更新缓存的Design Pattern有四种：Cache aside,Read through,Write through,Write behind caching

Cache Aside Pattern
这是最常用最常用的pattern了，其具体逻辑如下：

失效：应用程序先从cache取数据，没有得到，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，再让缓存失效
Read/Write Through Pattern
在上面的Cache Aside套路中，我们的应用代码需要维护两个数据存储，一个是缓存，一个是数据库。所以，应用程序比较啰嗦。而Read/Write Through套路是把更新数据库的操作由缓存自己代理了，所以，对于应用层来说，就简单得多了。可以理解为，应用认为后端就是在一个单一的存储，而存储自己维护自己的cache

Read Through
Read Through套路就是在查询操作中更新缓存，也就是说，当缓存失效的时候（过期或LRU换出），Cache Aside是由调用方负责把数据加载入缓存，而Read Through则用缓存服务自己来加载，从而对应用方是透明的。

Write Through
Write Throygh套路和Read Through相仿，不过是在更新数据时发生，当有数据更新的时候，如果没有命中缓存，直接更新数据库，然后返回。如果命中了缓存，则更新缓存，然后再由Cache自己更新数据库（这是一个同步操作 ）

Write Behind Caching Pattern
Write Behind又叫Write Back。一些了解Linux操作系统内核的同学对write back应该非常熟悉，这不就是linux文件系统的Page Cache的算法吗？Write Back套路，一句话就是，在更新数据的时候，只更新缓存，不更新数据库，而我们的缓存会异步地批量更新缓存库。这个设计的好处就是让数据的IO操作飞快无比（因为直接操作内存吗），因为异步，write backg还可以额合并对同一个数据的多次操作，所以性能的提高是相当可观的。

转载：http://coolshell.cn/articles/17416.html

最后更新于 2018-05-11 02:47:35 并被添加「」标签，已有 4103 位童鞋阅读过。

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