Lanson编程技术分享

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Cache Aside Pattern(缓存模式)

本文主要讨论这么几个问题:
(1)“缓存与数据库”需求缘起
(2)“淘汰缓存”还是“更新缓存”
(3)缓存和数据库的操作时序


一、需求缘起
  场景介绍
  缓存是一种提高系统读性能的常见技术,对于读多写少的应用场景,我们经常使用缓存来进行优化。例如对于用户的余额信息表account(uid, money),业务上的需求是:
  (1)查询用户的余额,SELECT money FROM account WHERE uid=XXX,占99%的请求
  (2)更改用户余额,UPDATE account SET money=XXX WHERE uid=XXX,占1%的请求
  由于大部分的请求是查询,我们在缓存中建立uid到money的键值对,能够极大降低数据库的压力。

  读操作流程
  有了数据库和缓存两个地方存放数据之后(uid->money),每当需要读取相关数据时(money),操作流程一般是这样的:
  (1)读取缓存中是否有相关数据,uid->money
  (2)如果缓存中有相关数据money,则返回【这就是所谓的数据命中“hit”】
  (3)如果缓存中没有相关数据money,则从数据库读取相关数据money【这就是所谓的数据未命中“miss”】,放入缓存中uid->money,再返回
缓存的命中率 = 命中缓存请求个数/总缓存访问请求个数 = hit/(hit+miss)
上面举例的余额场景,99%的读,1%的写,这个缓存的命中率是非常高的,会在95%以上。

  那么问题来了,当数据money发生变化的时候:
  (1)是更新缓存中的数据,还是淘汰缓存中的数据呢?
  (2)是先操纵数据库中的数据再操纵缓存中的数据,还是先操纵缓存中的数据再操纵数据库中的数据呢?
  (3)缓存与数据库的操作,在架构上是否有优化的空间呢?

  这是本文关注的三个核心问题。

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