缓存，下一步的发展方向在哪里？

答：

• 朴素类型的数据，例如：int
• 序列化后的对象，例如：User实体，本质是binary
• 文本数据，例如：json或者html
• …

答：

• 淘汰某个key，操作简单，直接将key置为无效，但下一次该key的访问会cache miss
• 修改某个key的内容，逻辑相对复杂，但下一次该key的访问仍会cache hit

可以看到，差异仅仅在于一次cache miss。

答：

• 朴素类型的数据，直接set修改后的值即可
• 序列化后的对象：一般需要先get数据，反序列化成对象，修改其中的成员，再序列化为binary，再set数据
• json或者html数据：一般也需要先get文本，parse成doom树对象，修改相关元素，序列化为文本，再set数据

结论：对于对象类型，或者文本类型，修改缓存value的成本较高，一般选择直接淘汰缓存。

答：仍然视情况而定。

假设，缓存里存了某一个用户uid=123的余额是money=100元，业务场景是，购买了一个商品pid=456。

分析：如果修改缓存，可能需要：

• 去db查询pid的价格是50元
• 去db查询活动的折扣是8折(商品实际价格是40元)
• 去db查询用户的优惠券是10元(用户实际要支付30元)
• 从cache查询get用户的余额是100元
• 计算出剩余余额是100 – 30 = 70
• 到cache设置set用户的余额是70

为了避免一次cache miss，需要额外增加若干次db与cache的交互，得不偿失。

结论：此时，应该淘汰缓存，而不是修改缓存。

假设，缓存里存了某一个用户uid=123的余额是money=100元，业务场景是，需要扣减30元。

分析：如果修改缓存，需要：

• 从cache查询get用户的余额是100元
• 计算出剩余余额是100 – 30 = 70
• 到cache设置set用户的余额是70

为了避免一次cache miss，需要额外增加若干次cache的交互，以及业务的计算，得不偿失。

结论：此时，应该淘汰缓存，而不是修改缓存。

假设，缓存里存了某一个用户uid=123的余额是money=100元，业务场景是，余额要变为70元。

分析：如果修改缓存，需要：

• 到cache设置set用户的余额是70

修改缓存成本很低。

结论：此时，可以选择修改缓存。当然，如果选择淘汰缓存，只会额外增加一次cache miss，成本也不高。

允许cache miss的KV缓存写场景：

• 大部分情况，修改value成本会高于“增加一次cache miss”，因此应该淘汰缓存
• 如果还在纠结，总是淘汰缓存，问题也不大

任何脱离分析的技术方案都是耍流氓。