Cache Design Patterns

一个项目中之前缓存的设计有一些缺陷，所以重新学习了一下缓存设计的一些常见套路，准备重新设计一下项目中的缓存方案。

Cache Aside

一种比较常见的缓存模式。

1. 数据读取策略

• 应用先向缓存服务请求数据；

• 如果有，直接返回数据给请求方；

• 如果没有，则去数据库中查询结果并返回给请求方；

• 应用更新数据到缓存中。

2. 数据更新策略

• 应用先更新数据库；

• 应用再令缓存失效。

注意 这里一定要先更新数据库再令缓存失效，不然可能出现数据不一致的情况。比如进程 A 更新数据，先令缓存失效了这时进程 B 来读缓存发现没有去数据库中拿数据，此时数据库还没有更新这是 B 进程拿到的就是旧数据并且写入到缓存中。

Read Through

用来处理读取数据的场景，应用只能看到缓存服务，数据库对应用来说是透明的。

数据读取策略

• 应用向缓存服务请求数据；

• 如果有，直接返回数据给请求方；

• 如果没有，缓存服务查询数据库，并更新缓存；

• 缓存服务将数据返回请求方。

Write Through

用来处理数据更新的场景。

数据更新策略

• 应用向缓存服务发出写请求；

• 如果有，缓存服务先更新缓存中数据，再更新数据库；

• 如果没有，缓存服务直接更新数据库；

• 缓存服务告知应用更新完成。

Write Back

在更新数据的时候，只更新缓存，不更新数据库。缓存服务异步批量地更新数据库。这样就可以拥有较大的请求吞吐能力，也不用担心数据库短时间无法访问，但是缺点也很明显，数据不是强一致的且容易丢失。