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Redis的4種緩存模式分享

發(fā)布日期:2022-07-15 19:08 | 文章來源:CSDN

概述

在系統(tǒng)架構(gòu)中,緩存可謂提供系統(tǒng)性能的最簡單方法之一,稍微有點(diǎn)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)的同學(xué)必然會(huì)與緩存打過交道,最起碼也實(shí)踐過。

如果使用得當(dāng),緩存可以減少響應(yīng)時(shí)間、減少數(shù)據(jù)庫負(fù)載以及節(jié)省成本。但如果緩存使用不當(dāng),則可能出現(xiàn)一些莫名其妙的問題。

在不同的場景下,所使用的緩存策略也是有變化的。如果在你的印象和經(jīng)驗(yàn)中,緩存還只是簡單的查詢、更新操作,那么這篇文章真的值得你學(xué)習(xí)一下。

在這里,為大家系統(tǒng)地講解4種緩存模式以及它們的使用場景、流程以及優(yōu)缺點(diǎn)。

緩存策略的選擇

本質(zhì)上來講,緩存策略取決于數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)訪問模式。換句話說,數(shù)據(jù)是如何寫和讀的。

例如:

  • 系統(tǒng)是寫多讀少的嗎?(例如,基于時(shí)間的日志)
  • 數(shù)據(jù)是否是只寫入一次并被讀取多次?(例如,用戶配置文件)
  • 返回的數(shù)據(jù)總是唯一的嗎?(例如,搜索查詢)

選擇正確的緩存策略才是提高性能的關(guān)鍵。

常用的緩存策略有以下五種:

  • Cache-Aside Pattern:旁路緩存模式
  • Read Through Cache Pattern:讀穿透模式
  • Write Through Cache Pattern:寫穿透模式
  • Write Behind Pattern:又叫Write Back,異步緩存寫入模式

上述緩存策略的劃分是基于對數(shù)據(jù)的讀寫流程來區(qū)分的,有的緩存策略下是應(yīng)用程序僅和緩存交互,有的緩存策略下應(yīng)用程序同時(shí)與緩存和數(shù)據(jù)庫進(jìn)行交互。因?yàn)檫@個(gè)是策略劃分比較重要的一個(gè)維度,所以在后續(xù)流程學(xué)習(xí)時(shí)大家需要特別留意一下。

Cache Aside

Cache Aside是最常見的緩存模式,應(yīng)用程序可直接與緩存和數(shù)據(jù)庫對話。Cache Aside可用來讀操作和寫操作。

讀操作的流程圖:

讀操作的流程:

  • 應(yīng)用程序接收到數(shù)據(jù)查詢(讀)請求;
  • 應(yīng)用程序所需查詢的數(shù)據(jù)是否在緩存上:
    • 如果存在(Cache hit),從緩存上查詢出數(shù)據(jù),直接返回;
    • 如果不存在(Cache miss),則從數(shù)據(jù)庫中檢索數(shù)據(jù),并存入緩存中,返回結(jié)果數(shù)據(jù);

這里我們需要留意一個(gè)操作的邊界,也就是數(shù)據(jù)庫和緩存的操作均由應(yīng)用程序直接進(jìn)行操作。

寫操作的流程圖:

這里的寫操作,包括創(chuàng)建、更新和刪除。在寫操作的時(shí)候,Cache Aside模式是先更新數(shù)據(jù)庫(增、刪、改),然后直接刪除緩存。

Cache Aside模式可以說適用于大多數(shù)的場景,通常為了應(yīng)對不同類型的數(shù)據(jù),還可以有兩種策略來加載緩存:

  • 使用時(shí)加載緩存:當(dāng)需要使用緩存數(shù)據(jù)時(shí),從數(shù)據(jù)庫中查詢出來,第一次查詢之后,后續(xù)請求從緩存中獲得數(shù)據(jù);
  • 預(yù)加載緩存:在項(xiàng)目啟動(dòng)時(shí)或啟動(dòng)后通過程序預(yù)加載緩存信息,比如”國家信息、貨幣信息、用戶信息,新聞信息“等不是經(jīng)常變更的數(shù)據(jù)。

Cache Aside適用于讀多寫少的場景,比如用戶信息、新聞報(bào)道等,一旦寫入緩存,幾乎不會(huì)進(jìn)行修改。該模式的缺點(diǎn)是可能會(huì)出現(xiàn)緩存和數(shù)據(jù)庫雙寫不一致的情況。

Cache Aside也是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的模式,像Facebook便是采用的這種模式。

