黑马点评给店铺类型查询业务添加缓存
时间: 2025-05-24 20:51:21 浏览: 20
### 黑马点评店铺类型查询功能中的缓存设计方案
为了在黑马点评的店铺类型查询功能中实现高效的缓存机制,可以采用基于引用描述的设计方法。以下是具体的实现方案:
#### 1. 缓存策略的选择
对于缓存更新方式的选择,可以根据实际需求决定是 **删除缓存** 还是 **更新缓存**。
- 如果频繁修改数据库内容,则建议使用 **删除缓存** 的方式[^2]。即,在更新数据库时仅标记缓存失效,待下次查询时重新加载并刷新缓存。
- 若数据变更频率较低且读取量较大,则可以选择 **更新缓存** 方式,每次更新数据库后同步更新缓存内容。
#### 2. 数据一致性保障
为确保缓存与数据库的一致性,可采取以下措施:
- 使用分布式事务管理工具(如 Seata 或者 Redis 的 Lua 脚本),通过原子化操作来保证缓存和数据库的操作要么全部成功,要么完全回滚[^1]。
- 在具体实现上,可以通过消息队列异步通知的方式完成缓存清理或更新逻辑。例如,当数据库发生更改时,向 Kafka 队列发送一条清除缓存的消息;消费者接收到该消息后再执行对应的缓存处理动作。
#### 3. 缓存存储选型
针对不同的场景选用合适的缓存组件至关重要。常见的有如下几种选项:
- **Redis**: 支持丰富的数据结构以及过期时间设置等功能,非常适合用来做高速访问的数据缓存[^3]。
- **Memcached**: 提供简单的 key-value 存储服务,适合于只读或者低延迟要求的应用场合。
下面是一个利用 Redis 实现缓存的具体代码示例:
```python
import redis
from django.conf import settings
# 初始化 Redis 客户端连接池
redis_client = redis.StrictRedis.from_url(settings.REDIS_URL)
def get_shop_type_from_cache(shop_id):
"""尝试从缓存获取指定 ID 的店铺类型"""
cache_key = f'shop:type:{shop_id}'
cached_data = redis_client.get(cache_key)
if cached_data is not None:
return eval(cached_data.decode('utf-8')) # 将字符串转换成 Python 对象
# 查询不到则返回 None 表明未命中缓存
return None
def set_shop_type_to_cache(shop_id, shop_type_info):
"""将店铺类型的详情保存到缓存里"""
cache_key = f'shop:type:{shop_id}'
redis_client.setex(
name=cache_key,
time=settings.CACHE_EXPIRATION_TIME, # 设置合理的超时期限
value=str(shop_type_info) # 序列化对象以便存储
)
```
上述代码片段展示了如何借助 Redis 来构建一个简易版的缓存层用于加速店铺类型信息检索过程。
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