想要提高系統(tǒng)的性能，緩存是最直接也是最簡單的方法之一。緩存一方面可以減少數(shù)據(jù)庫負(fù)載，另一方面還可以減少相應(yīng)時間并且節(jié)省成本。今天，小編將向大家介紹幾種比較常見的緩存策略，即Cache-Aside、Read-ThoughCache、Write-ThroughCache、Write-Around和Write-Back。下面讓我們一起對比分析一下常用緩存策略的優(yōu)劣以及使用場景吧！

緩存策略一：Cache-Aside

Cache-Aside可以說時最常用的緩存策略。緩存位于一邊，應(yīng)用程序直接與緩存和數(shù)據(jù)庫對話。應(yīng)用程序首先檢查緩存；如果在緩存中找到，表示已經(jīng)命中緩存。數(shù)據(jù)被讀取并返回給應(yīng)用程序；如果在緩存中沒有找到，則未命中緩存。應(yīng)用程序必須做一些額外的工作，它需要查詢數(shù)據(jù)庫來讀取數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)返回給客戶端，然后還要將數(shù)據(jù)存儲在緩存中，這樣對相同數(shù)據(jù)的后續(xù)讀取可以命中緩存。該項(xiàng)策略適合讀多的應(yīng)用場景。使用Cache-aside的系統(tǒng)對緩存失效具有一定的彈性。如果緩存集群宕機(jī)，系統(tǒng)仍然可以通過直接訪問數(shù)據(jù)庫進(jìn)行操作。另外，緩存中的數(shù)據(jù)模型可以與數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)模型不同。

緩存策略二：Read-ThoughCache

Read-though策略下的緩存與數(shù)據(jù)庫保持一致。當(dāng)緩存丟失時，它從數(shù)據(jù)庫加載相應(yīng)的數(shù)據(jù)，填充緩存并將其返回給應(yīng)用程序。cache-aside和read-through策略都是延遲加載數(shù)據(jù)的，也就是說，只在第一次讀取數(shù)據(jù)時才加載數(shù)據(jù)。對比read-through和cache-aside，它們的最大區(qū)別在于，在cache-aside中應(yīng)用程序負(fù)責(zé)從數(shù)據(jù)庫中獲取數(shù)據(jù)并填充緩存。在read-through中，此邏輯通常由庫或獨(dú)立緩存提供程序支持，而且read-throughcache中的數(shù)據(jù)模型不能與數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)模型不同。總的來講，read-through緩存最適合于讀量較大的工作負(fù)載。劣勢是，當(dāng)?shù)谝淮握埱髷?shù)據(jù)時，它總是導(dǎo)致緩存丟失，并導(dǎo)致額外的數(shù)據(jù)加載到緩存的代價(jià)。

緩存策略三：Write-ThroughCache

在這種緩存策略中，首先將數(shù)據(jù)寫入緩存，然后寫入數(shù)據(jù)庫。緩存與數(shù)據(jù)庫保持一致，寫操作總是通過緩存到達(dá)主數(shù)據(jù)庫。就其本身而言，write-through緩存似乎沒有多大作用，實(shí)際上，它們引入了額外的寫延遲，因?yàn)閿?shù)據(jù)先寫到緩存，然后寫到主數(shù)據(jù)庫。但是，當(dāng)與read-through結(jié)合使用時，我們獲得了read-through的所有好處，還獲得了數(shù)據(jù)一致性保證，使我們不必使用緩存失效技術(shù)。DynamoDBAccelerator(DAX)是write-through/read-throughcache的一個很好的例子。它與DynamoDB和應(yīng)用程序內(nèi)聯(lián)。對DynamoDB的讀寫可以通過DAX完成。

緩存策略四：Write-Around

這種緩存策略下，數(shù)據(jù)直接寫入數(shù)據(jù)庫，只有讀取的數(shù)據(jù)才能進(jìn)入緩存。Write-around可以與read-through結(jié)合使用，并在數(shù)據(jù)只寫一次、讀取次數(shù)較少或從不讀的情況下提供良好的性能。例如，實(shí)時日志或聊天室消息。同樣，這個模式也可以與cache-aside組合使用。

緩存策略五：Write-Back

這種緩存策略下，應(yīng)用程序?qū)?shù)據(jù)寫入緩存，緩存會立即確認(rèn)，并在延遲一段時間后將數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫。有時這種策略也被稱為write-behind。Write-back緩存提高了寫性能，對于寫工作量大的工作負(fù)載非常有用。當(dāng)與read-through相結(jié)合的時候，它對于混合工作負(fù)載非常有效，最近更新和訪問的數(shù)據(jù)總是在緩存中可用。它對數(shù)據(jù)庫故障具有很大程度上的彈性，可以容忍一些數(shù)據(jù)庫的宕機(jī)。如果支持批處理或合并，則可以減少對數(shù)據(jù)庫的總體寫操作，這將減少負(fù)載并降低成本。一些開發(fā)人員使用Redis時，同時采用了cache-aside和write-back兩種策略，以便更好地吸收峰值負(fù)載期間的峰值。這種緩存策略的優(yōu)劣十分明顯，它主要劣勢是，如果緩存失效，數(shù)據(jù)可能會永久丟失。大多數(shù)關(guān)系數(shù)據(jù)庫存儲引擎的內(nèi)部都默認(rèn)啟用了回寫緩存。查詢首先寫入內(nèi)存，最后刷新到磁盤。

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