题Redis缓存更新之面试题解析（redis 缓存更新面试）

Redis缓存更新之面试题解析

缓存是提高系统性能的重要手段之一，而Redis作为一款高性能的内存缓存数据库，应用越来越广泛。在面试中，经常会遇到相关问题，下面就来解析一道关于Redis缓存更新的面试题。

题目：在高并发访问下，如何保证Redis缓存和MySQL数据的一致性？

解析：

1. 脏读问题

在高并发的情况下，如果Redis和MySQL的数据不同步，就会导致数据出现脏读的情况。为了解决这个问题，需要使用悲观锁或者乐观锁。

悲观锁：通过数据库的行级锁来保证操作的原子性和一致性。当一个事务访问数据时，就将该数据加锁，其他事务不能访问该数据，直到该事务完成才能释放锁。

乐观锁：通过版本号或时间戳的方式，实现在多个事务并发访问时，只有一个事务能够修改成功。在修改数据时，会判断缓存中的版本号或时间戳是否和当前的一致，如果一致则修改成功，否则表示出现了脏读，需要重新获取数据进行修改。

2. Redis缓存的更新方式

当MySQL数据更新时，需要及时同步到Redis缓存中。一般有以下几种方式：

（1）Cache Aside模式

常见的缓存更新模式之一，也是Redis官方推荐的方式。当读取缓存时，先到缓存中查找数据，如果缓存中不存在，则读取数据库，并将数据存入缓存中。当数据发生更新时，应用程序负责先更新数据库，然后再删除缓存中的数据。下一次读取时，再从数据库中读取最新数据并写入缓存。

代码实现：

public User getUserById(int id) {
    String redisKey = "user." + id;
    User user = redis.get(redisKey);
    if(user != null) {
        return user;
    }
    user = userDao.getUserById(id);
    if(user != null) {
        redis.set(redisKey, user);
    }
    return user;
}
public void update(User user) {
    userDao.update(user);
    String redisKey = "user." + user.getId();
    redis.del(redisKey);
}

（2）写穿透模式

写穿透是指更新数据时直接绕过缓存，直接更新数据库。由于写穿透会导致缓存中的数据不一致，应该避免使用。

（3）写后更新模式

写后更新是指在更新数据库后再更新缓存。这种方式在并发量较小时可行，但在高并发场景下容易引起数据不一致的问题，因此不建议使用。

3. 缓存预热

缓存预热是指在应用启动时，将数据库中的部分数据加载到缓存中，以减少热点数据的查询次数。预热的数据一般包括系统启动必须的数据、访问频率较高的数据和数据量较小的表。

代码实现：

public void initCache() {
    // load users
    List users = userDao.getAllUsers();
    for(User user: users) {
        String redisKey = "user." + user.getId();
        redis.set(redisKey, user);
    }
    // load products
    List products = productDao.getHotProducts();
    for(Product product: products) {
        String redisKey = "product." + product.getId();
        redis.set(redisKey, product);
    }
    // load categories
    List categories = categoryDao.getAllCategories();
    for(Category category: categories) {
        String redisKey = "category." + category.getId();
        redis.set(redisKey, category);
    }
}