简历_基于 Cache Aside 模式解决数据库与缓存一致性问题。

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说到解决数据库与缓存一致性的问题，其实就是要解决缓存更新的问题。

缓存更新策略

业务场景:

• 低一致性需求:使用内存淘汰机制。例如店铺类型的查询缓存
• 高一致性需求:主动更新，并以超时剔除作为兜底方案。例如店铺详情查询的缓存、优惠券的缓存。

我们一般使用主动更新，因为我们项目中存在券。

主动更新的策略有以下几种

这三种缓存策略各有优缺点，具体如下：

1. Cache Aside Pattern（缓存旁路模式）

   • 定义：应用程序自己负责从缓存加载数据，缓存失效时才会从数据库加载。写入操作首先写入数据库，然后将数据更新到缓存。

   缺点：

   • 缓存一致性问题：如果数据库发生变化，缓存不一定同步更新。可能会出现读取旧数据的情况，除非应用程序做额外的缓存失效管理。
   • 复杂性增加：程序需要管理缓存的读取和写入，以及缓存失效的机制，增加了开发和运维的复杂度。
   • 缓存穿透：如果缓存失效并且数据库不存在该数据，频繁的缓存查询会对数据库造成压力。

2. Read/Write Through Pattern（读写穿透模式）

   • 定义：所有的读操作都直接通过缓存来完成，如果缓存中没有，则从数据库加载并放入缓存；写操作首先写入缓存，然后同步到数据库。

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