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redis如何更新快取

(*-*)浩
發布: 2019-11-27 10:21:50
原創
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redis更新快取的的Design Pattern有四種:Cache aside, Read through, Write through, Write behind caching,我們下面一一來看這四種Pattern。

redis如何更新快取
Cache Aside Pattern

這是最常用最常用的pattern了。其具體邏輯如下:    (建議學習:Redis視訊教學

失效:應用程式先從cache取數據,沒有得到,則從資料庫中取數據,成功後,放到快取中。

命中:應用程式從cache中取數據,取到後返回。

更新:先把資料存到資料庫中,成功後,再讓快取失效。

注意,我們的更新是先更新資料庫,成功後,讓快取失效。那麼,這種方式是否可以沒有文章前面提到過的問題呢?我們可以腦補一下。

一個是查詢操作,一個是更新操作的並發,首先,沒有了刪除cache數據的操作了,而是先更新了資料庫中的數據,此時,快取依然有效,所以,並發的查詢操作拿的是沒有更新的資料。

但是,更新操作馬上讓快取的失效了,後續的查詢操作再把資料從資料庫中拉出來。而不會像文章開頭的那個邏輯產生的問題,後續的查詢操作一直都在取舊的資料。

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Read Through

#Read Through 套路就是在查詢操作中更新緩存,也就是說,當快取失效的時候(過期或LRU換出),Cache Aside是由呼叫方負責把資料加載入緩存,而Read Through則用快取服務自己來加載,從而對應用方是透明的。

Write Through

Write Through 套路和Read Through相仿,不過是在更新資料時發生。當有資料更新的時候,如果沒有命中緩存,直接更新資料庫,然後返回。如果命中了緩存,則更新緩存,然後由Cache自己更新資料庫(這是一個同步操作)

下圖自來Wikipedia的Cache詞條。其中的Memory你可以理解為就是我們例子裡的資料庫。

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Write Behind Caching Pattern

Write Behind 又叫 Write Back。一些了解Linux作業系統核心的同學對write back應該非常熟悉,這不就是Linux檔案系統的Page Cache的演算法嗎?是的,你看基礎這玩意全都是相通的。所以,基礎很重要,我已經不是一次說過基礎很重要這件事了。

Write Back套路,一句說就是,在更新資料的時候,只更新緩存,不更新資料庫,而我們的快取會異步地批量更新資料庫。

這個設計的好處就是讓資料的I/O操作飛快無比(因為直接操作記憶體嘛),因為非同步,write backg還可以合併對同一個資料的多次操作,所以效能的提升是相當可觀的。

但是,其帶來的問題是,資料不是強一致性的,而且可能會遺失(我們知道Unix/Linux非正常關機會導致資料遺失,就是因為這個事)。

在軟體設計上,我們基本上不可能做出一個沒有缺陷的設計,就像演算法設計中的時間換空間,空間換時間一個道理,有時候,強一致性和高效能,高可用和高性是有衝突的。軟體設計從來都是取捨Trade-Off。

另外,Write Back實作邏輯比較複雜,因為他需要track有哪資料是被更新了的,需要刷到持久層上。作業系統的write back會在只有當這個cache需要失效的時候,才會被真正持久起來,比如,記憶體不夠了,或是進程退出了等情況,這又叫lazy write。

在wikipedia上有一張write back的流程圖,基本邏輯如下:

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