我們都知道,提高系統(tǒng)性能的最簡(jiǎn)單也最流行的方法之一其實(shí)就是使用緩存。我們引入緩存,相當(dāng)于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了復(fù)制。每當(dāng)系統(tǒng)數(shù)據(jù)更新時(shí),保持緩存和數(shù)據(jù)源(如 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù))同步至關(guān)重要,當(dāng)然,這也取決于系統(tǒng)本身的要求,看系統(tǒng)是否允許一定的數(shù)據(jù)延遲。
最常見(jiàn)的幾種緩存策略、它們的優(yōu)缺點(diǎn)以及使用場(chǎng)景,分別是:
- Cache-Aside
- Read-Through
- Write-Through
- Write-Behind
Cache-Aside 策略
Cache-Aside可能是最常用的緩存策略。在這種策略下,應(yīng)用程序(Application)會(huì)與緩存(Cache)和數(shù)據(jù)源(Data Source)進(jìn)行通信,應(yīng)用程序會(huì)在命中數(shù)據(jù)源之前先檢查緩存。如下圖所示:
我們來(lái)看一次請(qǐng)求數(shù)據(jù)的過(guò)程:
- 首先,應(yīng)用程序先確定數(shù)據(jù)是否保留在緩存中;
- 如果數(shù)據(jù)在緩存中,也即 Cache hit ,稱作“緩存命中”。數(shù)據(jù)直接從緩存中讀取并返回給客戶端應(yīng)用程序;
- 如果數(shù)據(jù)不在緩存中,也即 Cache miss,稱作“緩存未命中”。應(yīng)用程序會(huì)從數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的地方,如 MySQL 數(shù)據(jù)源中讀取該數(shù)據(jù),并將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在緩存中,然后將其返回給客戶端。
Cache-Aside策略特別適合“讀多”的應(yīng)用場(chǎng)景。使用Cache Aside策略的系統(tǒng)可以在一定程度上抵抗緩存故障。如果緩存服務(wù)發(fā)生故障,系統(tǒng)仍然可以通過(guò)直接訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行操作。
然而,這種策略并不能保證數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和緩存之間的一致性,需要配合使用其它策略來(lái)更新或使緩存無(wú)效。另外,首次請(qǐng)求數(shù)據(jù)時(shí),總是會(huì)導(dǎo)致緩存未命中,這種情況下需要額外的時(shí)間來(lái)將數(shù)據(jù)加載到緩存中。為了解決這個(gè)問(wèn)題,開(kāi)發(fā)人員可以通過(guò)手動(dòng)觸發(fā)查詢操作來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行“預(yù)熱”。
Read-Through 策略
在上面的Cache-Aside策略中,應(yīng)用程序需要與緩存和數(shù)據(jù)源“打交道”,而在Read-Through策略下,應(yīng)用程序無(wú)需管理數(shù)據(jù)源和緩存,只需要將數(shù)據(jù)源的同步委托給緩存提供程序Cache Provider即可。所有數(shù)據(jù)交互都是通過(guò)抽象緩存層完成的。
在進(jìn)行大量讀取時(shí),Read-Through可以減少數(shù)據(jù)源上的負(fù)載,也對(duì)緩存服務(wù)的故障具備一定的彈性。如果緩存服務(wù)掛了,則緩存提供程序仍然可以通過(guò)直接轉(zhuǎn)到數(shù)據(jù)源來(lái)進(jìn)行操作。
然而,首次請(qǐng)求數(shù)據(jù)時(shí),總是會(huì)導(dǎo)致緩存未命中,并需要額外的時(shí)間來(lái)將數(shù)據(jù)加載到緩存中,相信大家都知道怎么處理了吧,還是“緩存預(yù)熱”的老套路。
Read-Through適用于多次請(qǐng)求相同數(shù)據(jù)的場(chǎng)景。這與Cache-Aside策略非常相似,但是二者還是存在一些差別,這里再次強(qiáng)調(diào)一下:
- 在Cache-Aside中,應(yīng)用程序負(fù)責(zé)從數(shù)據(jù)源中獲取數(shù)據(jù)并更新到緩存。
- 而在Read-Through中,此邏輯通常是由獨(dú)立的緩存提供程序支持。
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