缓存

什么是缓存？

假设员工信息查询：

浏览器
    ↓
Spring Boot
    ↓
Oracle

数据库查询一次需要：

20ms ~ 100ms

如果同时 1000 人查询：

数据库压力非常大

于是假如 Redis：

浏览器
    ↓
Spring Boot
    ↓
Redis
    ↓（没有）
Oracle

查询流程

第一次

Redis 没有
    ↓
查询数据库
    ↓
放入 Redis
    ↓
返回结果

第二次：

Redis 有
    ↓
直接返回

缓存代码

public User getUser(Long id) {

    String key = "user:" + id;

    User user = (User) redisTemplate.opsForValue().get(key);

    if (user != null) {
        return user;
    }

    user = userMapper.selectById(id);

    redisTemplate.opsForValue().set(
            key,
            user,
            30,
            TimeUnit.MINUTES);

    return user;
}

流程：

先查Redis - 没有 - 查数据库 - 写Redis - 返回

这个模式叫：

Cache Aside Pattern（旁路缓存）

是最常见的一种模式。

什么时候用缓存？

适合于：

• 用户信息
• 员工信息
• 店铺信息
• 系统配置
• 字典数据
• 商品信息

不适合于：

实时变化的数据

• 银行余额
• 股票价格
• 实时库存

缓存更新策略

方案1：更新数据库后删除缓存（推荐）

更新数据时：

更新数据库
    ↓
删除Redis

下次查询时：

Redis没有
    ↓
查数据库
    ↓
重新缓存

代码

userMapper.update(user);

redisTemplate.delete("user:" + user.getId());

方案2：同时更新缓存

更新数据库
    ↓
更新Redis

问题：容易数据不一致。

缓存命中率

假设：

10000 次请求：

9500次 Redis
500次 数据库

那么：

命中率 = 95%

命中率越高：

• 数据库压力越小
• 系统越快