redis为什么要延时双删，redis一定要设置超时时间

SpringCache优化、缓存一致性、多级缓存

1、SpringCache是写库之后更新的策略，对缓存一致性的不太友好 继承RedisCacheManager重写createRedisCache，继承RedisCache重写put 缓存一致性有两个方案，一个是先写库再删除缓存、第二个是先删除缓存再写库。

2、Spring在访问三级缓存时遵循逐级访问原则，首先访问第一级，对象不存在则访问第二级，二级缓存不存在则访问第三级，第三级不存在则创建。

3、题主是想询问“spring@cacheable查询很慢的原因”，原因是：缓存策略不当：缓存策略的选择直接影响到缓存的效率，如果选择的策略不当，例如缓存时间过长或者缓存的数据量过大，会导致缓存效率低下，反而降低了系统性能。

4、当然这里Redis不是必须的，换成其他的缓存服务器一样可以，只要实现Spring的Cache类，并配置到XML里面就行了。1，降低了组件之间的耦合性，实现了软件各层之间的解耦。2，可以使用容器提供的众多服务，如事务管理，消息服务等。

相关问答

Q1: redis需要很大的持久性开销吗

1、总的来说，Redis的持久性开销取决于你的持久性需求和硬件配置。在高持久性需求的场景下，如金融交易或实时数据分析，可能需要接受更高的持久性开销以保证数据的安全性。

2、不需要。Redis是一个内存数据库，不需要持久化在硬盘数据库，可以让Redis尽快对外提供服务。Redis是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型。

3、Redis的持久化是可以禁用的，两种方式的持久化是可以同时存在的，但是当Redis重启时，AOF文件会被优先用于重建数据。 RDB RDB就是Snapshot存储，是默认的持久化方式。按照一定的策略周期性的将数据保存到磁盘。

4、（2）RDB机制对redis对外提供读写服务时候的影响非常小，可以让redis保持高性能，因为redis主进程只需要fork一个子进程，让子进程执行磁盘IO操作来进行RDB的持久化即可。

5、AOF的主要作用是解决了数据持久化的实时性，目前已经是Redis持久化的主流方式。理解掌握好AOF持久化机制对我们兼顾数据安全性和性能非常有帮助。 1 使用AOF 开启AOF功能需要设置配置：appendonly yes，默认不开启。

Q2: redis和memcached的区别

1、Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的，这是和Memcached相比一个最大的区别。 Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，hash等数据结构的存储。

2、在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。这是和Memcached相比一个最大的区别（我个人是这么认为的）。

3、使用底层模型不同：新版本的redis直接自己构建了VM 机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求。

4、Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。这是和Memcached相比一个最大的区别。

5、由于Redis只使用单核，而Memcached可以使用多核，所以在比较上，平均每一个核上Redis在存储小数据时比Memcached性能更高。

Q3: redis过期策略有哪些?

过期策略通常有以下三种：定时过期：每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器，到过期时间就会立即清除。

Redis 中数据过期策略采用定期删除+惰性删除策略。定期删除策略：Redis 启用一个定时器定时监视所有的 key，判断key是否过期，过期的话就删除。

Redis的过期删除策略： 惰性删除 和 定期删除 两种策略配合使用。spring-boot-starter-data-redis 包中提供了监听过期的类，对于key过期，需要得到通知，做业务处理的，可以做此监听。

Q4: Redis有哪些慢操作?

1、数据库负载过高：如果Redis实例的负载较高，就会导致set操作的响应时间变慢。可以通过查看Redis的监控信息，确定是否存在负载过高的情况。网络延迟：如果Redis服务器和客户端之间的网络延迟较大，会导致set操作的耗时增加。

2、内存中的的数据写入磁盘，这个会加重磁盘的IO负担，操作磁盘成本要比操作内存的代价大得多。如果写入量很大，那么每次更新都会写入磁盘，此时机器的磁盘IO就会非常高，拖慢Redis的性能，因此我们不建议使用这种机制。

3、记录慢查询是Redis会对长命令进行截断，不会大量占用大量内存。在实际的生产环境中，为了减缓慢查询被移出的可能和更方便地定位慢查询，建议将慢查询日志的长度调整的大一些。比如可以设置为 1000以上 。

Q5: 如何保证redis与mysql数据最终一致性

SAGA或者TCC - 这两种需要业务代码的大量配合。通过业务代码来补偿一致性。 现实当中有XA协议。比如Ehcache是支持XA协议的。但是性能表现不佳，运维也麻烦。

这种情况应该是先删除缓存，然后在更新数据库，如果删除缓存失败，那就不要更新数据库，如果说删除缓存成功，而更新数据库失败，那查询的时候只是从数据库里查了旧的数据而已，这样就能保持数据库与缓存的一致性。

通过MySQL UDF + Trigger同步数据到Gearman MySQL要实现与外部程序互通的最好方式还是通过MySQL UDF（MySQL user defined functions）来实现。

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