作者:萧勇志762852 | 来源:互联网 | 2023-09-25 10:09
数据库|Redisredis数据库-Redisredis更新缓存的的DesignPattern有四种:Cacheaside,Readthrough,Writethrough,Wri
数据库|Redis
redis
数据库-Redis
redis更新缓存的的Design Pattern有四种:Cache aside, Read through, Write through, Write behind caching,我们下面一一来看一下这四种Pattern。
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这是最常用最常用的pattern了。其具体逻辑如下: (推荐学习:Redis视频教学)
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失效:应用程序先从cache取数据,没有得到,则从数据库中取数据,成功后,放到缓存中。命中:应用程序从cache中取数据,取到后返回。
更新:先把数据存到数据库中,成功后,再让缓存失效。
注意,我们的更新是先更新数据库,成功后,让缓存失效。那么,这种方式是否可以没有文章前面提到过的那个问题呢?我们可以脑补一下。
一个是查询操作,一个是更新操作的并发,首先,没有了删除cache数据的操作了,而是先更新了数据库中的数据,此时,缓存依然有效,所以,并发的查询操作拿的是没有更新的数据。
但是,更新操作马上让缓存的失效了,后续的查询操作再把数据从数据库中拉出来。而不会像文章开头的那个逻辑产生的问题,后续的查询操作一直都在取老的数据。
Read Through
Read Through 套路就是在查询操作中更新缓存,也就是说,当缓存失效的时候(过期或LRU换出),Cache Aside是由调用方负责把数据加载入缓存,而Read Through则用缓存服务自己来加载,从而对应用方是透明的。
Write Through
Write Through 套路和Read Through相仿,不过是在更新数据时发生。当有数据更新的时候,如果没有命中缓存,直接更新数据库,然后返回。如果命中了缓存,则更新缓存,然后再由Cache自己更新数据库(这是一个同步操作)
下图自来Wikipedia的Cache词条。其中的Memory你可以理解为就是我们例子里的数据库。
Write Behind Caching Pattern
Write Behind 又叫 Write Back。一些了解Linux操作系统内核的同学对write back应该非常熟悉,这不就是Linux文件系统的Page Cache的算法吗?是的,你看基础这玩意全都是相通的。所以,基础很重要,我已经不是一次说过基础很重要这事了。
Write Back套路,一句说就是,在更新数据的时候,只更新缓存,不更新数据库,而我们的缓存会异步地批量更新数据库。
这个设计的好处就是让数据的I/O操作飞快无比(因为直接操作内存嘛 ),因为异步,write backg还可以合并对同一个数据的多次操作,所以性能的提高是相当可观的。
但是,其带来的问题是,数据不是强一致性的,而且可能会丢失(我们知道Unix/Linux非正常关机会导致数据丢失,就是因为这个事)。
在软件设计上,我们基本上不可能做出一个没有缺陷的设计,就像算法设计中的时间换空间,空间换时间一个道理,有时候,强一致性和高性能,高可用和高性性是有冲突的。软件设计从来都是取舍Trade-Off。
另外,Write Back实现逻辑比较复杂,因为他需要track有哪数据是被更新了的,需要刷到持久层上。操作系统的write back会在仅当这个cache需要失效的时候,才会被真正持久起来,比如,内存不够了,或是进程退出了等情况,这又叫lazy write。
在wikipedia上有一张write back的流程图,基本逻辑如下:
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