更新缓存的策略

MySQL的Buffer Pool（缓冲池） 使用的是 Read-Through 和 Write-Back（回写）的组合策略。

组合选择指南

核心原则: 根据业务的读写比例、一致性要求、性能需求来混合搭配。

策略	读操作核心	写操作核心	一句话业务逻辑
Cache-Aside	`cache.get() +db.query()`	`db.update() + cache.delete()`	"缓存没了？自己从DB拿。更新了？让缓存失效。"
Read-Through	`cache.get()`		"我只要缓存，它自己会加载。更新了？让缓存失效。"
Write-Through		`cache.update()`	"我只要缓存，读写都找它，它负责同步DB。"
Write-Behind		`cache.update()`	"我只要缓存，读写都找它，它以后会同步DB。"
Write-Around		`db.update()`	"缓存没了？自己从DB拿。更新？不关缓存的事。"

核心演进路线：

Cache-Aside: 业务代码全权负责缓存策略

# 业务要处理所有缓存逻辑
if not cache.has(key):
    data = db.get(key)      # 业务负责加载
    cache.set(key, data)    # 业务负责回填

Read/Write-Through: 业务代码只操作缓存，逻辑下沉到缓存层

# 业务只跟缓存交互
data = cache.get(key)       # 缓存自动处理未命中
cache.set(key, data)        # 缓存同步写DB

Write-Behind: 在 Through 基础上，写数据库变为异步

# 业务只跟缓存交互，但写入性能大幅提升
cache.set(key, data)        # 立即返回，异步写DB

Write-Around: 回归简单，写操作完全绕开缓存

# 极简策略，避免缓存污染
db.update(key, data)        # 只写DB，不碰缓存
# 读操作仍用Cache-Aside

                    ↗ Write-Through → Write-Behind (性能演进)
Cache-Aside (起点) 
                    ↘ Write-Around (简化分支)

posted @ 2025-11-28 17:19 deyang 阅读(7) 评论(0) 收藏举报

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