Redis系列21：缓存与数据库的数据一致性讨论

Cache-Aside（缓存旁路）：这是最广泛使用的缓存策略之一。在读取数据时，先从缓存中读取数据，如果缓存中没有数据，则从数据库中读取数据，并将读取到的数据存储到缓存中。在写入数据时，先写入数据库，然后更新缓存中的数据。这个策略可以极大地提高读取性能，但是可能会降低写入性能。
Read-Through（读穿透）：这个策略类似于Cache-Aside，但是它会自动从缓存中读取数据，而不需要先从数据库中读取数据。如果缓存中没有数据，则自动从数据库中读取数据，并将读取到的数据存储到缓存中。这个策略可以提高读取性能，但是可能会增加数据库的负载。
Write-Through（写贯穿）：这个策略类似于Cache-Aside，但是在写入数据时，它会直接写入缓存和数据库，而不是先写入数据库再更新缓存。这个策略可以提高写入性能，但是可能会降低缓存的利用率。
Write-Behind（写后置）：这个策略类似于Write-Through，但是在写入数据时，它会异步地更新缓存和数据库，而不是立即更新。这个策略可以提高写入性能，但是可能会增加数据库的负载和缓存的不一致性。
Update-In-Place（原地更新）：这种策略在缓存中直接更新数据，而不是先删除旧数据再添加新数据。这样可以减少缓存的冲突，但是可能会增加缓存的大小和内存消耗。
Write-Back（回写）：这种策略在写入数据时，先更新缓存，然后再异步地更新数据库。这样可以提高写入性能，但是可能会增加缓存的不一致性和数据库的负载。
Partitioning（分区）：这种策略将缓存分成多个分区，不同的数据分区采用不同的缓存策略，以适应不同的访问模式和负载情况。

缓存旁路策略也是目前业务系统最常用的策略。在Cache-Aside机制中，系统将缓存视为一个辅助的存储介质，所有的读取缓存、读取数据库和更新缓存的操作都由应用服务来完成。

2.1.1 读取数据

读取缓存数据的步骤如下：

当需要访问某个数据时，系统首先尝试从缓存中获取该数据，检查缓存是否命中。
如果缓存中不存在该数据，则从数据库等数据源中获取数据，并将数据进行缓存更新。此时，缓存中就有了该数据的副本，下次需要访问该数据时就可以直接从缓存中获取，而无需再次查询数据库。
如果缓存中存在该数据，则代表缓存命中，直接返回。

程序实现如下(go 语言版本伪代码)：

func main() {
 // 尝试从缓存获取数据
 cacheValue := getFromCache("testinfo")
 if cacheValue != "" {
  return cacheValue
 } else {
 // 如果缓存缺失，则从数据库获取数据
 cacheValue = getDataFromDB()
 // 将数据写入缓存
  setInCache(cacheValue)
  return cacheValue
 }
}

2.1.2 更新数据

更新数据的步骤如下：

当进行数据更新时，先将数据更新到数据库中
还需要同时更新缓存或者将缓存进行失效（写时更新）

可以看到数据库更新之后，让缓存与数据库的同步的方式有两种，一种是同步去更新缓存的value，一种是直接删除数据库。

因为高频模式下，更新够频繁，更新线程的执行先后可能导致脏数据情况，所以比较常用的方式是删除缓存使缓存数据失效来实现同步。具体优势如下：

性能优势

如果缓存的更新成本很高，访问频率不高，建议直接删除缓存，而不是更新缓存数据来保证一致性。因为可能你的缓存更新之后长时间没有被使用，那还不如使用的时候创建。
安全优势

在高并发场景下，多线程可能会造成查询查到的数据是旧值。

程序实现如下(go 语言版本伪代码)：

func main() {
   _, err = db.Save(&user) // 保存更新后的数据到数据库
   if err != nil {
   log.Fatal(err)
 }  else {
   // 更新成功之后，删除缓存
 err = deleteCache(id)
 }
}

整体优势：

Cache-Aside机制可以有效地提高系统的性能，因为缓存可以减少数据库等数据源的访问量，从而减少了系统的响应时间。同时，它还可以提高数据的可靠性和一致性，避免脏数据的出现。

当缓存未命中，从数据库读取数据，同时写到缓存中并返回给应用服务。

这个策略类似于Cache-Aside，但是它会自动从缓存中读取数据，而不需要先从数据库中读取数据。如果缓存中没有数据，则自动从数据库中读取数据，并将读取到的数据存储到缓存中。

值得注意的是，Read-Through 不对数据库与缓存的同步关注，代码只与缓存交互，由缓存组件来管理自身与数据库之间的数据同步。所以说这个策略虽然可以提高读取性能，但是可能会增加数据库的负载。