1. Cache-aside

cache-aside

这是最常用的 pattern，实现简单也足够灵活，系统能够承受一定程度的 cache failure。

1.1. Pros

  • 简单灵活。

1.2. Cons

  • 使用方（Application）需管理缓存与下一级存储。
  • 写请求有可能造成缓存与下一级存储不一致，通过写数据库后删缓存可以降低不一致的可能性，根据系统要求可以再配合 TTL、异步任务甚至是分布式事务。

2. Read-through

read-through

相比较 Cache-aside，Read-through 为使用方管理了缓存与第一级存储，使用更加方便，表现上就像是一个自带缓存的存储接口。

2.1. Pros

  • 接口简单，使用方便。

2.2. Cons

  • 灵活性相比 Cache-aside 低一些。

3. Write-through

write-through

结构与 Read-through 一样，提供简单的接口。写入缓存后同步写入下一级存储，整个写操作完成，适用写少的情况。

3.1. Pros

  • 接口简单，使用方便。

3.2. Cons

  • 写操作延迟稍高，除了写库外，还有一次额外写缓存。

4. Write-behind

write-back

与 Write-through 类似，不过写库操作变为异步。

4.1. Pros

  • 写性能大大提高。

4.2. Cons

  • 数据由丢失可能。
  • 实现复杂。

5. Key takeaways

缓存更新的套路

Caching Strategies and How to Choose the Right One