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-
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...
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，...
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...
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。
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。
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; ...
二. 读写穿透模式 Read/Write Through 1. 读 缓存做代理,将数据从数据库中缓存并返回(Cache Aside Pattern读模式的一种封装) 和Cache Aside Pattern 一样,也有首次申请数据一定不在cache的问题,热点数据可以提前预热。 2. 写 查cache,cache不存在直接更新db cache存在,先更新cache 然后cache更新db 三. 异步缓存...
a. 写入时更新(Write-through): 每当数据写入数据库时,首先更新缓存中的数据。这样可以确保缓存和数据库保持一致。 优点:缓存和数据库始终同步。 缺点:写操作可能会变得较慢,因为每次写操作都涉及到数据库和缓存。 b. 写入后更新(Write-behind / Write-back): ...