掌握分布式环境缓存更新策略,提高缓存与数据库双写一致性!

本文介绍了在分布式系统中确保缓存与数据库一致性的常见策略:Cache Aside、Read/Write Through和Write Behind。分析了各自优缺点,并强调了在并发情况下可能出现的并发问题及解决方案。

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概述

随着时代的发展,服务系统架构也已经由最初的单体架构转变为分布式、微服务架构模式。 从数据体量上来看,各系统存储的数据量越来越大,数据的查询性能越来越低。 此时,就需要我们不断的进行优化,最常用的就是引入缓存。 而引入缓存后,我们如何保证缓存和数据库的一致性呢?

常见策略模式

常见更新策略有Cache Aside (旁路缓存)、Read/Write Through (读穿 / 写穿)、Write Behind/Back(写回)三种模式, 其中旁路缓存是目前应用最广泛的一种方式。

Cache Aside (旁路缓存)

  • 失效:应用程序先从cache取数据,没有获取到,则从数据库中取数据,成功后,放到缓存中。
  • 命中:应用程序从cache中取数据,取到后返回。
  • 更新:先把数据存到数据库中,成功后,再让当前缓存失效

​是不是Cache Aside这个就不会有并发问题了?

不是的,比如,一个是读操作,但是没有命中缓存,然后就到数据库中取数据,此时来了一个写操作,写完数据库后,让缓存失效, 然后,之前的那个读操作再把老的数据放进去,所以,会造成脏数据。

为什么这种思路存在这么明显的问题,却还具有

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