Redis是如何作为缓存使用的？

Question

Redis是如何作为缓存使用的？

Accepted Answer

**缓存** 是Redis最常见的用例——将频繁访问的数据存储在快速内存中，以便应用程序避免执行较慢的操作（数据库查询、API调用、计算）。理解基本的缓存模式是日常工作中必不可少的知识。

## cache-aside 模式（最常见）

```text
1. App needs data → CHECK Redis first (cache lookup)
2. CACHE HIT (found) → return it immediately (fast!) ✓
3. CACHE MISS (not found) → query the database, store the result in Redis (with TTL),
   then return it. Next time it'll be a hit.
```

```js
async function getUser(id) {
  const cached = await redis.get(`user:${id}`);
  if (cached) return JSON.parse(cached);          // CACHE HIT — fast, skip the DB

const user = await db.users.findById(id);        // CACHE MISS — query the DB
  await redis.set(`user:${id}`, JSON.stringify(user), "EX", 3600);  // cache it (1h TTL)
  return user;
}
```

应用程序首先检查 Redis；在 miss 时，它从源头获取、缓存结果（带有 TTL），然后返回。后续请求会快速命中缓存。

## 为什么缓存有帮助

```text
✓ SPEED — Redis (in-memory) is far faster than a database (disk) or external API
✓ REDUCED LOAD — fewer queries hit the database (it handles less, scales better)
✓ Result: faster responses, lower database load, better scalability
→ Caching is one of the most effective ways to improve application performance.
```

## 缓存失效（困难部分）

```js
// when data changes, the cache must be updated or removed (else it's STALE)
async function updateUser(id, data) {
  await db.users.update(id, data);
  await redis.del(`user:${id}`);    // INVALIDATE the cache (next read re-fetches fresh)
}
```

```text
Stale data is the main caching challenge:
  → Use TTLs (data auto-expires, eventually refreshing)
  → Invalidate (delete/update the cache) when the source data changes
  → "There are only two hard things: cache invalidation and naming things."
```

## 为什么这很重要

使用 Redis 作为缓存是其最常见和最具影响力的应用，因此理解基本的缓存模式是必不可少的、广泛适用的知识，用于构建高性能应用程序。

核心技术——将频繁访问的数据存储在 Redis 的快速内存中，使应用程序避免执行较慢的操作（数据库查询、API 调用、昂贵的计算）——是提高性能和可扩展性的最有效方法之一，在大量生产系统中使用。

理解 **cache-aside 模式**（首先检查 Redis；命中时立即返回；miss 时从源头获取、用 TTL 缓存结果，然后返回）是每个开发者都应该了解的基础缓存技术——这是大多数缓存的实现方式。

理解**为什么缓存有帮助**（内存中的 Redis 比基于磁盘的数据库或外部 API 快得多，缓存降低了数据库负载，使其扩展性更好）解释了速度和降低后端负载的双重优势。

至关重要的是，理解**缓存失效**——著名的