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三种缓存更新策略
业务场景：
主动更新的三种实现
操作缓存和数据库时有三个问题
1.删除缓存还是更新缓存？
2.如何保证缓存与数据库的操作的同时成功或失败？
3.先操作缓存还是先操作数据库？
缓存更新策略的最佳实践方案：
三种缓存更新策略
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内存淘汰（Eviction）策略：Redis在内存不足时，会根据预设的策略选择一些键进行淘汰，释放内存空间。Redis默认提供了以下几种淘汰策略：
当数据超出可用内存时，Redis将根据配置的淘汰策略进行自动选择。你不需要手动指定淘汰策略，除非你希望自定义新的淘汰策略。
- LRU（Least Recently Used，最近最少使用）：淘汰最长时间未被访问的键。
- LFU（Least Frequently Used，最不经常使用）：淘汰访问频率最低的键。
- Random（随机）：随机选择键进行淘汰。
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超时剔除（TTL，Time To Live）：在向Redis存储数据时，可以为每个键设置一个过期时间。一旦过期时间到达，该键会自动被Redis删除。超时剔除策略是一种主动更新策略，适用于需要在一定时间后自动移除数据的场景。
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主动更新：当你在操作数据库时，同时对Redis进行操作，以保持数据的一致性。这可以通过在操作数据库之后，更新或重置对应的Redis键值对来实现。
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
主动更新的三种实现
操作缓存和数据库时有三个问题
1.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（不建议采用）
删除缓存：更新数据库时让缓存失效，查询时再更新缓存
2.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
分布式系统，利用TCC等分布式事务方案
3.先操作缓存还是先操作数据库？
一定要先操作数据库，再删除缓存，如果先删除缓存，再操作数据库在多线程的情况下，会导致缓存拿到数据库旧的数据
缓存更新策略的最佳实践方案：
1. 低一致性需求：使用 Redis 自带的内存淘汰机制
2. 高一致性需求：主动更新，并以超时剔除作为兜底方案
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