Cache-Aside 需要应用程序与缓存和数据库打交道,而ReadThrough无需引用程序管理缓存数据源和缓存,只需将数据源同步委托给缓存提供程序,所有数据交互通过抽象缓存层完成的 场景:数据预热 Write-Through Cache 首先将数据写入缓存,然后写入数据库。缓存与数据库保持一致,写操作总是通过缓存到达主数据库 Write-Around 数据...
在使用Redis缓存时,应根据具体的业务场景和需求选择合适的缓存模式。Cache Aside模式简单易用,适用于读多写少的场景;Read/Write Through模式完全解耦缓存和数据库,适用于读多写多的场景;Write Behind Caching模式可以提高写入性能,适用于写多读少的场景。在实际应用中,可以根据具体的业务需求和性能要求,选择合适的缓存...
这个表格比较了 CacheAside 旁路缓存、Read/Write Through 读写穿透以及 Write Behind Caching 异步缓存写入三种 Redis 读写模式在数据一致性、读写性能、复杂度、适用场景、缓存失效、数据延迟、数据丢失风险和成本等方面的优劣。END Redis 的这三种读写模式各有优劣，开发者可以根据业务需求和场景特点选择合适的模式。
2.2、Read-Through/Write-Through(读写穿透模式) Cache-Aside模式下,业务系统需要同时维护缓存和数据库,以此来保证缓存和数据库的数据一致性。 Read/Write Through模式下,提供一个缓存服务,由缓存服务维护缓存与数据库的数据一致性,业务系统只需要与缓存服务进行读写即可,不必再关心缓存与数据库的一致性问题。 读流程:...
但是,两个又有很大的不同:Read/Write Through 是同步更新 cache 和 db,而 Write Behind 则是只更新缓存,不直接更新 db,而是改为异步批量的方式来更新 db。 很明显,这种方式对数据一致性带来了更大的挑战,比如 cache 数据可能还没异步更新 db 的话,cache 服务可能就就挂掉了。
Read through:在查询操作中更新缓存,即当缓存失效时,Cache Aside 模式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; Write through: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,然后由缓存自己更新数据库; ...
本文将重点介绍 Redis 在高可用性上的三种常见读写模式:CacheAside 旁路缓存、Read/Write Through 读写穿透,以及 Write Behind Caching 异步缓存写入,并对它们进行比较,帮助大家了解这些模式的特性以及在不同业务场景下的应用。 CacheAside 旁路缓存 CacheAside 旁路缓存是一种常见的缓存策略,将缓存作为独立的存储层,在...
一:读 1:缓存边缘化(cache aside) 应用程序先读取缓存,如果缓存没有,再去读数据库,然后更新缓存 2:通读(Read-through) 在上面的基础上抽象一层缓存层,让缓存层去读缓存数据库 二:写 1:通写(Write-through) 2:缓存之后在去写数据库(适合写数据频繁的操作)
Redis 是一种高性能的内存数据库,它不仅可以作为数据库的缓存层,还可以支持多种读写模式,使得应用在面对不同业务场景时可以灵活地选择最合适的模式。本文将重点介绍 Redis 在高可用性上的三种常见读写模式:CacheAside 旁路缓存、Read/Write Through 读写穿透,以及 Writ