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Redis的4種緩存模式分享

更新時(shí)間：2022年07月04日 08:28:54 作者：??程序新視界????

這篇文章主要介紹了Redis的4種緩存模式分享，文章圍繞主題展開(kāi)詳細(xì)的內(nèi)容介紹，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴可以參考一下

概述

在系統(tǒng)架構(gòu)中，緩存可謂提供系統(tǒng)性能的最簡(jiǎn)單方法之一，稍微有點(diǎn)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)的同學(xué)必然會(huì)與緩存打過(guò)交道，最起碼也實(shí)踐過(guò)。

如果使用得當(dāng)，緩存可以減少響應(yīng)時(shí)間、減少數(shù)據(jù)庫(kù)負(fù)載以及節(jié)省成本。但如果緩存使用不當(dāng)，則可能出現(xiàn)一些莫名其妙的問(wèn)題。

在不同的場(chǎng)景下，所使用的緩存策略也是有變化的。如果在你的印象和經(jīng)驗(yàn)中，緩存還只是簡(jiǎn)單的查詢(xún)、更新操作，那么這篇文章真的值得你學(xué)習(xí)一下。

在這里，為大家系統(tǒng)地講解4種緩存模式以及它們的使用場(chǎng)景、流程以及優(yōu)缺點(diǎn)。

緩存策略的選擇

本質(zhì)上來(lái)講，緩存策略取決于數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)模式。換句話(huà)說(shuō)，數(shù)據(jù)是如何寫(xiě)和讀的。

例如:

系統(tǒng)是寫(xiě)多讀少的嗎？（例如，基于時(shí)間的日志）
數(shù)據(jù)是否是只寫(xiě)入一次并被讀取多次？（例如，用戶(hù)配置文件）
返回的數(shù)據(jù)總是唯一的嗎？（例如，搜索查詢(xún)）

選擇正確的緩存策略才是提高性能的關(guān)鍵。

常用的緩存策略有以下五種：

Cache-Aside Pattern：旁路緩存模式
Read Through Cache Pattern：讀穿透模式
Write Through Cache Pattern：寫(xiě)穿透模式
Write Behind Pattern：又叫Write Back，異步緩存寫(xiě)入模式

上述緩存策略的劃分是基于對(duì)數(shù)據(jù)的讀寫(xiě)流程來(lái)區(qū)分的，有的緩存策略下是應(yīng)用程序僅和緩存交互，有的緩存策略下應(yīng)用程序同時(shí)與緩存和數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行交互。因?yàn)檫@個(gè)是策略劃分比較重要的一個(gè)維度，所以在后續(xù)流程學(xué)習(xí)時(shí)大家需要特別留意一下。

Cache Aside

Cache Aside是最常見(jiàn)的緩存模式，應(yīng)用程序可直接與緩存和數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)話(huà)。Cache Aside可用來(lái)讀操作和寫(xiě)操作。

讀操作的流程圖：

讀操作的流程：

應(yīng)用程序接收到數(shù)據(jù)查詢(xún)（讀）請(qǐng)求；
應(yīng)用程序所需查詢(xún)的數(shù)據(jù)是否在緩存上：
- 如果存在（Cache hit），從緩存上查詢(xún)出數(shù)據(jù)，直接返回；
- 如果不存在（Cache miss），則從數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索數(shù)據(jù)，并存入緩存中，返回結(jié)果數(shù)據(jù)；

這里我們需要留意一個(gè)操作的邊界，也就是數(shù)據(jù)庫(kù)和緩存的操作均由應(yīng)用程序直接進(jìn)行操作。

寫(xiě)操作的流程圖：

這里的寫(xiě)操作，包括創(chuàng)建、更新和刪除。在寫(xiě)操作的時(shí)候，Cache Aside模式是先更新數(shù)據(jù)庫(kù)（增、刪、改），然后直接刪除緩存。

Cache Aside模式可以說(shuō)適用于大多數(shù)的場(chǎng)景，通常為了應(yīng)對(duì)不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)，還可以有兩種策略來(lái)加載緩存：

使用時(shí)加載緩存：當(dāng)需要使用緩存數(shù)據(jù)時(shí)，從數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢(xún)出來(lái)，第一次查詢(xún)之后，后續(xù)請(qǐng)求從緩存中獲得數(shù)據(jù)；
預(yù)加載緩存：在項(xiàng)目啟動(dòng)時(shí)或啟動(dòng)后通過(guò)程序預(yù)加載緩存信息，比如”國(guó)家信息、貨幣信息、用戶(hù)信息，新聞信息“等不是經(jīng)常變更的數(shù)據(jù)。

Cache Aside適用于讀多寫(xiě)少的場(chǎng)景，比如用戶(hù)信息、新聞報(bào)道等，一旦寫(xiě)入緩存，幾乎不會(huì)進(jìn)行修改。該模式的缺點(diǎn)是可能會(huì)出現(xiàn)緩存和數(shù)據(jù)庫(kù)雙寫(xiě)不一致的情況。

