Redis三种常用的缓存读写策略步骤详解

　　目录

　　一、Redis三种常用的缓存读写策略

　　Redis有三种读写策略分别是：旁路缓存模式策略、读写穿透策略、异步缓存写入策略。

　　这三种缓存读写策略各有优势，不存在最佳，需要我们根据实际的业务场景选择最合适的。

　　二、旁路缓存模式（Cache Aside Pattern）

　　旁路缓存模式是我们平时使用比较多的一个缓存读写模式，比较适合读请求比较多的场景。

　　旁路缓存模式中服务端需要同时维护和，并且是以的结果为准。

　　读写步骤

　　写：

　　如下图：

　　读：

　　如下图：

　　自我思考

　　思考这样子的一个问题：“如果在写数据的过程中，可以先删除cache，再更新DB吗？ ”

　　答案： 答案肯定是不行的，因为这样子可能造成数据库和缓存数据不一致的问题，比如这个时候有一个数据在DB和缓存都为100，请求1需要将这个数据更新写成200，如果先删除换出再更新数据库的话，在请求1已经删除缓存但是数据库还没写完的时候，有一个请求2读取数据，首先去缓存读取，发现缓存被删除了，然后去数据库读取得到100（这个时候请求1还没写完）再写入缓存，这个时候请求1写完了，这个时候数据库里数据为200，缓存里为100，不一致。

　　可以简单描述为：

　　请求1先把cache中的数据删除 -> 请求2从DB中读取数据 -> 请求1再把DB中的数据更新

　　紧接着思考：“在写数据的过程中，如果先写BD，再删除cache就不会造成数据不一致了吗？ ”

　　答案： 理论上来说还是会出现数据不一致的问题，不过概率很小，因为缓存的写入速度是比数据库写入速度快很多。

　　比如请求1先读数据A，请求2随后写数据A，并且数据A不在缓存中存在的话就会去数据库读取，读取完请求2再更新完并删除缓存，然后请求1把数据A写入缓存，这个时候数据库和缓存就不一致了。

　　这个过程可以简单的描述为：

　　请求1从DB读取数据A -> 请求2写更新数据A到数据库再删除cache中的A数据 -> 请求1将数据A写入缓存

　　缺点

　　三、读写穿透（Read/Write Through Pattern）

　　读写穿透中服务端把视为主要数据存储，从中读取数据并将数据写入其中。服务负责将此数据读取和写入，从而减轻应用程序的职责。

　　读写步骤

　　写：

　　如下图：

　　读：

　　如下图：

　　读写穿透实际是在旁路缓存之上进行了封装。在旁路缓存下，发生读请求的时候，如果中不存在对应的数据，是由客户端自己负责把数据写入，而读写穿透则是服务自己来写入缓存，这对客户端是透明的。

　　和旁路缓存一样，读写穿透也存在首次请求数据一定不在中的问题，对于热点数据可以提前写入缓存中。

　　四、异步缓存写入（Write Behind Pattern）

　　异步缓存写入和读写穿透很相似，两者都是由服务来负责和的读写。

　　两者最大的不同点就是：读写穿透是同步更新和，而异步缓存写入则是只更新，不直接更新，而是改为异步批量的方式更新。

　　很明显，这种方式对数据一致性带来了更大的挑战，比如数据可能还没异步更新，服务可能就挂了。

　　这种策略在我们平时开发过程中也非常少见，但是不代表它的应用场景少，比如消息队列中消息的异步写入磁盘、的机制都用到了这种策略。

　　异步缓存写入的写性能非常高，非常适合写数据经常变化又对数据一致性要求没那么高的场景下使用，比如浏览量、点赞量等。

　　参考：javaguide.cn/database/re…

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