Redis緩存篇（一）Redis是如何工做的

Redis提供了高性能的數據存取功能，因此普遍應用在緩存場景中，既能有效地提高業務應用的響應速度，還能夠避免把高併發壓力發送到數據庫層。

由於Redis用做緩存的廣泛性以及它在業務應用中的重要做用，因此須要系統地掌握緩存的一系列內容，包括工做原理、替換策略、異常處理和擴展機制。

今天咱們瞭解緩存的特徵和Redis緩存的工做機制。

緩存特徵

主要有兩個特徵：

一是在一個層次化的系統中，緩存必定是一個快速子系統，數據存在緩存中時，能避免每次從慢速子系統中存取數據。

二是緩存系統的容量大小老是小於後端慢速系統的，咱們不可能把全部數據都放在緩存系統中。

Redis緩存處理請求的兩種狀況

把Redis用做緩存時，會把Redis部署在數據庫的前端，業務應用在訪問數據時，會先查詢Redis中是否保存了相應的數據。此時，根據數據是否存在緩存中，會有兩種狀況：

• 緩存命中：Redis中有相應數據，就直接讀取Redis，性能很是快。
• 緩存失敗：Redis中沒有相應數據，就從後端數據庫中讀取數據，性能就會變慢。

由於Redis是獨立的系統軟件，和業務應用程序是兩個軟件，所以使用Redis緩存時，要在應用程序中增長三方面代碼：

• 當應用程序須要讀取數據時，須要在代碼中顯式調用Redis的GET操做接口，進行查詢；
• 若是緩存缺失了，應用程序須要再和數據庫鏈接，從數據庫中讀取數據；
• 當緩存中的數據須要更新時，也須要在應用程序中顯式地調用SET操做接口，把更新的數據寫入緩存。

下面是一段示例代碼：

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

 

緩存的類型

按照Redis緩存是否接受寫請求，能夠分爲只讀緩存和讀寫緩存。

只讀緩存

只讀緩存指讀請求會先通過Redis，寫操做不會通過Redis，可是會刪除相應的數據。當再次讀取數據時，會發生緩存缺失，而後從數據庫中讀取並寫入緩存。

讀寫緩存

讀寫緩存指除了讀請求會發到緩存處理，寫請求也會發到緩存處理。

和只讀緩存不同的是，在使用讀寫緩存時，最新的數據是在Redis中，而Redis是內存數據庫，一旦出現掉電或宕機，內存中的數據就會丟失。

因此，根據業務應用對數據可靠性和緩存性能的不一樣要求，會有兩種策略，分別是同步直寫和異步寫回。

• 同步直寫，優先保證數據可靠性：寫請求發給緩存，同時也會發給後端數據庫進行處理，等到緩存和數據庫都寫完數據，纔給客戶端返回。
• 異步寫回，優先提供快速響應：全部寫請求都先在緩存中處理，等到這些增改的數據要被緩存淘汰時，緩存再寫回後端數據庫。

只讀緩存和讀寫緩存的選擇

• 若是須要對寫請求進行回事，選擇讀寫緩存。
• 若是寫請求不多，或者是隻須要提高讀請求的響應速度的話，選擇只讀緩存。

只讀緩存和使用直寫策略的讀寫緩存有什麼區別？

使用只讀緩存時，是先把修改寫到後端數據中，再把緩存中的數據刪除。下次訪問時，再從後端數據庫讀取。

• 優勢：數據庫和緩存徹底一致，緩存中永遠保留的是常常訪問的熱點數據。
• 缺點：數據刪除後訪問會觸發一次緩存缺失，從後端數據庫加載數據到緩存中，這個過程訪問延時會變大。

使用讀寫緩存時，是同時修改數據庫和緩存中的值。

• 優勢：被修改後的數據永遠在緩存中存在，下次訪問直接命中緩存。
• 缺點：在高併發場景下，可能會致使緩存和數據庫的不一致

當數據庫或緩存修改失敗時：

• 只讀緩存：數據庫和緩存中的數據保持一致
• 讀寫緩存：可能致使緩存和數據庫的不一致

總結一下：只讀緩存犧牲必定性能，優先保證數據庫和緩存的一致性，更適合對於一致性要求比較高的業務場景。對於數據庫和緩存一致性要求不高，或者不存在併發修改同一個值的狀況，使用讀寫緩存比較合適，保證更好的性能。

參考資料

• 23 | 旁路緩存：Redis是如何工做的？