Redis 缓存与失效策略：从入门到业务场景应用

来自苍穹外卖项目

读请求负责“加缓存”，写请求负责“删缓存”，一致性靠“写后失效 + 读时回填”。

1. Redis 有什么用？为什么要引入 Redis？

1.1 结论速记

在外卖系统中，菜单、分类、店铺状态这类数据是高频读，如果每次都查 MySQL，会带来两个问题：

• 数据库压力大，QPS 上来后容易抖动；
• 接口响应慢，用户体验差。

Redis 是内存数据库，读写非常快。引入 Redis 的核心目标是：

• 加速读请求（热点数据走缓存）；
• 削峰减压（减少 MySQL 直连查询量）；
• 提升系统稳定性（数据库压力可控）。

1.2 不引入 Redis 会怎样？

flowchart LR
    A[用户查询菜品列表] --> B[每次都查 MySQL]
    B --> C[并发升高]
    C --> D[数据库压力上升]
    D --> E[响应变慢/超时]

1.3 引入 Redis 后的读路径

flowchart LR
    A[用户查询菜品列表] --> B{Redis 命中?}
    B -->|命中| C[直接返回]
    B -->|未命中| D[查询 MySQL]
    D --> E[写回 Redis]
    E --> F[返回结果]

但要记住：引入 Redis 后，数据变成了“数据库一份 + 缓存一份”，两份数据一致性要靠我们主动维护。

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2. Redis 基本用法

这里只讲项目里最常见的基础操作。

2.1 使用 Redis 需要导入什么依赖？

在 Spring Boot 项目里，最核心依赖是 spring-boot-starter-data-redis。
sky-take-out 的 sky-server/pom.xml 已经引入：

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
        </dependency>

说明：

• spring-boot-starter-data-redis：提供 RedisTemplate、序列化、连接工厂等能力；
• spring-boot-starter-cache：提供 Spring Cache 抽象（如 @Cacheable）；
• 默认 Redis 客户端是 Lettuce，通常不需要额外再引 jedis。

2.2 配置是怎么接进来的？

application.yml 定义 Redis 参数占位：

  redis:
    host: ${sky.redis.host}
    port: ${sky.redis.port}
    password: ${sky.redis.password}
    database: ${sky.redis.database}

application-dev.yml 提供本地开发值：

  redis:
    host: localhost
    port: 6379
    password: 123456
    database: 10

2.3 常见数据操作

操作	命令示例	说明
写入	SET dish_1 "...json..."	写入缓存
读取	GET dish_1	命中则直接返回
删除	DEL dish_1	主动失效缓存
过期时间	EXPIRE dish_1 300	设置 TTL，避免永久脏数据

2.4 项目里最重要的缓存思路：Cache Aside

Cache Aside（旁路缓存）是最常用模式，流程非常清晰：

1. 读请求：先查 Redis，未命中再查 DB，并把结果回填 Redis；
2. 写请求：先写 DB，成功后删除相关缓存 key。

sequenceDiagram
    participant Client as 客户端
    participant App as 应用服务
    participant Redis as Redis
    participant DB as MySQL

    Client->>App: 查询数据
    App->>Redis: GET key
    alt 命中
        Redis-->>App: value
        App-->>Client: 返回缓存
    else 未命中
        Redis-->>App: nil
        App->>DB: SELECT
        DB-->>App: 最新数据
        App->>Redis: SET key value
        App-->>Client: 返回结果
    end

2.5 为什么“写后删缓存”而不是“写后更新缓存”？

• 删除缓存逻辑简单，不容易漏字段；
• 下次读，自然回填，数据模型更统一；
• 在大多数业务下，这是实现成本和一致性的平衡点。

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3. Redis 在苍穹外卖项目中的使用（结合代码）

先看 C 端查询如何回填缓存，再看管理端写操作如何清缓存。

3.1 读请求如何“添加缓存”？

很多同学会误以为“缓存是写接口加进去的”，但在 Cache Aside 模式下，常见做法是：读接口负责回填缓存，写接口负责删除缓存。

user 端菜品查询接口里，已经完整实现了“先查缓存 -> 未命中查库 -> 写回缓存”：

    @GetMapping("/list")
    @ApiOperation("根据分类id查询菜品")
    public Result<List<DishVO>> list(Long categoryId) {

        //构造redis中的key，规则：dish_分类id
        String key = "dish_" + categoryId;

        //查询redis中是否存在菜品数据
        List<DishVO> list = (List<DishVO>) redisTemplate.opsForValue().get(key);
        if(list != null && list.size() > 0){
            //如果存在，直接返回，无须查询数据库
            return Result.success(list);
        }

        Dish dish = new Dish();
        dish.setCategoryId(categoryId);
        dish.setStatus(StatusConstant.ENABLE);//查询起售中的菜品

