缓存设计模式

缓存设计模式是优化系统性能、降低数据库负载的重要手段，以下是常见的缓存设计模式及其核心逻辑：

一、Cache-Aside（旁路缓存）

核心思想：应用直接管理缓存与数据库的交互
适用场景：读多写少（如商品详情页）

读操作流程

写操作流程

关键特点：

缓存不作为数据源的代理
存在"先更新数据库后删缓存"的并发问题（需配合延时双删）
优点：实现简单，缓存控制灵活
缺点：存在缓存击穿风险

二、Read-Through（读穿透）

核心思想：缓存系统封装数据加载逻辑
适用场景：需要简化应用代码（如用户画像系统）

标准流程

实现示例：

// 缓存客户端封装数据加载器
public class ReadThroughCache {private DataLoader loader; // 数据加载接口public Object get(String key) {Object value = redis.get(key);if(value == null) {value = loader.load(key); // 自动加载redis.set(key, value);}return value;}
}

优势：

业务代码无需关心缓存未命中逻辑
天然避免缓存穿透（通过Loader约束）
架构特点：缓存层封装数据加载逻辑
优势：业务代码更简洁
典型应用：搭配分布式缓存使用

三、Write-Through（写穿透）

核心思想：写操作同时更新缓存和数据库
适用场景：金融账户系统等强一致性场景

原子化流程

关键约束：

必须使用支持事务的存储（如Redis事务+关系型数据库）

典型实现：

def write_through(key, value):with cache.transaction():  # 开启缓存事务cache.set(key, value)db.update(key, value)  # 同步写数据库

性能影响：
写操作延迟增加30%-50%（需权衡一致性需求）

特点：强一致性保障
代价：写入延迟较高

四、Write-Behind（异步回写）

核心思想：先更新缓存，异步批量持久化
适用场景：高频写入场景（如点击流日志）

分层处理流程

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实现机制：

// 使用Disruptor高性能队列
public class WriteBehindProcessor {private RingBuffer<WriteTask> ringBuffer;public void write(String key, Object value) {cache.put(key, value);ringBuffer.publishEvent((task, seq) -> {task.setKey(key);task.setValue(value);});}// 批量消费线程class BatchConsumer implements EventHandler<WriteTask> {public void onEvent(WriteTask event, long sequence, boolean endOfBatch) {batchBuffer.add(event);if(batchBuffer.size() >= 500 || endOfBatch) {db.batchUpdate(batchBuffer); // 批量提交batchBuffer.clear();}}}
}

风险控制：

内存队列需持久化防丢失
设置最大延迟阈值（如60秒强制提交）
优势：极高写吞吐量
风险：数据丢失可能性

五、Refresh-Ahead（预刷新）

核心思想：在缓存过期前主动刷新
适用场景：热点数据维护（如秒杀商品库存）

智能刷新流程

动态阈值计算：

热度指标：刷新阈值 T = 基础阈值 * log(访问频率)

示例配置：

refresh:base_ttl: 30s     # 基础缓存时间threshold_ratio: 0.2  # 剩余20%TTL时触发concurrency: 10   # 最大并发刷新数

优势：避免大量请求穿透到DB
实现：需预测数据访问模式
应用：热点数据维护

六、组合模式案例：CQRS+缓存

特点

读写分离架构
写模型直连DB
读模型通过缓存提供数据

架构流程：

数据同步机制：

# 使用Canal监听数据库变更
canal_client = CanalClient()
canal_client.subscribe("table_x")while True:events = canal_client.get_events()for event in events:if event.type == UPDATE:cache.delete(event.key)  # 失效对应缓存