==作者：YB-Chi==

[toc]

缓存的特征

一个系统中的不同层之间的访问速度不一样，所以我们才需要缓存，这样就可以把一些需要频繁访问的数据放在缓存中，以加快它们的访问速度。

计算机系统中，默认有两种缓存：

• CPU里面的末级缓存，即LLC，用来缓存内存中的数据，避免每次从内存中存取数据；
• 内存中的高速页缓存，即page cache，用来缓存磁盘中的数据，避免每次从磁盘中存取数据。

第一个特征：在一个层次化的系统中，缓存一定是一个快速子系统，数据存在缓存中时，能避免每次从慢速子系统中存取数据。对应到互联网应用来说，Redis就是快速子系统，而数据库就是慢速子系统了。

第二个特征：缓存系统的容量大小总是小于后端慢速系统的，我们不可能把所有数据都放在缓存系统中。

Redis缓存处理请求的两种情况

把Redis用作缓存时，我们会把Redis部署在数据库的前端，业务应用在访问数据时，会先查询Redis中是否保存了相应的数据。此时，根据数据是否存在缓存中，会有两种情况。

• 缓存命中：Redis中有相应数据，就直接读取Redis，性能非常快。
• 缓存缺失：Redis中没有保存相应数据，就从后端数据库中读取数据，性能就会变慢。而且，一旦发生缓存缺失，为了让后续请求能从缓存中读取到数据，我们需要把缺失的数据写入Redis，这个过程叫作缓存更新。缓存更新操作会涉及到保证缓存和数据库之间的数据一致性问题。

到这里，你可能已经发现了，使用Redis缓存时，我们基本有三个操作：

• 应用读取数据时，需要先读取Redis；
• 发生缓存缺失时，需要从数据库读取数据；
• 发生缓存缺失时，还需要更新缓存。

Redis作为旁路缓存的使用操作

使用Redis缓存时，具体来说，我们需要在应用程序中增加三方面的代码：

• 当应用程序需要读取数据时，我们需要在代码中显式调用Redis的GET操作接口，进行查询；
• 如果缓存缺失了，应用程序需要再和数据库连接，从数据库中读取数据；
• 当缓存中的数据需要更新时，我们也需要在应用程序中显式地调用SET操作接口，把更新的数据写入缓存。

String cacheKey = “productid_11010003”;
String cacheValue = redisCache.get(cacheKey)；
//缓存命中
if ( cacheValue != NULL)
   return cacheValue;
//缓存缺失
else
   cacheValue = getProductFromDB();
   redisCache.put(cacheValue)  //缓存更新

缓存的类型

只读缓存

当Redis用作只读缓存时，应用要读取数据的话，会先调用Redis GET接口，查询数据是否存在。而所有的数据写请求，会直接发往后端的数据库，在数据库中增删改。对于删改的数据来说，如果Redis已经缓存了相应的数据，应用需要把这些缓存的数据删除，Redis中就没有这些数据了。

当应用再次读取这些数据时，会发生缓存缺失，应用会把这些数据从数据库中读出来，并写到缓存中。这样一来，这些数据后续再被读取时，就可以直接从缓存中获取了，能起到加速访问的效果。

只读缓存直接在数据库中更新数据的好处是，所有最新的数据都在数据库中，而数据库是提供数据可靠性保障的，这些数据不会有丢失的风险。当我们需要缓存图片、短视频这些用户只读的数据时，就可以使用只读缓存这个类型了。

读写缓存

对于读写缓存来说，除了读请求会发送到缓存进行处理（直接在缓存中查询数据是否存在)，所有的写请求也会发送到缓存，在缓存中直接对数据进行增删改操作。此时，得益于Redis的高性能访问特性，数据的增删改操作可以在缓存中快速完成，处理结果也会快速返回给业务应用，这就可以提升业务应用的响应速度。

但是，和只读缓存不一样的是，在使用读写缓存时，最新的数据是在Redis中，而Redis是内存数据库，一旦出现掉电或宕机，内存中的数据就会丢失。这也就是说，应用的最新数据可能会丢失，给应用业务带来风险。

所以，根据业务应用对数据可靠性和缓存性能的不同要求，我们会有同步直写和异步写回两种策略。其中，同步直写策略优先保证数据可靠性，而异步写回策略优先提供快速响应。学习了解这两种策略，可以帮助我们根据业务需求，做出正确的设计选择。

同步直写是指，写请求发给缓存的同时，也会发给后端数据库进行处理，等到缓存和数据库都写完数据，才给客户端返回。这样，即使缓存宕机或发生故障，最新的数据仍然保存在数据库中，这就提供了数据可靠性保证。

不过，同步直写会降低缓存的访问性能。这是因为缓存中处理写请求的速度是很快的，而数据库处理写请求的速度较慢。即使缓存很快地处理了写请求，也需要等待数据库处理完所有的写请求，才能给应用返回结果，这就增加了缓存的响应延迟。

而异步写回策略，则是优先考虑了响应延迟。此时，所有写请求都先在缓存中处理。等到这些增改的数据要被从缓存中淘汰出来时，缓存将它们写回后端数据库。这样一来，处理这些数据的操作是在缓存中进行的，很快就能完成。只不过，如果发生了掉电，而它们还没有被写回数据库，就会有丢失的风险了。

关于是选择只读缓存，还是读写缓存，主要看我们对写请求是否有加速的需求。

• 如果需要对写请求进行加速，我们选择读写缓存；
• 如果写请求很少，或者是只需要提升读请求的响应速度的话，我们选择只读缓存。

摘选自:极客时间-Redis核心技术与实战