缓存的使用模式

缓存使用模式分为两大类：Cache-Aside和Cache As SoR
专业名词：

• SoR（system-of-record）：记录系统，或者可以叫数据源，实际存储原始数据的系统
• Cache：缓存，是SoR的快照数据，Cache的访问速度比SoR要快，放入Cache的目的是提升系统速度，减少回源到SoR的次数
• 回源：回到数据源头检索数据，Cache没有命中需要回到SoR读取数据，这叫做回源

1）、Cache-Aside

Cache-Aside：即业务代码围绕Cache编写，由业务代码维护缓存；
如：

读场景

data = cache.getIfPresent(key);
if(data == null){
data = loadFromSoR(key);
cache.put(key,data)
}
先从缓存中获取，没有查询SoR，再放入缓存

写场景（主动更新和删除时被动读取）

1. 双写模式
   //1、先将数据写入SoR
   writeToSoR(k,v);
   //2、执行成功后立即同步写入缓存
   cache.put(k,v)
   或者
2. 失效模式
   //1、先将数据写入SoR
   writeToSoR(k,v);
   //2、失效缓存，下次读取时从缓存中加载（进入读场景），
   cache.invalidate(k);

并发更新问题与解决（多个缓存实例，同时更新自己里面的同样数据）
1、考虑使用中间件如Canal订阅binlog，进行增量更新分布式缓存，不会存在缓存数据不一致问题。但是会有延迟，我们可以调整合理的过期时间来容忍这个延迟
2、读服务，可以考虑一致性哈希，相同的操作负载均衡到同一个实例，从而减少并发几率。

2）、Cache-As-SoR

即把Cache当做SoR，所有操作都是对Cache进行，然后Cache委托SoR进行数据的真实读写。即业务代码只看到Cache的操作，看不到关于SoR的代码；三种实现模式：read-through、
write-through、write-behind

1. read-through
   业务代码首先调用Cache，Cache不命中，由Cache回源到SoR（类似回调的方式或者Cache配置的方式），而不是业务代码。【Guava、Ehcache均支持这种模式】
   优点：业务代码整洁
2. write-through
   称为穿透写模式/直写模式。业务代码调用Cache写数据，然后由Cache负责写缓存和写SoR，而不是业务代码。
3. write-behind
   也叫write-back；回写模式。不同于write-through的是，write-through是同步写，而write-back是异步写，异步成功后可以实现批量写、合并写、延时写等

3）、Copy-Pattern

应用级缓存：（数据一定不能是脏数据）【Map、Ehcache、Guava】
Mybatis：二级缓存Map
if(map.get(1)){
return obj;
}else{ queryFromDb }
obj = cache;
缓存读取来的数据是否是改写安全；
obj = cache;
obj2 = new Obj();
BeanUtils.copyProperties(obj,obj2)
obj2.compute();
//写时复制
obj = ObjHaha();
obj2 = new Obj();
BeanUtils.copyProperties(obj,obj2)
map.put(k, obj2);
obj.compute();
分布式缓存：

缓存使用两种复制模式，注意。Copy-On-Read（读时复制）、Copy-On-Write（写时复制）。
有些进程内缓存很多是基于引用的，所以拿到缓存中的数据如果进行修改，可能发生不可预测的问题。
读时复制：读取到的缓存的值，复制内容封装一个新的对象。
写时复制：给缓存中写的值，复制一个新的对象写入