Read Through

Read-Through和Cache-Aside很相似,不同點(diǎn)在于程序不需要關(guān)注從哪里讀取數(shù)據(jù)(緩存還是數(shù)據(jù)庫),它只需要從緩存中讀數(shù)據(jù)。而緩存中的數(shù)據(jù)從哪里來是由緩存決定的。

Cache Aside是由調(diào)用方負(fù)責(zé)把數(shù)據(jù)加載入緩存,而Read Through則用緩存服務(wù)自己來加載,從而對應(yīng)用方是透明的。Read-Through的優(yōu)勢是讓程序代碼變得更簡潔。

這里就涉及到我們上面所說的應(yīng)用程序操作邊界問題了,直接來看流程圖:

在上述流程圖中,重點(diǎn)關(guān)注一下虛線框內(nèi)的操作,這部分操作不再由應(yīng)用程序來處理,而是由緩存自己來處理。也就是說,當(dāng)應(yīng)用從緩存中查詢某條數(shù)據(jù)時(shí),如果數(shù)據(jù)不存在則由緩存來完成數(shù)據(jù)的加載,最后再由緩存返回?cái)?shù)據(jù)結(jié)果給應(yīng)用程序。

Write Through

在Cache Aside中,應(yīng)用程序需要維護(hù)兩個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ):一個(gè)緩存,一個(gè)數(shù)據(jù)庫。這對于應(yīng)用程序來說,有一些繁瑣。

Write-Through模式下,所有的寫操作都經(jīng)過緩存,每次向緩存中寫數(shù)據(jù)時(shí),緩存會(huì)把數(shù)據(jù)持久化到對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫中去,且這兩個(gè)操作在一個(gè)事務(wù)中完成。因此,只有兩次都寫成功了才是最終寫成功了。壞處是有寫延遲,好處是保證了數(shù)據(jù)的一致性。

可以理解為,應(yīng)用程序認(rèn)為后端就是一個(gè)單一的存儲(chǔ),而存儲(chǔ)自身維護(hù)自己的Cache。

因?yàn)槌绦蛑缓途彺娼换?,編碼會(huì)變得更加簡單和整潔,當(dāng)需要在多處復(fù)用相同邏輯時(shí)這點(diǎn)就變得格外明顯。

當(dāng)使用Write-Through時(shí),一般都配合使用Read-Through來使用。Write-Through的潛在使用場景是銀行系統(tǒng)。

Write-Through適用情況有:

  • 需要頻繁讀取相同數(shù)據(jù)
  • 不能忍受數(shù)據(jù)丟失(相對Write-Behind而言)和數(shù)據(jù)不一致

在使用Write-Through時(shí)要特別注意的是緩存的有效性管理,否則會(huì)導(dǎo)致大量的緩存占用內(nèi)存資源。甚至有效的緩存數(shù)據(jù)被無效的緩存數(shù)據(jù)給清除掉。

Write-Behind

Write-Behind和Write-Through在”程序只和緩存交互且只能通過緩存寫數(shù)據(jù)“這方面很相似。不同點(diǎn)在于Write-Through會(huì)把數(shù)據(jù)立即寫入數(shù)據(jù)庫中,而Write-Behind會(huì)在一段時(shí)間之后(或是被其他方式觸發(fā))把數(shù)據(jù)一起寫入數(shù)據(jù)庫,這個(gè)異步寫操作是Write-Behind的最大特點(diǎn)。

數(shù)據(jù)庫寫操作可以用不同的方式完成,其中一個(gè)方式就是收集所有的寫操作并在某一時(shí)間點(diǎn)(比如數(shù)據(jù)庫負(fù)載低的時(shí)候)批量寫入。另一種方式就是合并幾個(gè)寫操作成為一個(gè)小批次操作,接著緩存收集寫操作一起批量寫入。

異步寫操作極大的降低了請求延遲并減輕了數(shù)據(jù)庫的負(fù)擔(dān)。同時(shí)也放大了數(shù)據(jù)不一致的。比如有人此時(shí)直接從數(shù)據(jù)庫中查詢數(shù)據(jù),但是更新的數(shù)據(jù)還未被寫入數(shù)據(jù)庫,此時(shí)查詢到的數(shù)據(jù)就不是最新的數(shù)據(jù)。

小結(jié)

不同的緩存模式有不同的考量點(diǎn)和特征,根據(jù)應(yīng)用程序需求場景的不同,需要靈活的選擇適配的緩存模式。在實(shí)踐的過程中往往也是多種模式相結(jié)合來使用。

到此這篇關(guān)于Redis的4種緩存模式分享的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis緩存模式內(nèi)容請搜索本站以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持本站!

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