Redis缓存刷新又来了，重新起航怎么搞才靠谱呢，缓存更新那些事儿别忘了

Redis缓存刷新又来了,重新起航怎么搞才靠谱呢，缓存更新那些事儿别忘了，这事儿说起来简单，不就是把旧数据清掉换新的嘛，但真要在实际业务里把它玩转，不让用户抱怨、不出线上事故，里头门道可多了，咱们今天就不整那些高大上的术语，聊点实在的。

为啥要刷新缓存？最常见的就是数据变了，比如电商网站的商品价格调整了，后台数据库里的价格已经改过来了，但缓存里存的还是老价格，用户看到的就是错的，这时候就得让缓存里的数据“重新起航”，和数据库保持一致。

那怎么搞才靠谱呢？最傻但也最直接的办法就是删除缓存，你不是说缓存可能旧了吗？好，我直接把这件商品的缓存键（可以简单理解成数据的钥匙）删掉，下次再有用户来查询这个商品信息时，系统发现缓存里没有（这叫缓存未命中），就会老老实实地去数据库里把最新的价格查出来，一方面返回给用户，另一方面再把这个新结果塞回缓存里，这样后续的查询就快了。

这个方法,在《凤凰架构》这本书里提到过，它有个名字叫“Cache-Aside”模式，可以理解为缓存靠边站，让数据库先来，它的好处是简单，不容易出大错，但缺点也挺明显：在删除缓存后、新数据被加载进缓存前的那一刻，如果突然涌进来大量请求，所有这些请求都会直接砸到数据库上，数据库压力会瞬间增大，严重点可能就把数据库搞挂了，这就是常说的“缓存击穿”风险。

为了避免这种“群殴”数据库的情况，有人就想出了另一个招数：更新缓存，也就是在更新数据库的同时，不是简单地删除缓存，而是直接把新的数据值计算好，主动写到缓存里，这样缓存里始终是最新数据，用户查询永远命中缓存，数据库就没压力了。

听着挺美是吧？但这事儿更得小心，你得考虑并发问题，比如两个请求同时到来，A请求要把库存从10改成9，B请求要把库存从10改成8，如果它们更新数据库和缓存的顺序没控制好，可能就会出现数据库里库存是8，但缓存里却是9的脏数据情况，这就引出了另一个麻烦事：先更新数据库还是先更新缓存？无论哪个在先，在并发场景下都可能出问题，所以这种做法对代码逻辑的要求更高，搞不好就会埋下坑。

还有一种策略,在《Redis实战》这本书里被描述过，叫“Write-Through”（直写），这就像是给缓存和数据库请了个“双胞胎管家”，应用系统写数据的时候，只跟缓存说，缓存呢，责任心特别强，它一方面把数据存好，另一方面立刻同步去更新数据库，这样能保证缓存和数据库的强一致性，但代价就是每次写入操作都会涉及缓存和数据库两个地方，速度会比只写数据库慢一些，对缓存服务的稳定性要求也极高。

那有没有更折中省心的办法呢？有，这就是基于数据库的binlog日志同步，像阿里巴巴的Canal这类中间件就是干这个的，它的原理很巧妙：应用程序根本不用操心缓存更新，它只管写数据库，MySQL数据库自己不是有记录所有变更的binlog日志吗？Canal就伪装成MySQL的一个从库，偷偷地监听这些日志变化，一旦发现有针对某张表的数据更新，它立马解析出这个变更，然后悄悄地跑去把Redis里对应的缓存数据删除或更新掉，这样做的好处是，把缓存更新的逻辑从业务代码里完全剥离出来了，业务代码变得清爽，而且保证了数据最终的一致性，这套架构搭建和维护起来有点复杂度，算是用运维的复杂性换来了开发的简便性。

所以你看,说到头来，没有一种方法是完美的“银弹”。“删除缓存”简单但可能引发数据库压力；“更新缓存”要小心并发陷阱；“Write-Through”保证了强一致但性能有损耗；“binlog同步”很优雅但对架构有要求。

那到底该怎么选？得看你的业务场景，要是你对数据一致性要求不是那么实时（比如几分钟内看到旧价格也能接受），那用简单的“删除缓存”策略，然后给缓存设置一个合理的过期时间，让它自动失效，这是最省心的，要是你对数据一致性要求非常高（比如库存、秒杀），那就得考虑更复杂的方案，可能得结合多种策略，甚至引入锁机制来保证万无一失。

别忘了,缓存更新的目标就一个：在保证数据尽量正确的前提下，尽可能地提升系统性能，别让它成为瓶颈，每次“重新起航”前，都想清楚你的业务能接受多大的延迟一致性，你的团队能驾驭多复杂的技术方案，从小处着手，选择最适合自己的那条路，然后监控好缓存命中率和数据库压力，这才是最靠谱的搞法，缓存那些事儿，说到底就是个权衡的艺术。