Cache Aside也是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的模式，像Facebook便是采用的這種模式。

Read Through

Read-Through和Cache-Aside很相似，不同點(diǎn)在于程序不需要關(guān)注從哪里讀取數(shù)據(jù)（緩存還是數(shù)據(jù)庫(kù)），它只需要從緩存中讀數(shù)據(jù)。而緩存中的數(shù)據(jù)從哪里來(lái)是由緩存決定的。

Cache Aside是由調(diào)用方負(fù)責(zé)把數(shù)據(jù)加載入緩存，而Read Through則用緩存服務(wù)自己來(lái)加載，從而對(duì)應(yīng)用方是透明的。Read-Through的優(yōu)勢(shì)是讓程序代碼變得更簡(jiǎn)潔。

這里就涉及到我們上面所說(shuō)的應(yīng)用程序操作邊界問(wèn)題了，直接來(lái)看流程圖：

在上述流程圖中，重點(diǎn)關(guān)注一下虛線(xiàn)框內(nèi)的操作，這部分操作不再由應(yīng)用程序來(lái)處理，而是由緩存自己來(lái)處理。也就是說(shuō)，當(dāng)應(yīng)用從緩存中查詢(xún)某條數(shù)據(jù)時(shí)，如果數(shù)據(jù)不存在則由緩存來(lái)完成數(shù)據(jù)的加載，最后再由緩存返回?cái)?shù)據(jù)結(jié)果給應(yīng)用程序。

Write Through

在Cache Aside中，應(yīng)用程序需要維護(hù)兩個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：一個(gè)緩存，一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)。這對(duì)于應(yīng)用程序來(lái)說(shuō)，有一些繁瑣。

Write-Through模式下，所有的寫(xiě)操作都經(jīng)過(guò)緩存，每次向緩存中寫(xiě)數(shù)據(jù)時(shí)，緩存會(huì)把數(shù)據(jù)持久化到對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)中去，且這兩個(gè)操作在一個(gè)事務(wù)中完成。因此，只有兩次都寫(xiě)成功了才是最終寫(xiě)成功了。壞處是有寫(xiě)延遲，好處是保證了數(shù)據(jù)的一致性。

可以理解為，應(yīng)用程序認(rèn)為后端就是一個(gè)單一的存儲(chǔ)，而存儲(chǔ)自身維護(hù)自己的Cache。

因?yàn)槌绦蛑缓途彺娼换?，編碼會(huì)變得更加簡(jiǎn)單和整潔，當(dāng)需要在多處復(fù)用相同邏輯時(shí)這點(diǎn)就變得格外明顯。

當(dāng)使用Write-Through時(shí)，一般都配合使用Read-Through來(lái)使用。Write-Through的潛在使用場(chǎng)景是銀行系統(tǒng)。

Write-Through適用情況有：

需要頻繁讀取相同數(shù)據(jù)
不能忍受數(shù)據(jù)丟失（相對(duì)Write-Behind而言）和數(shù)據(jù)不一致

在使用Write-Through時(shí)要特別注意的是緩存的有效性管理，否則會(huì)導(dǎo)致大量的緩存占用內(nèi)存資源。甚至有效的緩存數(shù)據(jù)被無(wú)效的緩存數(shù)據(jù)給清除掉。

Write-Behind

Write-Behind和Write-Through在”程序只和緩存交互且只能通過(guò)緩存寫(xiě)數(shù)據(jù)“這方面很相似。不同點(diǎn)在于Write-Through會(huì)把數(shù)據(jù)立即寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù)中，而Write-Behind會(huì)在一段時(shí)間之后（或是被其他方式觸發(fā)）把數(shù)據(jù)一起寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù)，這個(gè)異步寫(xiě)操作是Write-Behind的最大特點(diǎn)。

數(shù)據(jù)庫(kù)寫(xiě)操作可以用不同的方式完成，其中一個(gè)方式就是收集所有的寫(xiě)操作并在某一時(shí)間點(diǎn)（比如數(shù)據(jù)庫(kù)負(fù)載低的時(shí)候）批量寫(xiě)入。另一種方式就是合并幾個(gè)寫(xiě)操作成為一個(gè)小批次操作，接著緩存收集寫(xiě)操作一起批量寫(xiě)入。

異步寫(xiě)操作極大的降低了請(qǐng)求延遲并減輕了數(shù)據(jù)庫(kù)的負(fù)擔(dān)。同時(shí)也放大了數(shù)據(jù)不一致的。比如有人此時(shí)直接從數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢(xún)數(shù)據(jù)，但是更新的數(shù)據(jù)還未被寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù)，此時(shí)查詢(xún)到的數(shù)據(jù)就不是最新的數(shù)據(jù)。