陳皓-緩存更新的經典設計模式

總--下面的都是方法論，理論。至於具體實現，各個緩存產品本身定

更新緩存的的Design Pattern有四種：Cache aside, Read through, Write through, Write behind caching

Cache Aside Pattern

這是最經常使用最經常使用的pattern了。其具體邏輯以下：

    失效：應用程序先從cache取數據，沒有獲得，則從數據庫中取數據，成功後，放到緩存中。

    命中：應用程序從cache中取數據，取到後返回。

更新：先把數據存到數據庫中，成功後，再讓緩存失效。

失效和命中的示意圖：

更新的示意圖：

若是更新時先讓緩存失效，再更新數據，下次讀取時再將數據更新到緩存中能否？

一個事實是，寫操做（更新操做）要比讀操做慢。

假設如今有兩個併發操做讀操做Read和更新操做Write，若是更新操做前就讓緩存失效。那麼Write還沒進行完，就有Read操做進來，這時Read先從緩存獲取數據而且沒有獲取到，那麼Read會直接把老數據OldData讀取出來後放到緩存中。然後Write更新了數據，數據變成了新的數據NewData。這時，就出現了緩存中的數據OldData和數據源中的數據NewData不一致的情形。而且Read操做一直能夠從緩存中獲取OldData，也無法對OldData進行更新了。

Read/Write Through Pattern

更新數據庫（Repository）的操做由緩存本身代理。應用認爲後端就是一個單一的存儲，而存儲本身維護本身的Cache。

Read Through

Read Through 套路就是在查詢操做中更新緩存，也就是說，當緩存失效的時候（過時或LRU換出），Cache Aside是由調用方負責把數據加載入緩存，而Read Through則用緩存服務本身來加載，從而對應用方是透明的。

Write Through

Write Through 套路和Read Through相仿，不過是在更新數據時發生。當有數據更新的時候，若是沒有命中緩存，直接更新數據庫，而後返回。若是命中了緩存，則更新緩存，而後再由Cache本身更新數據庫（這是一個同步操做）

下圖自來Wikipedia的Cache詞條。其中的Memory能夠理解爲就是例子裏的數據庫。

Write Behind Caching Pattern

Write Behind 又叫 Write Back，更新數據的時候，只更新緩存，不更新數據庫，而緩存會異步地批量更新數據庫。

設計的好處就是讓數據的I/O操做飛 快無比（由於直接操做內存 ），由於異步，write backg還能夠合併對同一個數據的屢次操做，因此性能的提升是至關可觀的。

帶來的問題是，數據不是強一致性的，並且可能會丟失。

另外，Write Back實現邏輯比較複雜，由於他須要track有哪數據是被更新了的，須要刷到持久層上。操做系統的write back會在僅當這個cache須要失效的時候，纔會被真正持久起來，好比，內存不夠了，或是進程退出了等狀況，這又叫lazy write。

★四種緩存更新模式的總結

Cache Aside Pattern--應用來操做和維護緩存和數據源的一致性

Read/Write Through Pattern--應用認爲後端就是一個單一的存儲，而存儲本身維護本身的Cache

Write Behind Caching Pattern（Write Back）--更新數據的時候，只更新緩存，不更新數據庫，緩存會異步地批量更新數據庫