缓存三种模式

1.概述

缓存时一个有着更快的查询速度的存储技术，这里的更快是指比起从初始的数据源查询而言。我们经常把频繁请求的或是耗时计算的数据缓存起来，在程序收到请求这些数据的时候可以直接从缓存中查询数据返回给客户端来提高系统的吞吐量，现在我们来看看有哪些缓存模式可以考虑。

2. Cache-Aside

其实，在更新数据时，我们可以不更新缓存，而是删除缓存中的数据，在读取数据时，发现缓存中没有，再从数据库中读取数据，更新到缓存中。

• 读策略步骤

  

• 写策略步骤

  

3. Read-Through

Read-Through和Cache-Aside很相似，不同点在于程序不需要再去管理从哪去读数据（缓存还是数据库）。相反它会直接从缓存中读数据，该场景下是缓存去决定从哪查询数据。当我们比较两者的时候这是一个优势因为它会让程序代码变得更简洁。

4.Write-Through

Write-Through下所有的写操作都经过缓存，每次我们向缓存中写数据的时候，缓存会把数据持久化到对应的数据库中去，且这两个操作都在一个事务中完成。因此，只有两次都写成功了才是最终写成功了。这的确带来了一些写延迟但是它保证了数据一致性。

同时，因为程序只和缓存交互，编码会变得更加简单和整洁，当你需要在多处复用相同逻辑的时候这点变的格外明显。

5.Write-Behind

Write-Behind和Write-Through在“程序只和缓存交互且只能通过缓存写数据”这一点上很相似。不同点在于Write-Through会把数据立即写入数据库中，而Write-Behind会在一段时间之后（或是被其他方式触发）把数据一起写入数据库，这个异步写操作是Write-Behind的最大特点。

数据库写操作可以用不同的方式完成，其中一个方式就是收集所有的写操作并在某一时间点（比如数据库负载低的时候）批量写入。另一种方式就是合并几个写操作成为一个小批次操作，接着缓存收集写操作（比如5个）一起批量写入。

异步写操作极大的降低了请求延迟并减轻了数据库的负担。同时也放大了数据不一致的。比如有人此时直接从数据库中查询数据，但是更新的数据还未被写入数据库，此时查询到的数据就不是最新的数据。