被删除，这样会影响缓存命中率 。

Read/Write Through Pattern（读写穿透）

写（Write Through）：

  • 先查 cache，cache 中不存在，直接更新 db。
  • cache 中存在，则先更新 cache，然后 cache 服务自己更新 db（同步更新 cache 和 db）。

读(Read Through)：

  • 从 cache 中读取数据，读取到就直接返回 。
  • 读取不到的话，先从 db 加载，写入到 cache 后返回响应。

Write Behind Pattern（异步缓存写入） 

Write Behind Pattern 和 Read/Write Through Pattern 很相似，两者都是由 cache 服务来负责 cache 和 db 的读写。

但是，两个又有很大的不同：Read/Write Through 是同步更新 cache 和 db，而 Write Behind 则是只更新缓存，不直接更新 db，而是改为异步批量的方式来更新 db。

很明显，这种方式对数据一致性带来了更大的挑战，比如 cache 数据可能还没异步更新 db 的话，cache 服务可能就就挂掉了。

这种策略在我们平时开发过程中也非常非常少见，但是不代表它的应用场景少，比如消息队列中消息的异步写入磁盘、MySQL 的 Innodb Buffer Pool 机制都用到了这种策略。

Write Behind Pattern 下 db 的写性能非常高，非常适合一些数据经常变化又对数据一致性要求没那么高的场景，比如浏览量、点赞量。

Redis数据结构（5+3）

5种基本数据结构

String

String 是 Redis 中最简单同时也是最常用的一个数据结构。String 是一种二进制安全的数据结构，可以用来存储任何类型的数据比如字符串、整数、浮点数、图片（图片的 base64 编码或者解码或者图片的路径）、序列化后的对象。

应用场景

需要存储常规数据的场景

  • 举例：缓存 session、token、图片地址、序列化后的对象(相比较于 Hash 存储更节省内存)。
  • 相关命令：SET、GET。

需要计数的场景

  • 举例：用户单位时间的请求数（简单限流可以用到）、页面单位时间的访问数。
  • 相关命令：SET、GET、 INCR、DECR 。

分布式锁

利用 SETNX key value 命令可以实现一个最简易的分布式锁（存在一些缺陷，通常不建议这样实现分布式锁）。

List（列表）

Redis 的 List 的实现为一个 双向链表，即可以支持反向查找和遍历，更方便操作，不过带来了部分额外的内存开销。

应用场景

信息流展示

  • 举例：最新文章、最新动态。
  • 相关命令：LPUSH、LRANGE。

消息队列

Redis List 数据结构可以用来做消息队列，只是功能过于简单且存在很多缺陷，不建议这样做。

相对来说，Redis 5.0 新增加的一个数据结构 Stream 更适合做消息队列一些，只是功能依然非常简陋。和专业的消息队列相比，还是有很多欠缺的地方比如消息丢失和堆积问题不好解决。

Hash（哈希）

应用场景

对象数据存储场景

  • 举例：用户信息、商品信息、文章信息、购物车信息。
  • 相关命令：HSET （设置单个字段的值）、HMSET（设置多个字段的值）、HGET（获取单个字段的值）、HMGET（获取多个字段的值）。

Set（集合）

Redis 中的 Set 类型是一种无序集合，集合中的元素没有先后顺序但都唯一，有点类似于 Java 中的 HashSet 

应用场景

需要存放的数据不能重复的场景

  • 举例：网站 UV 统计（数据量巨大的场景还是 HyperLogLog更适合一些）、文章点赞、动态点赞等场景。
  • 相关命令：SCARD（获取集合数量） 。
  • 举例：共同好友(交集)、共同粉丝(交集)、共同关注(交集)、好友推荐（差集）、音乐推荐（差集）、订阅号推荐（差集+交集） 等场景。
  • 相关命令：SINTER（交集）、SINTERSTORE （交集）、SUNION （并集）、SUNIONSTORE（并集）、SDIFF（差集）、SDIFFSTORE （差集）。
  • 需要随机获取数据源中的元素的场景
  • 举例：抽奖系统、随机点名等场景。
  • 相关命令：SPOP（随机获取集合中的元素并移除，适合不允许重复中奖的场景）、SRANDMEMBER（随机获取集合中的元素，适合允许重复中奖的场景）。

Sorted Set（有序集合）

Sorted Set 类似于 Set，但和 Set 相比，Sorted Set 增加了一个权重参数 score，使得集合中的元素能够按 score 进行有序排列，还可以通过 score 的范围来获取元素的列表。有点像是 Java 中 HashMap 和 TreeSet 的结合体。

应用场景

需要随机获取数据源中的元素根据某个权重进行排序的场景

  • 举例：各种排行榜比如直播间送礼物的排行榜、朋友圈的微信步数排行榜、王者荣耀中的段位排行榜、话题热度排行榜等等。
  • 相关命令：ZRANGE (从小到大排序)、 ZREVRANGE （从大到小排序）、ZREVRANK (指定元素排名)。

3种特殊数据结构