Redis三大高效缓存策略解析

Redis 的三种高效缓存读写策略

缓存旁路（Cache Aside）

缓存旁路是最常见的缓存策略，适用于读多写少的场景。应用程序直接与数据库和缓存交互，缓存不主动参与数据同步。

读操作时，先查询缓存。若缓存命中，直接返回数据；若未命中，从数据库读取数据并写入缓存，后续请求可直接从缓存获取。

写操作时，先更新数据库，再删除缓存。这种策略确保数据一致性，避免脏数据。删除缓存而非更新，可防止并发写操作导致的缓存与数据库不一致。

def get_data(key):
    data = cache.get(key)
    if data is None:
        data = db.query(key)
        cache.set(key, data)
    return data

def update_data(key, value):
    db.update(key, value)
    cache.delete(key)

写入穿透（Write Through）

写入穿透策略中，缓存作为数据库的代理，所有读写操作都经过缓存。缓存负责将数据同步到数据库，确保数据一致性。

读操作时，直接从缓存获取数据。若缓存未命中，缓存从数据库加载数据并返回给应用程序。

写操作时，缓存先更新自身数据，再同步到数据库。这种策略适合写操作频繁的场景，但可能增加延迟。

def get_data(key):
    return cache.get(key)

def update_data(key, value):
    cache.set(key, value)
    db.update(key, value)

写入回写（Write Back）

写入回写策略将缓存作为数据写入的缓冲区，写操作只更新缓存，由缓存异步批量同步到数据库。这种策略能大幅提升写性能，但存在数据丢失风险。

读操作时，直接从缓存获取数据。若缓存未命中，从数据库加载数据到缓存。

写操作时，仅更新缓存，标记为脏数据。缓存定期或根据策略将脏数据批量写入数据库。适合高吞吐写场景，但需确保故障恢复机制。

def get_data(key):
    return cache.get(key)

def update_data(key, value):
    cache.set(key, value, dirty=True)

# 异步任务
def sync_to_db():
    dirty_keys = cache.get_dirty_keys()
    for key in dirty_keys:
        db.update(key, cache.get(key))
        cache.clear_dirty(key)

策略对比与选型建议

• 缓存旁路：实现简单，适合大多数场景，但需处理缓存与数据库的一致性问题。
• 写入穿透：强一致性，适合写操作频繁且对一致性要求高的场景，但性能可能受影响。
• 写入回写：极高写性能，适合吞吐量大的场景，但需容忍数据丢失风险。

根据业务需求选择合适策略，权衡性能与一致性。

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