Redis缓存自动刷新怎么搞，能不能做到实时更新不落后

要解决Redis缓存自动刷新和实时更新的问题,首先得明白一个核心矛盾：缓存的存在本身就是为了减轻数据库压力，但如果追求极致的实时性，频繁去更新缓存，反而可能加重数据库负担，这就本末倒置了。“实时更新不落后”是一个理想目标，在实际中我们追求的是“在性能和数据新鲜度之间找到一个最佳平衡点”，以下是几种常见的策略，各有优劣。

第一种策略，也是最基础常用的：给缓存设置过期时间（TTL）。 这种方法很简单，就是在把数据放入Redis时，就给它设定一个存活时间，比如5分钟、10分钟，当时间一到，Redis会自动删除这个缓存数据，下一次再有请求来读取这个数据时，发现缓存里没有了（这被称为“缓存失效”），就会自己去数据库查询最新数据，然后重新塞回缓存，并再次设置一个新的过期时间。

• 优点：实现起来非常简单，几行代码就能搞定，能保证数据不会无限期地停留在缓存中，最终会变得相对较新。
• 缺点：完全谈不上实时更新，在缓存失效的那一刻到下一个请求来重新加载数据的这个时间窗口里，如果有很多请求同时到达，它们都会发现缓存失效，然后全部涌向数据库去查，可能导致数据库瞬间压力巨大，这就是所谓的“缓存击穿”问题，在缓存有效期内，即使数据库里的数据已经变了，缓存里的还是旧数据，存在明显的延迟。

第二种策略，基于数据变更的主动更新。 这个思路是：不让缓存傻傻地等过期，而是当数据库中的数据真的发生变化时，主动去把对应的缓存更新掉或者删掉，这就能实现非常高的数据实时性。 具体怎么做呢？通常有几种方式：

1. 在修改数据库的业务代码里，同步更新缓存：你的程序有一个“修改用户信息”的功能，在成功更新了数据库中的用户信息后，立刻紧接着写一行代码，把新的用户信息也更新到Redis里，或者，为了更稳妥，可以选择直接删除Redis里旧的用户信息缓存，这样，下一个读取请求自然就会从数据库拉取最新数据并重新缓存。
2. 使用数据库的binlog日志进行异步更新：这是一个更解耦、更强大的方法，很多关系型数据库（如MySQL）会记录一种叫binlog的日志，它记录了所有对数据库的增删改操作，我们可以使用一些中间件工具（比如Canal、Debezium，来源：阿里巴巴开源项目Canal、Red Hat开源项目Debezium），来实时监听数据库的binlog变化，当工具捕捉到某张表的数据有更新时，它会解析这个日志，然后自动去调用一个程序，这个程序负责更新或删除Redis中对应的缓存。

• 优点：这种方式的数据实时性非常高，几乎可以做到准实时更新，延迟通常在毫秒级别，因为它是基于数据变更触发的，只有数据变了才动缓存，对数据库的压力相对较小。
• 缺点：实现复杂度大大增加，第一种方式需要侵入业务代码，如果忘了写更新缓存的代码，就会导致数据不一致，第二种binlog方式虽然解耦，但需要搭建和维护额外的中间件系统，技术门槛较高。

第三种策略，结合前两种的“延时双删”策略。 这是一种在高并发场景下为了更强的一致性而采用的策略，它的步骤是：

• 第一步：先删除Redis中的缓存。
• 第二步：再更新数据库。
• 第三步：延迟一段时间（比如几百毫秒到1秒）后，再次删除Redis缓存。 为什么这么麻烦？主要是为了解决一个极端情况：在第一步删除缓存后、第二步更新数据库完成前，可能有一个并发的读请求进来，这个读请求发现缓存没了，就会去读数据库（此时数据库还是旧数据），然后把这个旧数据又加载到了缓存里，这样即使后面数据库更新成了新数据，缓存里还是旧的，第三步的延迟删除，就是为了清除掉这个可能被误读进来的旧数据。
• 优点：能较好地应对高并发下的数据一致性问题。
• 缺点：逻辑更复杂，延迟时间需要根据实际业务场景仔细评估，设置短了可能删不掉脏数据，设置长了会影响用户体验。

第四种策略，永不失效的缓存与异步刷新。 这种策略下，缓存理论上不设置过期时间（或者设置一个很长的过期时间），另外启动一个独立的定时任务（比如每隔1分钟跑一次），这个任务不去打扰正常的业务请求，它默默地提前去数据库查询热点数据的最新版本，然后更新到Redis里。

• 优点：对于业务读取请求来说，性能极好，因为它们几乎总能从缓存中命中数据，完全避免了缓存失效导致的数据库压力。
• 缺点：数据仍然有延迟，延迟的最大值就是定时任务的执行间隔，而且需要额外开发定时任务，如果缓存的数据量很大，这个定时任务本身也可能对数据库造成压力。

能不能做到实时更新不落后？

• 绝对意义上的100%实时，且对性能无影响，是很难做到的，这是分布式系统中的一个经典难题。
• 我们可以通过第二种策略“基于数据变更的主动更新”，特别是利用binlog监听的方式，实现准实时（毫秒级延迟）的更新，这在绝大多数业务场景下，已经可以认为是“不落后”了。
• 选择哪种方案,完全取决于你的业务场景：
  • 如果对数据一致性要求不是特别高,可以接受分钟级的延迟，那么设置合理的TTL过期时间是最简单有效的选择。
  • 如果对数据实时性要求很高,比如商品库存、秒杀系统，那么主动更新（尤其是binlog方式） 是更优的选择。
  • 如果系统面临极高的并发读取压力,并且可以容忍一定延迟，可以考虑永不失效+异步刷新的策略。

没有银弹,你需要根据自己业务对“实时”的定义、对一致性的要求以及技术团队的维护能力，来选择和组合这些策略。