同步实时缓存用Redis，数据更新那叫一个快还准，缓存不落后

“同步实时缓存用Redis，数据更新那叫一个快还准，缓存不落后”这个说法，其实讲的是一个在现代软件系统里特别常见和重要的设计模式，主要用来解决数据库压力和系统响应速度的问题，咱们就掰开揉碎了说说这是怎么一回事,为啥Redis在这事儿上这么厉害。

先说说为啥要用缓存

想象一下，你开了一个特别火的网店，有个商品页面被成千上万人浏览，每一次有人打开这个页面，你的系统都得去数据库里把商品的名字、价格、库存这些信息查出来，数据库就像是仓库的账本，虽然数据都在那儿，但每次查账本（执行SQL查询）都得翻一翻，人少的时候没问题，人一多，大家都挤在账本前面等着查，账本先生（数据库）就忙不过来了，页面打开就会变得特别慢,甚至可能卡死。

这时候，缓存就派上用场了，缓存就像是在账本旁边放了一块超级快的黑板（Redis），我们可以先把最热门的商品信息，比如那个卖爆了的手机，提前写在这块黑板上，下次再有用户来查这个手机的信息，系统不用再去麻烦账本先生了，直接看一眼黑板，瞬间就能把数据返回给用户，这样一来，用户感觉飞快，账本先生的压力也小多了，这个“黑板”就是缓存,它的速度比数据库快好几个数量级。

那“同步实时”又是啥意思？关键就在“数据更新”上

光有黑板还不够，会出一个大问题：数据不一致，也就是“缓存落后”，仓库里这个手机的库存就剩最后一件了，管理员在账本（数据库）上把库存数从100改成了1，黑板上写的还是100，这时候，源源不断的用户过来看黑板，都看到库存100，以为货很多，结果一下单，发现根本没货了,用户体验就非常糟糕。

“同步实时缓存”的核心目标，就是要保证黑板上的数据和账本上的数据是时刻保持一致的，不能你这边改了，那边还显示老黄历，实现这个目标，就有不同的方法,而用Redis的优势就在这里体现得淋漓尽致。

Redis为啥能做到“快还准，不落后”？

Redis能成为做这件事的首选，不是没有道理的,它有几个看家本领：

1. 速度贼快： Redis的数据是直接放在内存里的，内存的读写速度比存在硬盘上的数据库（比如MySQL）要快成千上万倍，这就意味着，无论是往黑板上写数据，还是从黑板上读数据，都是眨眼之间完成的事，这种极速是实现“实时”的物理基础。 来源：基于内存的数据存储是Redis的核心特性，是其高性能的基石。

2. 数据结构丰富： Redis不是只能存简单的字符串，一个商品信息可能包含名称、价格、描述等多个字段，Redis可以用Hash（哈希）结构把它们存成一个键值对，一次就能读取或更新整个商品对象，非常方便和高效，这比一些只能存简单键值的缓存系统灵活多了。 来源：Redis官方文档对其数据结构（Strings, Hashes, Lists, Sets等）有详细说明。

3. 强大的原子操作： 这是保证“准”和“不落后”的关键！原子操作的意思是这个操作是不可分割的，要么完全成功，要么完全失败，不会做到一半卡在中间状态，在更新缓存的时候，这非常重要，我们要删除黑板上旧的商品数据，然后写入新的，如果是两个步骤，就可能出现一个极短的时间窗口：旧数据刚删掉，新数据还没写进去，这时候有用户来查，就啥也查不到（叫做“缓存击穿”），而Redis提供的一些命令（比如SETNX, DEL等）可以保证操作的原子性，或者我们可以用Lua脚本把多个操作打包成一个原子操作，完美避免这种中间状态。 来源：Redis事务和Lua脚本的支持确保了复杂操作的原子性。

常见的“同步实时”更新策略

有了Redis这个好工具，具体怎么实现同步实时呢？常见的有两种策略：

1. Cache-Aside Pattern (旁路缓存策略)： 这是最常用的一种,它的规则是：

   • 读数据： 先读缓存（Redis），有数据，直接返回，没数据，再去读数据库（MySQL），然后把数据写到缓存里,再返回。
   • 写数据： 直接更新数据库，更新成功后，立即删除缓存中对应的旧数据。 这个“先更库，后删缓存”是关键，下次再有读请求时，发现缓存里没了，就会去数据库取最新的数据并重新加载到缓存，这样虽然有一点点延迟（在删除缓存后、下一次读取前的这个瞬间，缓存是空的），但最终能保证数据是一致的，这种方法简单有效，Redis的快速删除操作使得这个“同步”动作非常迅速。

2. Write-Through Pattern (通写策略)： 这个策略更“强硬”一些，应用系统在更新数据的时候，同时更新数据库和缓存，可以把它想象成，每次更新账本的时候，顺手就把黑板也给擦了重写，这样能保证缓存里的数据永远是最新的，但这要求更新缓存的操作必须非常快且可靠，否则会影响主流程,Redis的高速写入特性使得这种策略也变得可行。

总结一下

“同步实时缓存用Redis，数据更新那叫一个快还准，缓存不落后”这句话，描绘的就是利用Redis这种基于内存、性能极高、支持原子操作的数据库作为缓存层，再配合上合理的缓存更新策略（如Cache-Aside），实现在高并发场景下，既享受了缓存带来的速度提升，又最大限度地保证了缓存数据与源头数据库数据的一致性，它让系统既能扛住巨大的访问流量，又能让用户看到准确、及时的信息,确实是现代高并发系统架构中一个非常经典和核心的设计。