Redis---------实现更改数据业务，包括缓存更新，缓存穿透雪崩击穿的处理

三种更新策略

内存淘汰是Redis内存的自动操作，当内存快满了就会触发内存淘汰。超时剔除则是在存储Redis时加上其有限期(expire)，有限期一过就会自动删除掉。而主动更新则是自己编写代码去保持更新，所以接下来研究主动更新策略。

主动更新策略

结论：从上面可以得知我们一般是要删除缓存而不是更新

结论：从上面得知我们是要先操作数据库再操作缓存

总结主动更新策略的读写操作：

代码实现：

java 复制代码

    @Override
    @Transactional//加注解实现事务的原子性
    public Result updatesh(Shop shop) {
        Long id = shop.getId();
        if(id == null){
            return Result.fail("id错误！");
        }

        //1，先更新数据库
        updateById(shop);

        //2，删除缓存
        stringRedisTemplate.delete(CACHE_SHOP_KEY + "id");

        return Result.ok();
    }

三种缓存的问题：

缓存穿透

请求的数据既不在Redis中也不在数据库中，导致每次请求都会打到数据库，例如id=-1

解决的方法：①缓存空对象 ，把这个攻击的请求给一个NULL对象存到缓存中并设置TTL，使下次攻击命中②布隆过滤器，以位图来表示数据是否存在，如果存在就放行，否则直接拒绝访问，但是准确性不能保证

缓存雪崩

大量的Redis缓存同时失效或者Redis服务器宕机，导致大量的请求打到数据库

解决的方法：①存缓存的时候使用随机的TTL有效期②利用Redis集群提高高可用性③给业务添加多级缓存，使用nginx缓存 + redis缓存 + 其他缓存，不同层使用不同的缓存，可靠性更强，去缓解Redis宕机带来的后果

缓存击穿

缓存击穿问题也叫热点key问题，缓存的热点key失效，导致大量的请求该热点的访问全部都打到数据库

解决的方法：①互斥锁 ，多个线程进行查询都会进行Redis重构，导致性能大大降低，所以使用锁机制，只有一个线程获得锁，并且完成Redis重构，其他的线程在此时间内进行等待②逻辑过期，即久缓存，存进Redis中不设置TTL过期时间，而是以逻辑时间来标识

互斥锁解决缓存击穿的思路：获得锁与释放锁的操作通过Redis中的setnx来实现，只有该键不存在的时候才可以获得锁，该键存在即表示有线程在操作Redis重构。

逻辑过期解决缓存击穿的思路：设置一个字段表示其逻辑过期时间存在Redis中，而数据是不加TTL的，当我们去查询Redis时就判断这个逻辑字段是否过期，然后再进行返回或者重构操作