3种常用的缓存读写策略详解
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常见的三种缓存读写策略
1. Cache Aside Pattern（旁路缓存模式）
概述：
在 Cache Aside 模式中，应用程序负责同时操作数据库和缓存。数据的读操作首先从缓存中查找，如果没有命中，才从数据库中查询，并将数据加载到缓存中。写操作首先更新数据库，然后删除缓存数据，避免缓存和数据库数据的不一致。
读操作：
- 从缓存中查找数据，存在则直接返回。
- 如果缓存中没有，则从数据库中查询数据并返回。
- 将查询结果写入缓存，以便下次访问时命中。
写操作：
- 更新数据库中的数据。
- 删除缓存中的数据（或更新缓存，视情况而定）。
优缺点：
- 优点：简单，适用于读操作远多于写操作的场景。
- 缺点：
- 首次请求时缓存未命中，需要从数据库加载，影响性能。
- 缓存频繁失效：如果写操作频繁，缓存可能会频繁删除，导致缓存命中率低。
解决方案：
- 热点数据可以提前加载到缓存。
- 对于高频写操作，可以结合 短暂的缓存过期时间 来减少缓存失效对命中率的影响。
2. Read/Write Through Pattern（读写穿透）
概述：
在 Read/Write Through 模式中，缓存服务直接与数据库交互，负责读写缓存和数据库。每次读操作都会直接从缓存读取数据，缓存服务会负责将数据同步到数据库。而写操作则会首先更新缓存，缓存服务随后会同步更新数据库。
读操作：
- 从缓存中读取数据，缓存中没有则从数据库加载，并将数据存入缓存。
写操作：
- 直接更新缓存，缓存服务负责将数据同步到数据库。
优缺点：
- 优点：应用程序可以忽略缓存和数据库之间的同步问题，简化开发。
- 缺点：
- 不同于 Cache Aside，数据首次访问时仍然需要从数据库加载。
- 对于不常用的数据，缓存和数据库的同步更新可能会产生不必要的性能开销。
3. Write Behind Pattern（异步缓存写入）
概述：
Write Behind 模式和 Read/Write Through 很类似，不过区别在于写操作不直接同步更新数据库，而是异步地将数据批量更新到数据库。这种方式将写操作的压力从缓存服务转移到后台数据库。
读操作：
- 从缓存中读取数据，缓存没有则从数据库加载并写入缓存。
写操作：
- 直接更新缓存，缓存服务会在后台异步批量更新数据库。
优缺点：
- 优点：写操作的性能较高，因为数据库更新是异步进行的，减少了写操作对系统性能的影响。
- 缺点：
- 数据一致性可能较差，因为缓存的数据更新可能滞后于数据库。
- 如果缓存服务故障或异常终止，可能会导致缓存中的数据没有及时写入数据库，造成数据丢失。
总结与适用场景
- Cache Aside：适用于读操作较多且不要求即时一致性的场景，特别是对缓存命中率要求较高的业务。
- Read/Write Through：适用于数据读写较为平衡的场景，并且需要缓存和数据库同步更新的场景。
- Write Behind：适用于写操作频繁且对数据一致性要求不高的场景，如日志记录、统计数据等。
根据具体业务需求选择合适的缓存策略，既能提高性能，又能确保系统的稳定性和一致性。