[转帖]三种缓存策略分析:Cache aside,Read/Write through,Write Back

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小编点评

## Problem 1: Cache invalidation when update When request 1 queries the cache but finds it empty, it queries the database. However, when update data is written and deleted from the database, the old data remains in the cache. **Solution:** To prevent this, add an expiration time to the cache data. This ensures that the cache is only invalidated when the data is actually updated or deleted. ## Problem 2: Frequent cache deletion Frequent updates can cause the cache to be deleted more frequently, reducing its effectiveness. **Solution:** Use the Write Through strategy, which can minimize the frequency of cache deletion. Write Through allows data to be written through the cache before being synchronized to the database, preventing the cache from being deleted. ## Problem 3: Write Miss handling Write Miss occurs when a write operation is attempted but the data is not available in the cache. Two common solutions are: **1. Write Allocate (write-allocate):** - Write the data to the cache position. - Synchronize the updated cache data with the database. **2. No-write allocate (no-write-allocate):** - Update the database with the new data. - If no data is available in the cache, treat it as a Write Miss and update the database directly. ## Conclusion While all cache strategies have limitations, **Write Through** is generally preferred for scenarios with high read traffic and limited write operations. **Write Allocate** is suitable for situations with high write traffic but requires more complex implementation.

正文

Cache aside

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旁路缓存,旁路缓存操作逻辑是查询缓存,如果不存在那么就读取数据库并更新到缓存当中.
在这里插入图片描述

如果是更新数据库,那么操作完数据库后,删除缓存.

注意旁路缓存,缓存中的内容是不做更新操作的,只有写入和删除操作.

问题

1.请求1查询不到缓存,查询数据库.请求2更新数据,删除缓存,请求1写入缓存.这时缓存当中的数据就是旧的数据.

解决方法:
给缓存的数据加一个过期的时间,尽可能减少过期缓存发生的概率.缓存的过期时间也不宜过短,过短导致缓存的作用减少.

2.更新频繁的场景下会导致缓存频繁的被删除,降低了缓存的作用

解决方法:
使用Write through,可以减少这种情况的发生.

适用场景

用于读操作较多.实现简单.

Read/Write through

核心策略:以缓存为操作为主,数据存先存在于缓存,缓存的数据是不会过期的.

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Read Through:先查询缓存中数据是否存在,如果存在则直接返回,如果不存在,则由缓存组件负责从数据库中同步加载数据.

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Write Through:先查询要写入的数据在缓存中是否已经存在,如果已经存在,则更新缓存中的数据，并且由缓存组件同步更新到数据库中，,果缓存中数据不存在,我们把这种情况叫做Write Miss(写失效),图中以Write allocate方式.

Write Miss解决方式:一个是“Write Allocate(按写分配)”,做法是写入缓存相应位置,再由缓存组件同步更新到数据库中,图中就是指的是这种方式;另一个是“No- write allocate(不按写分配)”，做法是不写入缓存中，而是直接更新到数据库中.

适用场景

用于读操作较多.相较于Cache aside而言更适合缓存一致的场景.
使用简单屏蔽了底层数据库的操作,只是操作缓存.
这种方式其实可以以Redis为存储,对数据的持久性要求较低的.

Write Back(Write behind)

Write back是相较于Write Through而言的一种异步回写策略.
异步写可以减少与物理磁盘存储的交互,也可以进行合并写等优化.

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问题

实现比较复杂,可能会丢失数据.

适用场景

用于读少写多的场景,Linux系统的页缓存和MySQL InnoDB 引擎的Cache Pool其实就是使用的WriteBack策略.
相较于Write through 而言拥有更高的写入性能.

总结

不管是哪种缓存策略都无法保证数据库与缓存的一致性.因此业务层要对缓存的数据有一定的容忍,缓存中的数据可能是过期的或者是无效的数据.

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