        //如果不存在，查询数据库，将查询到的数据放入redis中
        list = dishService.listWithFlavor(dish);
        redisTemplate.opsForValue().set(key, list);

        return Result.success(list);
    }

这段代码就是“添加 Redis 缓存”的核心来源：不是主动预热，而是查询时懒加载回填。

3.1 应用场景

业务操作	缓存处理策略
新增菜品	删除该分类 key（dish_{categoryId}）
修改菜品	删除 dish_*
删除菜品	删除 dish_*
起售/停售	删除 dish_*

这里体现的是一个工程取舍：dish_* 会“多删一些”，但实现简单且不容易漏删，能保证读到最新数据。

dish_* 里的 * 是通配符，表示匹配所有以 dish_ 开头的 key（如 dish_1、dish_2）。宁可多删一点缓存、让后续请求回源重建，也不要漏删导致用户一直读到旧数据。

3.2 代码一：新增菜品后按分类清缓存

    @PostMapping
    @ApiOperation("新增菜品")
    public Result save(@RequestBody DishDTO dishDTO) {
        log.info("新增菜品：{}", dishDTO);
        dishService.saveWithFlavor(dishDTO);

        //清理缓存数据
        String key = "dish_" + dishDTO.getCategoryId();
        cleanCache(key);
        return Result.success();
    }

3.3 代码二：修改后清理 dish_*

    @PutMapping
    @ApiOperation("修改菜品")
    public Result update(@RequestBody DishDTO dishDTO) {
        log.info("修改菜品：{}", dishDTO);
        dishService.updateWithFlavor(dishDTO);

        //将所有的菜品缓存数据清理掉，所有以dish_开头的key
        cleanCache("dish_*");

        return Result.success();
    }

delete、startOrStop 也会调用 cleanCache("dish_*")，思路一致。

3.4 代码三：清缓存实现

    /**
     * 清理缓存数据
     * @param pattern
     */
    private void cleanCache(String pattern){
        Set keys = redisTemplate.keys(pattern);
        redisTemplate.delete(keys);
    }

如果是生产环境，建议把 keys(pattern) 换成 scan 分批删除。

• KEYS 会一次性扫描全部 key，数据量大时可能阻塞 Redis；
• SCAN 是增量迭代，更适合线上高并发场景；

优化后的代码如下

import org.springframework.data.redis.core.Cursor;
import org.springframework.data.redis.core.ScanOptions;
import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;

private void cleanCacheByScan(String pattern) {
    Set<String> keys = redisTemplate.execute((RedisCallback<Set<String>>) connection -> {
        Set<String> result = new HashSet<>();
        ScanOptions options = ScanOptions.scanOptions().match(pattern).count(1000).build();
        try (Cursor<byte[]> cursor = connection.scan(options)) {
            while (cursor.hasNext()) {
                result.add(new String(cursor.next(), StandardCharsets.UTF_8));
            }
        }
        return result;
    });

    if (keys != null && !keys.isEmpty()) {
        redisTemplate.delete(keys);
    }
}

本项目 Redis 的核心价值：不追求“每次都精准更新缓存”，而是通过“写后失效 + 读时回填”保证数据逐步一致且实现简单。

3.7 生产环境建议

当前示例代码已经能跑通 Cache Aside，但在真实线上环境，建议至少补三件事：

1. 给缓存设置 TTL（过期时间）
   现在 set(key, list) 没有 TTL，异常情况下可能长期保留旧值。建议改为带过期时间写入（如 30 分钟），并可加少量随机值，避免同一时刻大量 key 一起过期。

2. 避免缓存穿透（查询不存在数据反复打 DB）
   对明确不存在的数据，可短暂缓存空值（短 TTL），防止恶意或异常请求持续穿透到数据库。

3. 控制热点 key 的瞬时并发（防击穿）
   热点 key 失效瞬间可能大量回源。可以在应用层为重建缓存增加互斥控制（如分布式锁/本地锁），保证同一时刻只有少量请求回源构建。

先保证一致性（写后删），再提升稳定性（TTL + 防穿透 + 防击穿）。

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4. 总结

1. Redis 解决的是高频读场景下的性能和数据库压力问题；
2. 基本用法是 SET/GET/DEL/EXPIRE，核心模式是 Cache Aside；
3. 在 sky-take-out 里，读请求先查 dish_{categoryId}，未命中查库并写回；写请求再清理 dish_* 或 dish_{categoryId}；
4. 真正要掌握的是“数据库 + 缓存双存储的一致性思维”。

附录：相关源码路径

sky-server/src/main/java/com/sky/controller/admin/DishController.java
sky-server/src/main/java/com/sky/controller/user/DishController.java
sky-server/src/main/resources/application.yml
sky-server/src/main/resources/application-dev.yml

参考

苍穹外卖www.bilibili.com/video/BV1TP…

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