缓存模式概要

背景

在大部分C端项目中，如果想提升系统并发能力，需要上缓存。但是缓存的实现方式多种多样，本文主要穿透实现，直接阐述设计模式上的概念，方便各种实现对号入座。

概念

• SoR（System-of-Record ）
  记录系统，这里指的就是实际数据存放的系统，一般指业务对应的数据库

分类

1. Cache-aside

• 读取伪代码

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  v = cache.get(k)if (v == null) {  v = sor.get(k)  cache.put(k, v)}

• 写入伪代码

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  v = newVsor.put(k, v)cache.put(k, v)

这种模式下，需要应用程序嵌入缓存处理的逻辑：
- 在查询时，判断缓存是否存在记录，有直接返回；没有则从SoR中获取，再更新缓存。
- 在写入时，缓存必须和记录系统一起更新

2. Cache-as-SoR

缓存即 SoR 模式: 使用缓存和使用记录系统无差别（无感知）。这种模式下对读写场景需要做具体实现：

2.1 读场景

• Read-through
  读场景下，一般采用Read-through模式，缓存中间件提供一个loader组件，对应用程序来说只与loader交互，实际底层并不关心实现。

2.2 写场景

写场景下，主要描述如何更新缓存，有以下两种选择

• Write-through
  更新数据时，缓存中间件提供一个write组件，对应用程序来说只需要知道更新了数据。具体逻辑由组件实现，去更新记录系统，并更新缓存
• Write-behind
  在更新数据的时候，只更新缓存，不更新数据库，从而提高数据更新的响应速度。缓存会异步地批量更新数据库，代价就是数据不是强一致的。

参考

• https://www.ehcache.org/documentation/3.10/caching-patterns.html