实战篇Redis
2.2 添加商户缓存
在我们查询商户信息时，我们是直接操作从数据库中去进行查询的，大致逻辑是这样，直接查询数据库那肯定慢咯，所以我们需要增加缓存
@GetMapping("/{id}")
public Result queryShopById(@PathVariable("id") Long id) {
//这里是直接查询数据库
return shopService.queryById(id);
}
2.2.1 、缓存模型和思路
标准的操作方式就是查询数据库之前先查询缓存，如果缓存数据存在，则直接从缓存中返回，如果缓存数据不存在，再查询数据库，然后将数据存入redis。
2.1.2、代码如下
代码思路：如果缓存有，则直接返回，如果缓存不存在，则查询数据库，然后存入redis。
2.3 缓存更新策略
缓存更新是redis为了节约内存而设计出来的一个东西，主要是因为内存数据宝贵，当我们向redis插入太多数据，此时就可能会导致缓存中的数据过多，所以redis会对部分数据进行更新，或者把他叫为淘汰更合适。
**内存淘汰：**redis自动进行，当redis内存达到咱们设定的max-memery的时候，会自动触发淘汰机制，淘汰掉一些不重要的数据(可以自己设置策略方式)
**超时剔除：**当我们给redis设置了过期时间ttl之后，redis会将超时的数据进行删除，方便咱们继续使用缓存
**主动更新：**我们可以手动调用方法把缓存删掉，通常用于解决缓存和数据库不一致问题
2.3.1 、数据库缓存不一致解决方案：
由于我们的缓存的数据源来自于数据库,而数据库的数据是会发生变化的,因此,如果当数据库中数据发生变化,而缓存却没有同步,此时就会有一致性问题存在,其后果是:
用户使用缓存中的过时数据,就会产生类似多线程数据安全问题,从而影响业务,产品口碑等;怎么解决呢？有如下几种方案
Cache Aside Pattern 人工编码方式：缓存调用者在更新完数据库后再去更新缓存，也称之为双写方案
Read/Write Through Pattern : 由系统本身完成，数据库与缓存的问题交由系统本身去处理
Write Behind Caching Pattern ：调用者只操作缓存，其他线程去异步处理数据库，实现最终一致
2.3.2 、数据库和缓存不一致采用什么方案
综合考虑使用方案一，但是方案一调用者如何处理呢？这里有几个问题
操作缓存和数据库时有三个问题需要考虑：
如果采用第一个方案，那么假设我们每次操作数据库后，都操作缓存，但是中间如果没有人查询，那么这个更新动作实际上只有最后一次生效，中间的更新动作意义并不大，我们可以把缓存删除，等待再次查询时，将缓存中的数据加载出来
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删除缓存还是更新缓存？
- 更新缓存：每次更新数据库都更新缓存，无效写操作较多
- 删除缓存：更新数据库时让缓存失效，查询时再更新缓存
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如何保证缓存与数据库的操作的同时成功或失败？
- 单体系统，将缓存与数据库操作放在一个事务
- 分布式系统，利用TCC等分布式事务方案
应该具体操作缓存还是操作数据库，我们应当是先操作数据库，再删除缓存，原因在于，如果你选择第一种方案，在两个线程并发来访问时，假设线程1先来，他先把缓存删了，此时线程2过来，他查询缓存数据并不存在，此时他写入缓存，当他写入缓存后，线程1再执行更新动作时，实际上写入的就是旧的数据，新的数据被旧数据覆盖了。
- 先操作缓存还是先操作数据库？
- 先删除缓存，再操作数据库
- 先操作数据库，再删除缓存
