用Redis怎么快速又稳妥地更新缓存，写入和刷新那些事儿

关于用Redis怎么快速又稳妥地更新缓存,写入和刷新那些事儿，这确实是日常开发中经常要面对的难题，处理不好，轻则数据不同步，重则可能导致数据库被压垮，这里不谈那些高大上的理论，就说几种实际中常用的、接地气的做法和要注意的坑。

核心问题：先操作数据库，还是先操作缓存？

这是所有讨论的起点,不同的顺序会带来截然不同的后果。

先删除缓存，再更新数据库（Cache-Aside + Write-Aside）

这是很多人直觉上会用的方法：要更新数据了，先把缓存里的旧数据删掉，然后再去数据库里更新，想着等下次有请求来读数据时，发现缓存没有（Cache Miss），自然就会从数据库拉取新数据并重新塞回缓存。

• 听起来的好处：逻辑简单直接。
• 隐藏的巨坑：数据不一致的经典场景，想象一下这个顺序：
  • 线程A（写请求）来了，先删除了缓存里的某个Key。
  • 线程B（读请求）来了，发现缓存没有，于是去数据库查询此时还是旧值的数据。
  • 线程B把查到的旧数据写回了缓存。
  • 线程A这才完成了数据库的更新。
  • 结果就是：数据库里是新数据，但缓存里是旧数据，除非这个Key再次被更新（删除缓存）或有其他机制，否则这个旧数据会一直存在，导致数据不一致。

除非你对短时间内的数据一致性要求不高,否则单独使用这种策略风险很大。

先更新数据库，再删除缓存（Cache-Aside，推荐做法）

这是目前更被推崇的一种主流方案,流程是：先踏踏实实地把数据库更新好，再去把缓存里的旧数据删除。

• 好处：出现上述那种严重不一致的概率降低了，因为更新数据库通常比删除缓存慢得多，在那个极短的时间窗口内，读请求很可能还是读到旧缓存，但一旦数据库更新完成、缓存被删除，后续的读请求就能拿到最新数据。
• 依然存在的问题：
  • 极小概率的不一致：如果在删除缓存这一步失败了呢？那缓存里就一直是脏数据。删除缓存这一步必须有重试机制，可以引入消息队列（如RabbitMQ、Kafka）来保证：如果删除失败，就将这个删除任务持续重试，直到成功，这也就是常说的“异步确保”机制。
  • 缓存击穿：如果这是一个热点Key，你刚删掉，瞬间有大量请求涌来，发现缓存为空，全部打到数据库上，数据库可能压力山大，解决办法可以是使用互斥锁（Mutex Lock），只让一个请求去数据库拉取数据并重建缓存，其他请求等待，这在Redis里通常用 SETNX（或其替代命令）来实现。

要不要用“更新缓存”代替“删除缓存”？

有人想,我直接更新缓存的值不行吗？为啥非要删掉？这要分情况看：

• 适用场景：对于计算成本非常高的缓存数据（比如需要复杂聚合查询的结果），直接更新缓存可能比等到Cache Miss时再重新计算要划算，可以避免下一次读请求的延迟高峰。
• 不适用场景/风险：
  • 并发写导致数据错乱：两个写请求同时过来，A请求和B请求更新数据库的顺序可能是A->B，但更新缓存的顺序可能变成B->A，最终缓存里的数据可能是A请求的旧值，又乱了。
  • 缓存利用率：你可能更新了缓存，但这个数据可能很长时间没人读，白占了内存，删除策略（惰性删除）反而更有利于提高缓存空间的使用效率。

关于缓存预热和刷新

• 预热：系统启动时，如果已知热点数据，可以提前加载到Redis里，避免上线后所有请求都直接穿透到数据库，可以用脚本批量操作。
• 刷新：除了上面被动的“读时刷新”（Cache-Aside），对于时效性要求极高的数据，可以采用主动刷新，后台数据更新后，通过消息通知或其他机制，主动、及时地去更新缓存，而不是等用户来触发，这通常需要更复杂的系统设计来支持。

总结一下稳妥的建议：

对于大多数通用场景,最稳妥、最常用的组合拳是：先更新数据库，再删除缓存，给这个“删除缓存”的动作加上一个失败重试的保障机制（比如通过消息队列），并且对热点Key的删除和重建考虑加锁来防止缓存击穿。

记住一个核心原则：**缓存不是可靠系统，它可能会丢数据，不要把不能丢的中间状态或唯一一份数据只放在Redis里，数据库才是数据的最终归宿，Redis的核心目标是“快”，一切设计都要围绕这个来。

一个相对稳妥的通用组合拳是：写操作时，采用“先更新数据库，再删除缓存”，并为删除操作配备重试机制（如消息队列），读操作时，采用标准的Cache-Aside模式，并对热点Key的缓存重建加锁防止击穿。 根据具体业务的数据一致性要求和数据热度，在这个基础上做微调。