Cache Aside Pattern

前言

缓存是互联网高并发系统里常用的组件。由于多增加了一层，如果没有正确的使用效果可能适得其反，诸如“缓存是删除还是更新？”，“先操作数据库还是先操作缓存？”都是些老生常谈的话题，今天要介绍的是一个由 Facebook 提出的广受认可的缓存方案。

缓存是删除还是更新

1. 缓存更新策略，如果缓存里面存的 value 是经过序列化的对象，需要经过反序列化设置新值等步骤更新成本高，此时删除缓存成本低 ，只需直接淘汰缓存，等待下次数据汇源在设置新的缓存。
2. 缓存更新策略，高并发场景有脏数据问题。

同时有请求A和请求B进行更新操作，那么会出现：

线程A更新了数据库；

线程B更新了数据库；

线程B更新了缓存；

线程A更新了缓存；

这就出现请求A更新缓存应该比请求B更新缓存早才对，但是因为网络等原因，B却比A更早更新了缓存。这就导致了脏数据，

总结：更新缓存会带来种种问题，直接删除缓存比较简单粗暴，稳妥。

先更新数据库还是先操作缓存

1. 先操作（删除）缓存的情况，还是回到上面的高并发场景：

1. 请求A进行写操作，删除缓存；

2. 请求B查询发现缓存不存在；

3. 请求B去数据库查询得到旧值；

4. 请求B将旧值写入缓存；

5. 请求A将新值写入数据库；

此时如果缓存没有设置超时时间，则缓存里面的数据会一直都是旧的数据。

2. 先更新数据库的情况，这就是 Cache Aside Pattern 里的原则之一，下面分析下 case :

1. 缓存刚好失效，请求A查询数据库，得一个旧值；

2. 请求B将新值写入数据库；

3. 请求B删除缓存；

4. 请求A将查到的旧值写入缓存；

这时缓存里面确实是脏数据了，然而这种情况很小概率发生。因为只有在第 2 步写数据库的请求比第 1 步查询数据的请求还快还会发生这种情况，由于数据库的特性，这种情况很少会存在，所以这种方案相对来说是比较可靠的。

Cache Aside Pattern

除了上面举的例子，Cache Aside Pattern 还有几个原则。

失效：应用程序先从cache取数据，没有得到，则从数据库中取数据，成功后，放到缓存中；

命中：应用程序从cache中取数据，取到后返回；

更新：先把数据存到数据库中，成功后，再让缓存失效；

前面两点几乎都是共识了也没必要展开讲了，重点就是第 3 点。

参考资料：https://mp.weixin.qq.com/s/-fk-cEIo3iDCUSwT_l8d2w