缓存更新策略及其应用场景
2023-01-311.8k 阅读
缓存更新策略概述
在后端开发中，缓存扮演着至关重要的角色，它能显著提升系统的性能和响应速度。然而，缓存数据与源数据（通常存储在数据库等持久化存储中）的一致性维护是一个关键问题，这就涉及到缓存更新策略。缓存更新策略决定了在源数据发生变化时，如何相应地更新缓存中的数据，以确保用户获取到的数据是最新且准确的。
常见的缓存更新策略主要有三种：Cache-Aside Pattern（旁路缓存模式）、Read-Through/Write-Through Pattern（读写穿透模式）和 Write-Behind Caching Pattern（写后缓存模式）。每种策略都有其独特的工作方式、优缺点以及适用场景。
Cache-Aside Pattern（旁路缓存模式）
工作原理
在旁路缓存模式中，应用程序在读取数据时，首先检查缓存中是否存在所需数据。如果存在，则直接从缓存中返回数据；如果不存在，则从数据库等持久化存储中读取数据，然后将数据存入缓存，并返回给应用程序。
当数据发生更新时，应用程序首先更新数据库中的数据，然后使缓存中相应的数据失效（即删除缓存中的数据）。下次读取该数据时，由于缓存中已无该数据，会从数据库重新读取并更新缓存。
代码示例（以Java和Redis为例）
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class CacheAsideExample {
private Jedis jedis;
public CacheAsideExample() {
jedis = new Jedis("localhost", 6379);
}
public String getDataFromCacheOrDB(String key) {
String data = jedis.get(key);
if (data == null) {
// 从数据库读取数据
data = getDataFromDB(key);
if (data != null) {
jedis.set(key, data);
}
}
return data;
}
public void updateDataInDBAndInvalidateCache(String key, String newData) {
// 更新数据库
updateDataInDB(key, newData);
// 使缓存失效
jedis.del(key);
}
private String getDataFromDB(String key) {
// 模拟从数据库读取数据
return "data for key " + key;
}
private void updateDataInDB(String key, String newData) {
// 模拟更新数据库
System.out.println("Updating data in DB for key " + key + " to " + newData);
}
public static void main(String[] args) {
CacheAsideExample example = new CacheAsideExample();
String data = example.getDataFromCacheOrDB("testKey");
System.out.println("Retrieved data: " + data);
example.updateDataInDBAndInvalidateCache("testKey", "new data");
data = example.getDataFromCacheOrDB("testKey");
System.out.println("Retrieved updated data: " + data);
}
}
优点
- 实现简单：应用程序对缓存和数据库的操作逻辑清晰，易于理解和实现。开发人员可以根据业务需求灵活控制缓存的使用，在数据读取和更新时分别处理缓存与数据库的交互。
- 性能较好：对于读多写少的场景，由于大部分数据可以从缓存中直接获取，减少了数据库的读取压力，从而提升了系统的整体性能。在缓存命中的情况下，能够快速返回数据，响应时间短。
缺点
- 缓存与数据库一致性问题：在更新数据时，先更新数据库再删除缓存，在这两个操作之间存在短暂的时间窗口。如果在这个时间窗口内有其他请求读取数据，可能会读到旧的缓存数据，导致数据不一致。虽然这种不一致是短暂的，但在对数据一致性要求极高的场景下可能无法接受。
- 缓存雪崩风险：如果大量缓存数据同时过期或者被删除（例如在批量更新数据时），并且此时有大量请求同时访问这些数据，可能会导致大量请求直接打到数据库，造成数据库压力过大，甚至可能引发系统崩溃，即所谓的缓存雪崩问题。
适用场景
- 读多写少场景：如新闻资讯网站，文章一旦发布后很少更新，但有大量用户访问阅读。这种情况下，旁路缓存模式可以有效地利用缓存提升读取性能，减少数据库负载。
- 对数据一致性要求不是特别高的场景：例如一些统计类数据，偶尔短暂的数据不一致不会对业务产生严重影响。在这种场景下，旁路缓存模式简单高效的特点能够很好地满足需求。
Read-Through/Write-Through Pattern（读写穿透模式）
工作原理
读写穿透模式又分为读穿透和写穿透两部分。
读穿透：应用程序请求数据时，缓存服务首先检查缓存中是否存在数据。如果存在，则直接返回；如果不存在，缓存服务会从数据库中读取数据，将其存入缓存，然后返回给应用程序。
写穿透：当应用程序要更新数据时，缓存服务首先更新数据库中的数据，然后更新缓存中的数据，确保数据库和缓存中的数据始终保持一致。
代码示例（以Python和Memcached为例）
import memcache
class ReadWriteThroughExample:
def __init__(self):
self.mc = memcache.Client(['127.0.0.1:11211'], debug=0)
