缓存的设计模式
- Cache Aside（旁路缓存） 一致性要求
- Read / Write Through（读写穿透） 系统隔离
- Write Behind Caching（异步缓存写入） 数据大量写 点赞计数需求
ref
https://blog.csdn.net/hualaoshuan/article/details/102638188
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具体策略 |
策略描述 |
优点 |
缺点 | ||
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更新策略 （缓存更新时机不同。影响数据准确性） |
实时更新 |
源数据新增或更新后，立即更新缓存 |
1、数据实时性高 2、数据一致性高 |
1、若数据更新机制和触发时机很多且复杂，缓存数据一致性维护成本高。有遗漏数据更新场景导致数据不一致的风险 2、缓存不能设置过期时间，冷访问数据占用内存 3、新增缓存需要刷历史数据 |
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延迟更新 |
轮询主动更新 |
每间隔一段时间查询最新数据，并更新缓存 |
1、缓存数据维护简单统一 2、新增缓存无需刷历史数据 |
1、短时间内数据不准确（轮询时间间隔） 2、需考虑轮询时间如何设置 3、需考虑每次轮询哪些数据 4、不区分冷热数据，冷访问数据会占用内存 |
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读请求触发同步更新 |
读未命中（包括缓存过期），则查询源数据，更新缓存，并返回结果。 |
1、缓存数据维护简单统一 2、新增缓存无需刷历史数据 3、冷访问数据会自动过期，减少内存占用 4、开发简单 |
1、短时间内数据不准确（必须设置过期时间） 2、需考虑过期时间如何设置 3、要考虑源数据为空时，回种空值问题，否则会出现缓存穿透。若回种空值则可能占用大量内存
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读请求触发异步更新 |
读未命中（包括缓存过期），则发布异步事件，更新缓存。 |
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读取策略（影响接口性能）
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只读缓存(cache-only) |
依赖缓存数据，缓存未命中则返回空。 |
1、响应时间更快 |
1、数据准确性由选择的更新策略决定。不与【读请求触发同步更新】策略结合使用 2、需要保证缓存组件高可用 |
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读穿（read-through） |
读未命中，则查询源数据，更新缓存，并返回结果。 |
1、rpc调用兜底，不会出现有数据却不展示的情况 |
1、数据准确性由选择的更新策略决定。不与【读请求触发异步更新】策略结合使用 2、若未命中，响应时间慢 |
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缓存更新的套路
https://coolshell.cn/articles/17416.html
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cache aside
可能的问题
