缓存读写模式

缓存读写模式

一. Cache Aside （旁路缓存）

1. 读操作 客户端优先读取 Cache，如果 Cache miss，则 读取 DB，并且将读取到的数据回落到 Cache 中。
2. 写操作 由客户端先更新 DB ，然后直接将 key 从 Cache 中删除，由 DB 来驱动缓存数据的更新。
3. 特点 这种模式的特点是，由客户端处理所有数据访问细节，同时利用 Lazy 计算的思想，更新 DB 后，直接删除 Cache 并通过 DB 更新，确保数据以 DB 结果为准，可以大幅降低 Cache 和 DB 中数据不一致的概率。
4. 适用场景
   1. 缓存数据的计算逻辑比较复杂。
   2. 对数据一致性要求较高。
   3. 数据变更不频繁，没有超大并发的热点 key。
5. 优化点 可以借助一个 Trigger 服务，实时监听 DB 中数据的变更（如监听 MySQL binlog），同时更新 Cache 中的数据。在客户端读取 Cache 时，如果Trigger 还没写入，则由调用方自行到 DB 加载计算并写入 Cache。
6. 存在的问题 由于更新操作会删除缓存中的数据，所以如果存在某些热点 key 被删除，则会导致瞬时大量请求穿透到 DB，对 DB 造成很大的压力。

二. Read/Write Through（读写穿透）

上面的 Cache Aside 下，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。

1. 读操作 同 Cache Aside 。
2. 写操作 存储服务首先查 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。
3. 特点
   1. 存储服务封装了所有的数据处理细节，业务应用端代码只用关注业务逻辑本身，系统的隔离性更佳；
   2. 进行写操作时，如果 Cache 中没有数据则不更新，有缓存数据才更新，内存效率更高。

三. 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。不同点是，数据更新时，Read/write Through 是同步更新 cache 和 DB，而 Write Behind Caching 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。

1. 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。
2. 优化点 可以将多个写请求 merge 成一个进行处理。比如对一些计数业务，一条短视频被点赞 1万次，如果连续更新 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。
3. 存在的问题 这种模式下，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。
4. 适用场景
   1. 对数据一致性要求不高。
   2. 更新操作比较频繁。