def get_data(self, key):
data = self.mc.get(key)
if data is None:
data = self.get_data_from_db(key)
if data is not None:
self.mc.set(key, data)
return data
def set_data(self, key, value):
self.set_data_to_db(key, value)
self.mc.set(key, value)
def get_data_from_db(self, key):
# 模拟从数据库读取数据
return "data for key " + key
def set_data_to_db(self, key, value):
# 模拟更新数据库
print("Updating data in DB for key " + key + " to " + value)
if __name__ == "__main__":
example = ReadWriteThroughExample()
data = example.get_data("testKey")
print("Retrieved data: " + data)
example.set_data("testKey", "new data")
data = example.get_data("testKey")
print("Retrieved updated data: " + data)
优点
- 数据一致性好：无论是读操作还是写操作，都通过缓存服务来保证数据库和缓存数据的一致性。在写操作时，先更新数据库再更新缓存，避免了旁路缓存模式中可能出现的短暂数据不一致问题。
- 缓存利用率高：读穿透操作使得缓存中的数据不断得到补充和更新，提高了缓存的命中率。随着时间的推移，更多的数据会被缓存在内存中，从而减少对数据库的访问次数，提升系统整体性能。
缺点
- 实现复杂：相较于旁路缓存模式，读写穿透模式需要缓存服务对数据库的读取和写入操作有更深入的集成。缓存服务不仅要管理缓存数据，还要负责与数据库进行交互，增加了系统的复杂性和开发维护成本。
- 性能瓶颈：在写操作时，由于需要同时更新数据库和缓存，可能会导致写操作的性能瓶颈。特别是在高并发写的场景下，数据库的写入速度可能成为整个系统性能的限制因素。
适用场景
- 对数据一致性要求高的场景：如金融交易系统，每一笔交易数据都必须保证准确一致，读写穿透模式能够确保缓存和数据库中的数据实时同步，满足这种高一致性的需求。
- 缓存命中率较高的场景：当大部分数据经常被访问时，读穿透模式能够充分利用缓存的优势，提升系统性能。由于缓存命中率高，对数据库的读操作压力相对较小，即使写操作性能略有下降，整体系统性能仍能保持较好状态。
Write-Behind Caching Pattern（写后缓存模式）
工作原理
写后缓存模式也称为异步缓存写入模式。在这种模式下，当应用程序进行写操作时，首先将数据写入缓存，然后立即返回给应用程序，告知写操作成功。而缓存服务会在后台异步地将数据写入数据库，实现最终一致性。
代码示例（以Go语言和LevelDB为例，模拟写后缓存模式）
package main
import (
"fmt"
"github.com/syndtr/goleveldb/leveldb"
"sync"
"time"
)
type WriteBehindCache struct {
cache map[string]string
db *leveldb.DB
mutex sync.Mutex
worker chan struct{}
}
func NewWriteBehindCache(dbPath string) (*WriteBehindCache, error) {
db, err := leveldb.OpenFile(dbPath, nil)
if err!= nil {
return nil, err
}
wbc := &WriteBehindCache{
cache: make(map[string]string),
db: db,
worker: make(chan struct{}, 1),
}
go wbc.backgroundWrite()
return wbc, nil
}
func (wbc *WriteBehindCache) Put(key, value string) {
wbc.mutex.Lock()
wbc.cache[key] = value
wbc.mutex.Unlock()
select {
case wbc.worker <- struct{}{}:
default:
}
}
func (wbc *WriteBehindCache) Get(key string) (string, bool) {
wbc.mutex.Lock()
value, exists := wbc.cache[key]
wbc.mutex.Unlock()
if exists {
return value, true
}
data, err := wbc.db.Get([]byte(key), nil)
if err == nil {
wbc.mutex.Lock()
wbc.cache[key] = string(data)
wbc.mutex.Unlock()
return string(data), true
}
return "", false
}
func (wbc *WriteBehindCache) backgroundWrite() {
for {
select {
case <-wbc.worker:
wbc.mutex.Lock()
for key, value := range wbc.cache {
err := wbc.db.Put([]byte(key), []byte(value), nil)
if err!= nil {
