缓存中间件实践 - 缓存和数据库一致性更新原则

1. 缓存和数据库一致性更新是什么?

1.1 缓存和数据库的关系

介绍

• 缓存:高性能产品
• 数据库:性能低产品
• 缓存+数据库 = 高效的数据存储产品组合

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• 缓存+数据库业务提供了什么?
  1.提供了性能的提升（(更好的存储介质，更贴近请求的存储距离
  2.提供了简便的数据抽象

1.2 缓存和数据库一致性更新本质是什么？

保证用户访问缓存和数据库中的数据是一样的!

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2. 为什么需要一致性更新？

2.1 库存系统一致性 - 例子1

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3. 缓存和数据库一致性更新原则

3.1 常见的缓存访问模式

• Cache-Aside (本地缓存)

当客户端有很多的时候，该模式效率会很低。

• Cache-Aside(缓存中间件 - 第一种)

• Cache-Aside(缓存中间件 - 第二种)

3.2 常见的缓存访问模式（读取）

• Cache-Aside (缓存读取)

3.3 常见的缓存访问模式（更新模式）

• 先更新缓存，再更新数据库

但是可能存在更新数据库失败的问题

或下面的情况

• 先更新数据库，再更新缓存

但是也可能发生缓存更新失败的问题

或下面的情况

• 先删除缓存，再更新数据库

但是也会有下面的情况出现

• 先更新数据库，再删除缓存

但是无法立即将新数据返回给其他的访问请求，或者说后续缓存删除失败等等

或下面的情况

总结

1. 更新，不删除
   a.先更新缓存，在更新数据库
   b.先更新数据库,在更新缓存
2. 需要删除
   a.先删除缓存，在更新数据库
   b.先更新数据库，在删除缓存

3.4 常见缓存访问模式（Through）

• 缓存和数据库库交互 - Read Through

• 缓存和数据库库交互 - Write Through

• 缓存和数据库库交互 - Write Behind

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3.5 一致性更新目标

• 最终一致性 - 过期时间(TTL)
  1.最终一致性:过期了会取数据库最新值
  2.剔除冷的缓存，节省缓存空间，提升效率

• 最终一致性 - 异步更新

• 最终一致性 - 重试机制

• 强一致性

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