Cache Aside Pattern(旁路缓存模式)

读:从cache中读取数据,若读取到则直接返回;cache中不存在则去database中读取,然后更新到cache。

写:先更新database然后删除cache中的数据。

缓存一致性

多并发情况下,需要延时双删,否则数据会不一致。

出现不一致的情况

  1. 1. 事务一往database更新数据
  2. 2. 事务二往database更新数据
  3. 3. 事务二完成database更新,删除cache中数据
  4. 4. 此时接口被访问,更新database数据到cache(此时还在读取未更新到cache
  5. 5. 事务一完成database更新,删除cache中缓存
  6. 5. 接口被访问的数据更新到cache
  7. 结果:导致cache中的数据是database事务二更新完的数据,事务一的数据尚未更新到cache,此时出现缓存一致性失效。

解决办法:延时双删

  1. 删除cache中的数据
  2. 更新database数据
  3. 延时500ms(延时时间要大于更新数据库时间)
  4. 删除cache中的数据

此时保证读到的数据必定是最新的。

Read/Write Through Pattern(读写穿透)

读:从cache中读取数据,若读取到则直接返回;cache中不存在则去database中读取,然后更新到cache。

写:先更新cache中的数据,若cache中不存在,则更新database,更新database时同步更新cache。

Write Behind Pattern(异步缓存写入)

读:从cache中读取数据,若读取到则直接返回;cache中不存在则去database中读取,然后更新到cache。

写:先更新cache中的数据,若cache中不存在,则更新database,更新database时异步更新cache。

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