fmt.Printf("Error writing to DB: %v\n", err)
}
}
wbc.cache = make(map[string]string)
wbc.mutex.Unlock()
case <-time.After(1 * time.Second):
wbc.mutex.Lock()
for key, value := range wbc.cache {
err := wbc.db.Put([]byte(key), []byte(value), nil)
if err!= nil {
fmt.Printf("Error writing to DB: %v\n", err)
}
}
wbc.cache = make(map[string]string)
wbc.mutex.Unlock()
}
}
}
func main() {
wbc, err := NewWriteBehindCache("test.db")
if err!= nil {
fmt.Printf("Error opening DB: %v\n", err)
return
}
defer wbc.db.Close()
wbc.Put("testKey", "testValue")
value, exists := wbc.Get("testKey")
if exists {
fmt.Printf("Retrieved value: %s\n", value)
} else {
fmt.Println("Key not found")
}
}
优点
- 高并发写性能：由于写操作直接返回，不等待数据库写入完成，大大提高了系统在高并发写场景下的响应速度。应用程序可以快速处理大量写请求，减少用户等待时间，提升用户体验。
- 减轻数据库压力：写操作先存入缓存，然后异步批量写入数据库，减少了对数据库的频繁写入操作，降低了数据库的负载。这对于数据库性能有限的系统来说，是一种有效的优化手段。
缺点
- 数据一致性问题：因为数据是异步写入数据库的，在缓存写入成功但数据库写入尚未完成时，可能会出现数据丢失的情况。例如，缓存服务在将数据异步写入数据库之前发生故障，导致部分数据未能持久化到数据库中，从而造成数据不一致。
- 实现复杂：需要处理异步任务、缓存与数据库的同步等复杂逻辑。例如，要确保在系统重启或缓存服务故障恢复后，缓存中的数据能够正确地写入数据库，这增加了系统的开发和维护难度。
适用场景
- 高并发写场景：如日志记录系统，需要快速接收大量的日志写入请求，并且对数据一致性要求不是即时性的。写后缓存模式可以满足这种高并发写的需求，同时通过异步写入数据库保证最终一致性。
- 对数据一致性要求相对较低的批量数据处理场景：例如一些大数据分析系统，数据的准确性在一定时间内允许存在一定偏差，而系统更关注数据的处理速度和吞吐量。写后缓存模式可以在批量处理数据时，先将数据快速存入缓存，然后异步写入数据库进行持久化，提高系统的整体处理效率。
不同缓存更新策略的对比与选择
性能对比
- 读性能：在读多写少的场景下，Cache - Aside Pattern和Read - Through Pattern都能通过缓存提升读性能。但如果缓存命中率极高，Write - Behind Caching Pattern由于写操作不影响读操作，读性能也能保持较好。然而，如果缓存命中率低，Read - Through Pattern因为会自动从数据库加载数据到缓存，相对Cache - Aside Pattern在首次读取时可能有更好的性能。
- 写性能：Write - Behind Caching Pattern在写性能上具有明显优势，它直接返回写操作结果，不等待数据库写入。而Cache - Aside Pattern和Read - Through Pattern都需要等待数据库操作完成，特别是Read - Through Pattern还需要额外更新缓存，写性能相对较差。
一致性对比
- 数据一致性：Read - Through/Write - Through Pattern能保证较高的数据一致性，无论是读还是写操作都确保数据库和缓存同步更新。Cache - Aside Pattern存在短暂的数据不一致窗口，而Write - Behind Caching Pattern存在数据丢失导致不一致的风险，在一致性方面相对较弱。
复杂性对比
- 实现复杂性：Cache - Aside Pattern实现相对简单，应用程序直接控制缓存和数据库的交互。Read - Through/Write - Through Pattern需要缓存服务深度集成数据库操作，实现较复杂。Write - Behind Caching Pattern不仅要处理异步写入，还要处理数据一致性恢复等问题，实现最为复杂。
选择策略
- 根据业务场景选择：如果业务场景是读多写少且对数据一致性要求不是特别高，如一般的信息展示网站，Cache - Aside Pattern是较好的选择。若业务对数据一致性要求极高，如银行转账系统，Read - Through/Write - Through Pattern更为合适。对于高并发写且能容忍一定数据不一致的场景，如实时数据采集系统，Write - Behind Caching Pattern能满足需求。
- 结合系统架构选择：如果系统架构简单，对开发维护成本敏感，Cache - Aside Pattern因其简单易实现的特点更适合。若系统对缓存服务有较高的集成要求，并且有能力处理复杂的缓存与数据库交互逻辑，Read - Through/Write - Through Pattern可以提供更好的数据一致性和缓存管理。当系统需要处理大量写请求并优化数据库性能时，Write - Behind Caching Pattern可以通过异步写入缓解数据库压力。
在实际后端开发中，选择合适的缓存更新策略是一个综合考量的过程，需要根据业务需求、系统架构、性能要求以及数据一致性要求等多方面因素进行权衡。只有选择了正确的策略，才能充分发挥缓存的优势，提升系统的整体性能和稳定性。