每日一博 - 图解5种Cache策略

本文主要是介绍每日一博 - 图解5种Cache策略，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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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

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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

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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