Redis框架（六）：大众点评项目 缓存更新策略 实现双写

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

1. 基础+实战的Demo和Coding上传到我的代码仓库
2. 在原有基础上加入一些设计模式，stream+lamdba等新的糖
3. 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，感谢：
Redis优化-链接: RedisProject

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：

1. 通过商品id查询商品，缓存需要加入过期时间，业务依旧
2. 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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