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作者:小林coding
计算机八股文网站:https://xiaolincoding.com
大家好,我是小林。
今天跟大家聊聊,常见的缓存更新策略。
实际开发中,Redis 和 MySQL 的更新策略用的是 Cache Aside,另外两种策略主要应用在计算机系统里。
Cache Aside(旁路缓存)策略是最常用的,应用程序直接与「数据库、缓存」交互,并负责对缓存的维护,该策略又可以细分为「读策略」和「写策略」。
写策略的步骤:
读策略的步骤:
注意,写策略的步骤的顺序顺序不能倒过来,即不能先删除缓存再更新数据库,原因是在「读+写」并发的时候,会出现缓存和数据库的数据不一致性的问题。
举个例子,假设某个用户的年龄是 20,请求 A 要更新用户年龄为 21,所以它会删除缓存中的内容。这时,另一个请求 B 要读取这个用户的年龄,它查询缓存发现未命中后,会从数据库中读取到年龄为 20,并且写入到缓存中,然后请求 A 继续更改数据库,将用户的年龄更新为 21。
最终,该用户年龄在缓存中是 20(旧值),在数据库中是 21(新值),缓存和数据库的数据不一致。
为什么「先更新数据库再删除缓存」不会有数据不一致的问题?
继续用「读 + 写」请求的并发的场景来分析。
假如某个用户数据在缓存中不存在,请求 A 读取数据时从数据库中查询到年龄为 20,在未写入缓存中时另一个请求 B 更新数据。它更新数据库中的年龄为 21,并且清空缓存。这时请求 A 把从数据库中读到的年龄为 20 的数据写入到缓存中。
最终,该用户年龄在缓存中是 20(旧值),在数据库中是 21(新值),缓存和数据库数据不一致。 从上面的理论上分析,先更新数据库,再删除缓存也是会出现数据不一致性的问题,但是在实际中,这个问题出现的概率并不高。
因为缓存的写入通常要远远快于数据库的写入,所以在实际中很难出现请求 B 已经更新了数据库并且删除了缓存,请求 A 才更新完缓存的情况。而一旦请求 A 早于请求 B 删除缓存之前更新了缓存,那么接下来的请求就会因为缓存不命中而从数据库中重新读取数据,所以不会出现这种不一致的情况。
Cache Aside 策略适合读多写少的场景,不适合写多的场景,因为当写入比较频繁时,缓存中的数据会被频繁地清理,这样会对缓存的命中率有一些影响。如果业务对缓存命中率有严格的要求,那么可以考虑两种解决方案:
Read/Write Through(读穿 / 写穿)策略原则是应用程序只和缓存交互,不再和数据库交互,而是由缓存和数据库交互,相当于更新数据库的操作由缓存自己代理了。
先查询缓存中数据是否存在,如果存在则直接返回,如果不存在,则由缓存组件负责从数据库查询数据,并将结果写入到缓存组件,最后缓存组件将数据返回给应用。
当有数据更新的时候,先查询要写入的数据在缓存中是否已经存在:
下面是 Read Through/Write Through 策略的示意图:
Read Through/Write Through 策略的特点是由缓存节点而非应用程序来和数据库打交道,在我们开发过程中相比 Cache Aside 策略要少见一些,原因是我们经常使用的分布式缓存组件,无论是 Memcached 还是 Redis 都不提供写入数据库和自动加载数据库中的数据的功能。而我们在使用本地缓存的时候可以考虑使用这种策略。
Write Back(写回)策略在更新数据的时候,只更新缓存,同时将缓存数据设置为脏的,然后立马返回,并不会更新数据库。对于数据库的更新,会通过批量异步更新的方式进行。
实际上,Write Back(写回)策略也不能应用到我们常用的数据库和缓存的场景中,因为 Redis 并没有异步更新数据库的功能。
Write Back 是计算机体系结构中的设计,比如 CPU 的缓存、操作系统中文件系统的缓存都采用了 Write Back(写回)策略。
Write Back 策略特别适合写多的场景,因为发生写操作的时候, 只需要更新缓存,就立马返回了。比如,写文件的时候,实际上是写入到文件系统的缓存就返回了,并不会写磁盘。
但是带来的问题是,数据不是强一致性的,而且会有数据丢失的风险,因为缓存一般使用内存,而内存是非持久化的,所以一旦缓存机器掉电,就会造成原本缓存中的脏数据丢失。所以你会发现系统在掉电之后,之前写入的文件会有部分丢失,就是因为 Page Cache 还没有来得及刷盘造成的。
这里贴一张 CPU 缓存与内存使用 Write Back 策略的流程图:
有没有觉得这个流程很熟悉?因为我在写 CPU 缓存文章的时候提到过。
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