不同业务场景该如何选择缓存的读写策略？

淩亂°似流年 2023-09-28 13:14 31阅读 0赞

缓存的读写策略。你可能觉得缓存的读写很简单，只需要优先读缓存，缓存不命中就从数据库查询，查询到了就回种缓存。实际上，针对不同的业务场景，缓存的读写策略也是不同的。

而我们在选择策略时也需要考虑诸多的因素，比如说，缓存中是否有可能被写入脏数据，策略的读写性能如何，是否存在缓存命中率下降的情况等等。

接下来，我就以标准的“缓存 + 数据库”的场景为例，带你剖析经典的缓存读写策略以及它们适用的场景。这样一来，你就可以在日常的工作中根据不同的场景选择不同的读写策略。

### Cache Aside（旁路缓存）策略 ###

我们来考虑一种最简单的业务场景，比方说在你的电商系统中有一个用户表，表中只有 ID 和年龄两个字段，缓存中我们以 ID 为 Key 存储用户的年龄信息。那么当我们要把 ID 为 1 的用户的年龄从 19 变更为 20，要如何做呢？

你可能会产生这样的思路：先更新数据库中 ID 为 1 的记录，再更新缓存中 Key 为 1 的数据。

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这个思路会造成缓存和数据库中的数据不一致。比如，A 请求将数据库中 ID 为 1 的用户年龄从 19 变更为 20，与此同时，请求 B 也开始更新 ID 为 1 的用户数据，它把数据库中记录的年龄变更为 21，然后变更缓存中的用户年龄为 21。紧接着，A 请求开始更新缓存数据，它会把缓存中的年龄变更为 20。此时，数据库中用户年龄是 21，而缓存中的用户年龄却是 20。

为什么产生这个问题呢？因为变更数据库和变更缓存是两个独立的操作，而我们并没有对操作做任何的并发控制。那么当两个线程并发更新它们的时候，就会因为写入顺序的不同造成数据的不一致。

另外，直接更新缓存还存在另外一个问题就是丢失更新。还是以我们的电商系统为例，假如电商系统中的账户表有三个字段：ID、户名和金额，这个时候缓存中存储的就不只是金额信息，而是完整的账户信息了。当更新缓存中账户金额时，你需要从缓存中查询完整的账户数据，把金额变更后再写入到缓存中。

这个过程中也会有并发的问题，比如说原有金额是 20，A 请求从缓存中读到数据，并且把金额加 1，变更成 21，在未写入缓存之前又有请求 B 也读到缓存的数据后把金额也加 1，也变更成 21，两个请求同时把金额写回缓存，这时缓存里

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