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
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);
}
}
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
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);
}
}
}
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
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。
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;
}
}
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:
有需要原图的朋友可以关注,点赞,评论,私信!!!