緩存更新的套路
更新緩存的Design Pattern有四種：Cache aside,Read through,Write through,Write behind caching
Cache Aside Pattern
這是最常用最常用的pattern了，其具體邏輯如下：
- 失效：應用程序先從cache取數據，沒有得到，則從數據庫中取數據，成功后，放到緩存中
- 命中：應用程序從cache中取數據，取到后返回
- 更新：先把數據存到數據庫中，成功后，再讓緩存失效
Read/Write Through Pattern
在上面的Cache Aside套路中，我們的應用代碼需要維護兩個數據存儲，一個是緩存，一個是數據庫。所以，應用程序比較啰嗦。而Read/Write Through套路是把更新數據庫的操作由緩存自己代理了，所以，對於應用層來說，就簡單得多了。可以理解為，應用認為后端就是在一個單一的存儲，而存儲自己維護自己的cache
Read Through
Read Through套路就是在查詢操作中更新緩存，也就是說，當緩存失效的時候（過期或LRU換出），Cache Aside是由調用方負責把數據加載入緩存，而Read Through則用緩存服務自己來加載，從而對應用方是透明的。
Write Through
Write Throygh套路和Read Through相仿，不過是在更新數據時發生，當有數據更新的時候，如果沒有命中緩存，直接更新數據庫，然后返回。如果命中了緩存，則更新緩存，然后再由Cache自己更新數據庫（這是一個同步操作 ）
Write Behind Caching Pattern
Write Behind又叫Write Back。一些了解Linux操作系統內核的同學對write back應該非常熟悉，這不就是linux文件系統的Page Cache的算法嗎？Write Back套路，一句話就是，在更新數據的時候，只更新緩存，不更新數據庫，而我們的緩存會異步地批量更新緩存庫。這個設計的好處就是讓數據的IO操作飛快無比（因為直接操作內存嗎），因為異步，write backg還可以額合並對同一個數據的多次操作，所以性能的提高是相當可觀的。
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