你好，我是山茶，一个正在探索副业的程序员
缓存是我们在开发中提高性能的一大法宝，那么必然要对缓存的使用原理、设计架构、业务模式有一定的了解，本文主要针对以上内容进行阐述。
1. 缓存的引入
业务数据访问性能太低怎么办，这个时候排除代码bug导致，排除硬件资源，那么只能通过技术手段，既增加缓存的方式来提高业务的访问性能
缓存的定义
- 原始意义是指存取速度比一般随机存取记忆体（RAM）快的一种RAM，通常它不像系统主记忆体那样使用DRAM技术，而使用昂贵但较快速的SRAM技术。
- 广义缓存的定义则更宽泛，任何可以用于数据高速交换的存储介质都是缓存，可以是硬件也可以是软件。
- 我们在工作中常说的缓存，通常都是缓存中间件软件redis或者是使用的技术方式方法。
缓存存在的意义
- 缓存存在的意义就是通过开辟一个新的数据交换缓冲区，来解决原始数据获取代价太大的问题，让数据得到更快的访问。
缓存的原理
缓存的基本思想
- 缓存构建的基本思想是利用时间局限性原理，通过空间换时间来达到加速数据获取的目的，同时由于缓存空间的成本较高，在实际设计架构中还要考虑访问延迟和成本的权衡问题(既性能成本)。
- 时间局限性原理，被获取过一次的数据在未来会被多次引用，比如一条微博被一个人感兴趣并阅读后，它大概率还会被更多人阅读，当然如果变成热门微博后，会被数以千万计算的更多用户查看。
- 以空间换时间，因为原始数据获取太慢，所以我们开辟一块高速独立空间，提供高效访问，来达到数据获取加速的目的。
- 性能成本 ，构建系统时希望系统的访问性能越高越好，访问延迟越低小越好。但维持相同数据规模的存储及访问，性能越高延迟越小，成本也会越高，所以在系统架构设计时，你需要在系统性能和开发运行成本之间做取舍。
缓存的优势与使用代价
优势
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提升访问性能
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降低网络拥堵
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减轻服务负载
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增强可扩展性
代价
增加系统复杂度：服务系统中引入缓存，代码逻辑代码设计复杂增加，会增加系统的复杂度
维护成本变高：由于缓存相比原始 DB 存储的成本更高，所以系统部署及运行的费用也会更高
学习成本变高：由于一份数据同时存在缓存和 DB 中，甚至缓存内部也会有多个数据副本，多份数据就会存在一致性问题，同时缓存体系本身也会存在可用性问题和分区的问题。需要我们加强对缓存原理、缓存组件以及优秀缓存体系实践的理解，从系统架构之初就对缓存进行良好设计，降低缓存引入的副作用
2. 如何根据业务来选择缓存模式和组件
首先要根据业务的特性，以及业务的使用场景结合缓存的不同模式进行选择与设定。
缓存的读写模式
业务系统读写缓存有 3 种模式：
- Cache Aside（旁路缓存）
- Read/Write Through（读写穿透）
- Write Behind Caching（异步缓存写入）
Cache Aside（旁路缓存）
整体的一个流模式是：业务应用方对于写，是更新 DB 后，直接将 key 从 cache 中删除，然后由 DB 驱动缓存数据的更新；而对于读，是先读 cache，如果 cache 没有，则读 DB，同时将从 DB 中读取的数据回写到 cache。
读策略的步骤是：
- 从缓存中读取数据;
- 如果缓存命中，则直接返回数据;
- 如果缓存不命中，则从数据库中查询数据;
- 查询到数据后，将数据写入到缓存中，并且返回给用户。
写策略的步骤是：
- 更新数据库中的记录;
- 删除缓存记录。
注意：在写策略的时候，不能先删除缓存记录，再去更新数据库中的记录。否则会造成数据不一致的问题出现，这就违背了这种模式的策略。
写策略顺序变更的导致出现数据不一致的错误示例
- 假设某个用户的年龄是 20，请求 A 要更新用户年龄为 21，所以它会删除缓存中的内容。这时，另一个请求 B 要读取这个用户的年龄，它查询缓存发现未命中后，会从数据库中读取到年龄为 20，并且写入到缓存中，然后请求 A 继续更改数据库，将用户的年龄更新为 21，这就造成了缓存和数据库的不一致
通过上面原理与使用方式可以得知，这种模式适合上方业务中说的业务二场景
Read/Write Through（读写穿透）
对于 Cache Aside 模式，业务应用需要同时维护 cache 和 DB 两个数据存储方，过于繁琐，于是就有了 Read/Write Through 模式。
在这种模式下，业务应用只关注一个存储服务即可，业务方的读写 cache 和 DB 的操作，都由存储服务代理。
存储服务收到写请求时，会首先查 cache，如果数据在 cache 中不存在，则只更新 DB，如果数据在 cache 中存在，则先更新 cache，然后更新 DB。
存储服务收到读请求时，如果命中 cache 直接返回，否则先从 DB 加载，回种到 cache 后返回响应
通过上面原理与使用方式可以得知，这种模式适合上方业务中说的业务二场景
Write Behind Caching（异步缓存写入）
Write Behind Caching 模式与 Read/Write Through 模式类似，也由数据存储服务来管理 cache 和 DB 的读写。
Write Behind Caching 与 Read/Write Through 模式不同点
- 数据更新时，Read/write Through 是同步更新 cache 和 DB
- 数据更新时，Write Behind Caching 则是只更新缓存，不直接更新 DB，采用异步批量的方式更新 DB。
Write Behind Caching 的特点
- 数据存储的写性能最高，非常适合一些变更特别频繁的业务，特别是可以合并写请求的业务，
- 案例：计数业务，一条 Feed 被点赞 1万 次，如果更新 1万 次 DB 代价很大，而合并成一次请求直接加 1万，则是一个非常轻量的操作。
Write Behind Caching 的缺点
- 即数据的一致性变差，甚至在一些极端场景下可能会丢失数据。比如系统 Crash、机器宕机时，如果有数据还没保存到 DB，则会存在丢失的风险。所以这种读写模式适合变更频率特别高，但对一致性要求不太高的业务，这样写操作可以异步批量写入 DB，减小 DB 压力