常见的缓存更新策略

Cache Aside Pattern(旁路缓存模式)

Cache Aside Pattern 是我们平时使用比较多的一个缓存读写模式,比较适合读请求比较多的场景。

读写步骤

写:

  1. 更新DB
  2. 删除缓存

读:

  1. 缓存读数据,读到直接返回
  2. 未读取到直接从db读取
  3. db读取的数据同步到缓存

为什么删除 cache,而不是更新 cache?

获取缓存中的数据需要浪费资源去修改,频繁修改就会大量浪费

在写数据的过程中,可以先删除 cache ,后更新 db 么?

不行

请求 1 先把 cache 中的 A 数据删除;

2 请求 2 从 db 中读取数据;

3 请求 1 再把 db 中的 A 数据更新。 这就会导致请求 2 读取到的是旧值。

但是可以使用延时双删来实现这个缺点

在写数据的过程中,先更新 db,后删除 cache 就没有问题了么?

同步数据到缓存时,同步失败就会出现数据不一致,使用重试机制解决

缺点

1.首次请求数据肯定不在缓存

解决办法:采用预热方式

2.写操作频繁,会降低命中率

Read/Write Through Pattern(读写穿透)

读写步骤

写(Write Through):

● 先查 cache,cache 中不存在,直接更新 db。

● cache 中存在,则先更新 cache,然后 cache 服务自己更新 db(同步更新 cache 和 db)

读(Read Through):

● 从 cache 中读取数据,读取到就直接返回 。

● 读取不到的话,先从 db 加载,写入到 cache 后返回响应。

Write Behind Pattern(异步缓存写入)

Write Behind Pattern 和 Read/Write Through Pattern 很相似,两者都是由 cache 服务来负责 cache 和 db 的读写。 但是,两个又有很大的不同:Read/Write Through 是同步更新 cache 和 db,而 Write Behind 则是只更新缓存,不直接更新 db,而是改为异步批量的方式来更新 db。

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