每日一博 - 图解5种Cache策略

文章目录

  • 概述
  • 读策略
    • Cache Aside
    • Read Through
  • 写策略
    • Write Through
    • Write Around
    • Write Back
  • 使用场景举例

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概述

缓存是在系统中存储数据的临时存储器,用于提高访问速度。缓存策略定义了如何在缓存和主存之间管理数据


读策略

Read data from the system:
🔹 Cache aside
🔹 Read through
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Cache Aside

概念: 应用程序负责将数据写入和从缓存读取,缓存不主动参与。
作用: 简化实现,但可能导致缓存脏数据。

应用程序自己管理缓存。当需要数据时,应用程序会先在缓存中查找,如果不存在,才到数据库中加载。加载到数据库后,同时保存到缓存中。这种策略简单直接,应用程序有完全控制权。但问题是代码复杂,需要自己处理缓存失效、预热、异步加载等问题。

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Read Through

概念: 数据访问时,缓存负责检查是否有所需数据。如果不存在,缓存负责从主存中获取。
作用: 自动化数据加载,减少了应用程序的负担,但可能导致读取性能损失。

应用程序只查询缓存,不直接访问数据库。如果缓存不存在,则自动从数据库加载,然后返回给应用程序,同时更新缓存。这简化了应用程序代码,但也限制了应用程序直接访问数据库

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写策略

Write data to the system:
🔹 Write around
🔹 Write back
🔹 Write through

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Write Through

概念: 写入时同时到缓存和主存,确保主存和缓存中的数据一致。
作用: 数据一致性,但可能导致写入性能较低。

数据修改请求直接写入数据库,同时也保存到缓存中(不是所有实现都这么做)。所以,缓存能保证和数据库一致性。但每次写操作都会比较慢

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Write Around

概念: 写入时直接到主存,而不是到缓存。缓存只在读取时更新。
作用: 避免缓存污染,适用于大量写入但很少读取的情况。

直接写入数据库,但不写入缓存。这可以减轻缓存的压力,但是读取数据时缓存在没有命中,需要从数据库中加载数据然后放入缓存,性能比较差。

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Write Back

概念: 写入时只到缓存,延迟写回主存。缓存跟踪哪些数据被修改。
作用: 提高写入性能,但可能导致数据不一致。

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使用场景举例

  1. Cache Aside:

    • 案例: 在一个电子商务网站中,商品信息被频繁读取,但更新并不频繁。采用 Cache Aside 策略,应用程序在需要时直接从数据库读取商品信息,然后将其缓存在内存中。如果有更新,应用程序负责同时更新数据库和缓存。
  2. Read Through:

    • 案例: 在一个社交媒体应用中,用户的个人资料信息经常被访问。使用 Read Through 策略,当用户请求个人资料时,缓存会检查是否存在,如果不存在,它将从数据库中读取用户的个人资料并将其存储在缓存中,以便下一次访问。
  3. Write Around:

    • 案例: 在一个日志记录系统中,日志条目的写入频率很高,但很少读取。采用 Write Around 策略,应用程序直接将日志写入主存储,而不将其写入缓存。缓存仅用于读取请求,以避免缓存污染。
  4. Write Back:

    • 案例: 在一个文件系统中,用户频繁编辑文档。使用 Write Back 策略,文件系统将用户编辑的文档暂时保存在缓存中,而不是立即写回主存储。只有当缓存满或文档不再被频繁访问时,才将更改写回主存储。
  5. Write Through:

    • 案例: 在一个金融交易系统中,每笔交易都需要确保立即写入主存储并更新缓存。采用 Write Through 策略,系统在执行每笔交易时同时将数据写入缓存和主存储,以确保数据的一致性。

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