Redis的缓存应用——缓存模式和一致性问题

缓存的作用

在大型软件系统的构建中，分层是一种很好的设计思路，我们通过抽象思维，将同一个抽象层次的概念放在同一层次交互，上层以来下层的接口，下层对上层隐藏复杂的实现细节。操作系统、rpc框架、大型应用系统都有类似的分层的概念在里面。

操作系统中的缓存应用

不同的存储介质的存储容量和存取速度是各不相同的，在操作系统的存储架构中，从CPU寄存器到外部磁盘存储，存取速度逐步降低，但是存储容量逐步上升。在这个体系中，高速缓存是内存在CPU侧的缓存，磁盘缓存是磁盘在内存侧的缓存。

缓存的设计模式

一般来说，如果没有必要，我们是不会引入缓存的，引入缓存之后，我们就需要考虑缓存的更新模式，以及缓存的数据一致性问题。更新缓存的的设计有四种：Cache aside, Read through, Write through, Write behind caching，我们一一看下。

Cache Aside（旁路缓存）

如果缓存存储器没有提供原生的写直通或读直通能力，并且我们也不清楚需要将哪些数据存入缓存，希望能够根据应用的需要（时间或空间局部性）来缓存数据，则比较适合用这种模式。整个业务逻辑没有缓存也可以完成，无非就是效率低一些，旁路缓存的作用就是用来提效。

• 读取：如果缓存命中则直接返回，如果没有则从数据库中读取，并且将读取的数据写回缓存。

• 更新：先更新数据库，再删除缓存。

• “先更新缓存，再更新数据库”也是有问题的，在并发写情况下可能会导致缓存中存在脏数据，缓存和DB存在不一致的数据

Read/Write Through（读/写直通）

在上面的 Cache Aside 更新模式中，应用代码需要维护两个数据存储，一个是缓存（Cache），一个是数据库（Repository）。而在Read/Write Through 更新模式中，应用程序只需要维护缓存，数据库的维护工作由缓存代理了。

参考资料

1. 缓存更新的套路

2. https://mp.weixin.qq.com/s/4W7vmICGx6a_WX701zxgPQ

知识卡片

文章知识点与官方知识档案匹配，可进一步学习相关知识Java技能树使用JDBC操作数据库数据库操作91326 人正在系统学习中