中间件Cache-Aside策略对于半静态的数据(更新频次低)或读取频繁的数据进行缓存

简介: 【5月更文挑战第8天】

image.png
Cache-Aside 策略,也称为旁路缓存(或称为读写通过缓存),是一种常用的缓存策略,特别适用于数据库等后端存储系统的数据缓存。对于半静态的数据(即更新频次低)或读取频繁的数据,Cache-Aside 策略非常有效。

以下是 Cache-Aside 策略的基本步骤和如何应用于半静态或读取频繁的数据:

  1. 数据读取

    • 当应用程序需要读取数据时,它首先会尝试从缓存中获取。
    • 如果缓存中存在所需的数据(缓存命中),则直接返回数据给应用程序,而无需访问后端存储系统。
    • 如果缓存中不存在所需的数据(缓存未命中),则应用程序会从后端存储系统中读取数据,将数据放入缓存,并返回给应用程序。
  2. 数据更新

    • 当需要更新数据时,应用程序会先更新后端存储系统中的数据。
    • 更新完成后,应用程序会考虑是否清除或更新缓存中的数据。通常,有两种策略来处理这种情况:
      • 写穿(Write-Through):在更新后端存储系统的同时,也更新缓存中的数据。这确保了缓存中的数据始终与后端存储系统保持一致。
      • 写回(Write-Back 或 Write-Behind):在更新后端存储系统后,不立即更新缓存。而是在某个稍后的时间点,例如当缓存中的数据过期或被逐出时,再更新缓存。这种方法可以提高性能,但可能会增加数据不一致的风险。

对于半静态或读取频繁的数据,Cache-Aside 策略的优势如下:

  • 性能提升:由于缓存中的数据读取速度远快于后端存储系统,因此可以显著提高应用程序的响应速度。
  • 减少后端存储系统的负载:由于大部分读取操作都可以直接从缓存中完成,因此后端存储系统的负载会大大降低。
  • 适应性强Cache-Aside 策略不需要修改后端存储系统的代码或结构,因此可以很容易地应用于现有的系统。

为了进一步提高 Cache-Aside 策略的效果,可以考虑以下优化措施:

  • 缓存过期策略:为缓存中的数据设置合理的过期时间,以确保数据不会长时间停留在缓存中而变得陈旧。
  • 缓存逐出策略:当缓存空间不足时,需要选择性地逐出一些数据。常见的逐出策略包括 LRU(最近最少使用)、LFU(最不经常使用)等。
  • 缓存预热:在系统启动或低流量时段,预先将热门数据加载到缓存中,以提高后续请求的缓存命中率。
  • 监控和日志记录:监控缓存的命中率、未命中率、逐出率等指标,以便及时调整缓存策略或优化应用程序。同时,记录详细的日志可以帮助分析性能问题和数据不一致的原因。
目录
相关文章
|
1天前
|
存储 设计模式 缓存
Java中的缓存设计与优化策略
Java中的缓存设计与优化策略
|
23天前
|
缓存 NoSQL 中间件
应对数据库不断膨胀的数据:缓存和队列中间件
【6月更文挑战第5天】该文探讨了优化数据库使用以提升应用系统性能的策略。文中建议利用Redis缓存和MQ消息队列作为辅助工具,以进一步优化性能和减少资源消耗。
23 2
应对数据库不断膨胀的数据:缓存和队列中间件
|
2天前
|
缓存 Java 数据库连接
一篇文章讲明白hiberbnate缓存策略概述
一篇文章讲明白hiberbnate缓存策略概述
|
10天前
|
消息中间件 缓存 监控
中间件中数据生成者
【6月更文挑战第12天】
19 3
|
9天前
|
缓存 索引
cpu缓存一致性问题---cache写策略
cpu缓存一致性问题---cache写策略
9 1
|
9天前
|
存储 缓存 NoSQL
Redis 缓存失效策略及其应用场景
Redis 缓存失效策略及其应用场景
16 1
|
3天前
|
缓存 监控 NoSQL
淘客返利系统的缓存策略与实现
淘客返利系统的缓存策略与实现
|
29天前
|
存储 缓存 NoSQL
Redis 缓存失效策略及其应用场景
Redis 缓存失效策略及其应用场景
49 1
|
1月前
|
消息中间件 缓存 监控
中间件如果缓存中存在所需的数据(缓存命中)
【5月更文挑战第12天】中间件如果缓存中存在所需的数据(缓存命中)
37 3
|
21天前
|
缓存 NoSQL Java
互联网大厂的缓存策略:抵抗超高并发的秘密武器,已开源!
该文探讨了如何在互联网大厂项目中设计和使用缓存,以应对百万级流量。作者以秒杀系统为例,提出采用本地缓存+分布式缓存的混合型缓存架构,强调了缓存设计在抗高并发流量中的重要性。文章详细阐述了秒杀系统对缓存的核心诉求,包括流量分层、读写策略和并发控制,以及如何处理缓存失效的情况。此外,还介绍了缓存的使用场景,如接口缓存策略,并分析了缓存集群方案、缓存交互流程和缓存刷新机制。最后,讨论了数据一致性问题和代码的扩展性实现。文中提供了开源的缓存方案链接,包括GitHub、Gitee和GitCode仓库。
54 0