系统设计之缓存五种策略

系统设计之缓存五种策略

    当我们在架构中引入缓存时，缓存和数据库之间的同步就变得不可避免。

让我们看看如何保持数据同步的五种常见策略。

1）阅读策略：
缓存在一边
通读

2）写策略：
写周围
回信
写通

缓存策略经常组合使用。例如，write-around 通常与 cache-aside 一起使用，以确保缓存是最新的。

缓存在系统设计中的优点和缺点：

优点：

1. 提高性能： 缓存可以存储常用数据的副本，以供快速访问。这可以大幅提高系统的响应时间和吞吐量，特别是在处理大量的读操作时，减轻了数据库或其他数据源的负载。

2. 减轻数据源压力： 缓存可以减轻后端数据源（如数据库、API等）的负载，因为部分请求可以直接从缓存中获得所需数据，而不必每次都访问数据源。

3. 降低延迟： 缓存通常位于应用程序和数据源之间，因此可以减少网络延迟。快速从缓存中获取数据比通过网络请求获取数据更快。

4. 提高可伸缩性： 通过将缓存分布在多个节点上，可以提高系统的可伸缩性。这样，系统可以更轻松地处理大量的并发请求。

5. 降低成本： 缓存可以降低数据源的访问频率，从而降低了与数据存储和处理相关的成本。

6. 提高容错性： 如果数据源不可用，缓存可以允许应用程序继续运行，因为它仍然可以从缓存中获取数据。

缺点：

1. 数据一致性问题： 缓存中的数据可能会与数据源中的数据不一致。这可能会导致应用程序在某些情况下显示过期或不正确的数据。为了解决这个问题，需要实施有效的缓存失效策略。

2. 缓存维护成本： 缓存需要定期维护，包括缓存数据的更新和失效管理。这可能会增加系统的复杂性，并需要额外的工程资源。

3. 缓存占用内存： 如果缓存数据量很大，需要足够的内存来存储它。这可能导致内存成本的增加，特别是在大规模系统中。

4. 缓存击穿： 缓存击穿是指在高并发情况下，大量的请求同时请求一个缓存中不存在的数据，导致这些请求直接访问数据源，增加了数据源的负载。为了解决这个问题，可以使用互斥锁或更复杂的缓存策略。

5. 缓存雪崩： 缓存雪崩是指大量缓存同时失效，导致大量请求直接访问数据源，可能导致数据源宕机或性能下降。为了减轻缓存雪崩的影响，可以使用随机失效时间或分层缓存策略。

6. 缓存一致性问题： 在分布式系统中，多个缓存节点之间的数据一致性可能会成为一个挑战。确保不同节点上的缓存数据保持一致可能需要复杂的协调和同步。

在系统设计中，选择是否使用缓存以及如何使用缓存需要仔细权衡这些优点和缺点，并根据具体的应用场景和需求制定合适的缓存策略和管理机制。

---

今天先到这儿，希望对云原生，技术领导力， 企业管理，系统架构设计与评估，团队管理, 项目管理, 产品管理，团队建设 有参考作用 , 您可能感兴趣的文章:
领导人怎样带领好团队
构建创业公司突击小团队
国际化环境下系统架构演化
微服务架构设计
视频直播平台的系统架构演化
微服务与Docker介绍
Docker与CI持续集成/CD
互联网电商购物车架构演变案例
互联网业务场景下消息队列架构
互联网高效研发团队管理演进之一
消息系统架构设计演进
互联网电商搜索架构演化之一
企业信息化与软件工程的迷思
企业项目化管理介绍
软件项目成功之要素
人际沟通风格介绍一
精益IT组织与分享式领导
学习型组织与企业
企业创新文化与等级观念
组织目标与个人目标
初创公司人才招聘与管理
人才公司环境与企业文化
企业文化、团队文化与知识共享
高效能的团队建设
项目管理沟通计划
构建高效的研发与自动化运维
某大型电商云平台实践
互联网数据库架构设计思路
IT基础架构规划方案一(网络系统规划)
餐饮行业解决方案之客户分析流程
餐饮行业解决方案之采购战略制定与实施流程
餐饮行业解决方案之业务设计流程
供应链需求调研CheckList
企业应用之性能实时度量系统演变
Openshift与Kubernetes的区别

如有想了解更多软件设计与架构, 系统IT,企业信息化, 团队管理 资讯，请关注我的微信订阅号：

作者：Petter Liu
出处：http://www.cnblogs.com/wintersun/
本文版权归作者和博客园共有，欢迎转载，但未经作者同意必须保留此段声明，且在文章页面明显位置给出原文连接，否则保留追究法律责任的权利。 该文章也同时发布在我的独立博客中-Petter Liu Blog。