Redis缓存八大模式,项目应用选型?这篇文章就够了

发布时间:2023年12月27日

引言

在上一篇文章中,探讨了缓存管理中的四种关键策略:Cache-Aside, Read-Through, Write-Through, 以及 Write-Back / Write-Behind。
深入剖析Redis缓存的八大模式

在这篇续篇文章中,将继续深入了解另外四种缓存模式:Write-Through-Back, Refresh-Ahead, Lazy-Loading, 以及 Write-Around。这些模式各有其独特的优势和适用场景,能够帮助我们在面对不同的技术挑战和业务需求时,做出更加明智的决策

Write-Through-Back Pattern (透写后缓存)

概述

Write-Through-Back Pattern是结合了Write-Through和Write-Back模式的缓存方法。在这种模式下,数据首先被写入缓存,然后立即异步地更新到数据库。这种模式旨在平衡写操作的即时性和减少对数据源的直接压力。注:Write-Back通常再写入缓存与数据库存在较大一段时间间隔,Write-Through-Back通常立即执行异步操作,能较大程度减少最终一致性时长

工作流程

Write-Back-Through

  • 更新数据
    1. 应用程序首先将数据写入缓存
    2. 然后,缓存系统异步地将数据更新到数据源

示例代码

public class WriteThroughBackExample {
    // 缓存管理器
    private CacheManager cacheManager;
    private Database database; // 数据库接口

    public void updateData(String key, Data newData) {
    	// 更新缓存
        cacheManager.putIntoCache(key, newData); 
        // 异步更新数据源
        asyncUpdateDataImmediately(key, newData);
    }
}

优缺点

  • 优点
    • 即时性与效率的平衡:通过立即更新缓存并异步更新数据源,平衡了写操作的即时性和效率
    • 减轻数据源负载:异步更新减少了对数据源的直接写操作压力
  • 缺点
    • 数据一致性挑战:异步更新可能导致缓存和数据源之间的短暂不一致
    • 实现复杂性:需要有效管理缓存和数据源之间的异步更新逻辑

应用场景

  • 对写操作性能要求高的应用:适用于需要快速响应写操作请求,同时减轻对数据源压力的场景。
  • 数据一致性要求不极端严格的应用:适用于可以容忍短暂数据不一致的应用场景。

Refresh-Ahead Pattern (预刷新缓存)

概述

Refresh-Ahead Pattern用于主动刷新即将过期的缓存项。在这种模式下,系统会监控数据的访问模式,并在缓存项接近过期时自动从数据源刷新数据。这有助于保持缓存数据的新鲜度,减少缓存未命中的情况,通常也可用于定时刷新不常用的数据减少RPC远程调用的开销

工作流程

Refresh-Ahead Pattern

  • 缓存刷新
    1. 系统监控缓存项的访问模式和过期时间
    2. 当缓存项接近过期时,系统自动从数据源刷新数据,并更新缓存

示例代码

public class RefreshAheadExample {
	// 缓存管理器
    private CacheManager cacheManager; 

    public void refreshCache() {
        // 获取需要刷新的缓存项
        List<String> keysToRefresh = cacheManager.getKeysToRefresh();
        for (String key : keysToRefresh) {
        	// 从数据源加载新数据
            Data newData = loadDataFromDataSource(key); 
            // 更新缓存
            cacheManager.putIntoCache(key, newData); 
        }
    }
}

优缺点

  • 优点
    • 减少缓存未命中:通过自动刷新缓存,减少了缓存未命中的情况
    • 数据新鲜度:确保缓存中的数据保持最新
  • 缺点
    • 资源消耗:定期刷新缓存可能会消耗额外的系统资源
    • 复杂性:需要有效的策略来确定何时刷新缓存

应用场景

  • 数据访问模式稳定的应用:适用于数据访问模式相对固定的应用,可以预测何时需要刷新缓存
  • 对数据新鲜度要求高的应用:适用于需要保持数据最新的场景,如股票价格或新闻更新

Lazy-Loading Pattern (懒加载缓存)

概述

Lazy-Loading Pattern模式下,数据仅在首次请求时被加载到缓存中。当应用程序请求数据时,如果数据不在缓存中,则从数据源加载数据并将其存储在缓存中,注:其和Cache Aside Pattern的区别在于,后者是前者的一种实现,后者提供了更多控制缓存何时更新的灵活性,适用于需要精细管理数据一致性的场景,前者仅侧重于按需加载数据

工作流程

Lazy-Loading Pattern

  • 读取数据
    1. 应用程序请求数据。
    2. 如果缓存命中,返回缓存中的数据。
    3. 如果缓存未命中,从数据源加载数据,存入缓存,并返回数据。

示例代码

public class LazyLoadingExample {
	// 缓存管理器
    private CacheManager cacheManager; 
    private Database database;

    public Data getData(String key) {
    	// 尝试从缓存获取数据
        Data data = cacheManager.getFromCache(key); 
		
		// 首次访问,缓存未命中
        if (data == null) { 
        	// 从数据库获取
            data = database.getData(key);
            // 存储到缓存
            cacheManager.putIntoCache(key, data);
        }
        return data;
    }
}

Write-Around Pattern (绕写缓存)

概述

Write-Around Pattern下数据在更新时直接写入后端数据源(如数据库),而不是首先写入缓存。接着通过异步的方式再写入缓存。这种模式可以减少缓存中不常用数据的写入,从而节省缓存空间并提高缓存的有效性。

工作流程

Write-Around

  • 更新数据
    1. 应用程序直接更新数据源
    2. 缓存不会立即更新,只有在数据被请求时才可能从数据源加载到缓存中

示例代码

public class WriteAroundExample {
	// 缓存管理器
    private CacheManager cacheManager; 
    private Database database;

    public void updateData(String key, Data newData) {
    	// 更新数据库
        database.updateData(key, newData); 
		// 异步更新缓存
        asyncUpdateCache(key, newData)
    }

    public Data getData(String key) {
    	// 从缓存获取数据
        Data data = cacheManager.getFromCache(key); 
		
		// 缓存未命中
        if (data == null) { 
        	// 从数据库获取
            data = database.getData(key); 
            // 存储到缓存
            cacheManager.putIntoCache(key, data); 
        }
        return data;
    }
}

优缺点

  • 优点
    • 减少不必要的缓存写入:避免了缓存中存储不常用的数据
    • 提高缓存效率:缓存中更多地存储被频繁访问的数据
  • 缺点
    • 可能的延迟:数据更新后,缓存中的数据可能会过时,直到下次请求时才更新
    • 数据一致性挑战:需要处理缓存和数据源之间的数据一致性问题,缓存数据落后于数据库

应用场景

  • 写操作频繁但读取不频繁的数据:适用于写入操作频繁,但读取相对较少的数据场景。
  • 对缓存空间有限制的应用:适用于需要有效管理缓存空间,避免不必要的缓存占用的场景

写在最后

从Cache-Aside到Write-Around,一起深入了解了八种不同的缓存模式,每一种都有其独特的优势和适用场景。这些策略不仅提高了数据处理的效率,还优化了整体应用性能,为在面对不同技术挑战时提供了多样的选择。

希望这系列文章能够帮助您在构建和优化应用时做出更明智的决策。缓存策略的世界充满了无限可能,期待与你一起继续探索和学习。水平有限,难免疏漏,如有错误还请评论区指出

文末附上一张缓存八大模式的工作原理汇总图:
缓存的八大模式
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文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_38522648/article/details/135179615
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