大众点评项目 众点评项目 缓存更新策略 实现双写
- 需求:缓存更新策略
- 业务实现
- 特殊情况展示
SpringCloud章节复习已经过去,新的章节Redis开始了,这个章节中将会回顾Redis实战项目 大众点评
主要依照以下几个原则
- 基础+实战的Demo和Coding上传到我的代码仓库
- 在原有基础上加入一些设计模式,stream+lamdba等新的糖
- 通过DeBug调试,进入组件源码去分析底层运行的规则和设计模式
代码会同步在我的gitee中去,觉得不错的同学记得一键三连求关注,
需求:缓存更新策略
上一章节我们通过Redis可以提高响应速度,但相应的问题来了
数据如果更改,DB和缓存应该如何维护相互之间的关系那?
如何保证数据的一致性那?
我们会通过设计一个更新策略最大限度保证数据的可靠和高效;
这里就是用到了旁路缓存,先更新数据库,再删除数据,如果出现特殊情况,可以通过设定过期时间来进行维护;
业务实现
上一节,我们的商品查询已经通过Redis来实现,现在就需要考虑下更新策略了
原有业务
/**
* 更新商铺信息
* @param shop 商铺数据
* @return 无
*/
@PutMapping
public Result updateShop(@RequestBody Shop shop) {
// 写入数据库
// shopService.updateById(shop);
// return Result.ok();
return shopService.updateShopById(shop);
}
更新业务如下:
业务思想:
- 通过商品id查询商品,缓存需要加入过期时间,业务依旧
- 如果更新商品id,就需要先修改数据库,在删除缓存
@Override
@Transactional
public Result updateShopById(Shop shop) {
Long id = shop.getId();
if (id == null) {
return Result.fail("不存在当前类型");
}
//先存放到db,再删redis
updateById(shop);
stringRedisTemplate.delete(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id);
log.debug(stringRedisTemplate.opsForValue().get("CACHE_SHOP_KEY: " + RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY));
return Result.ok();
}
我们通过PostMan来进行测试,提交put请求
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特殊情况展示