高并发下的分布式缓存 | Write-Through缓存模式

缓存系列文章链接如下：
高并发下的分布式缓存 | 缓存系统稳定性设计
高并发下的分布式缓存 | 设计和实现LRU缓存
高并发下的分布式缓存 | 设计和实现LFU缓存
高并发下的分布式缓存 | Cache-Aside缓存模式
高并发下的分布式缓存 | Read-Through缓存模式

Write-Through 模式的缓存操作

Write-Through 模式的思路与Read-Through模式类似，但有一个关键的区别：在这里，缓存负责处理写操作。因此，每当应用程序想要写入一些数据时，它将首先直接写入缓存。同时，缓存系统会将数据同步更新到主数据库中，当缓存和数据库的写操作都完成后，写操作才会被认为完成。这样可以尽量确保缓存中的数据与数据库中的数据保持一致。

那么，数据的读取呢？由于架构类似于Read-Through模式，因此我们可以轻松地和Read-Through模式结合。应用程序首先会在缓存中查找数据，如果数据存在，缓存将返回数据。如果数据不存在，缓存将从数据库中获取数据，然后将数据保存在缓存中并将其返回给应用程序。

这种组合即吸取了Read-Through策略的快速读操作优势，又利用了Write-Through策略的数据一致性优势。但是，也有一个显著的缺点：这将引入额外的写操作延迟，因为写操作必须先到缓存再到数据库（两次写操作）。有没有办法解决这个延迟问题？我们可以将Write-Through模式与Cache-Aside模式结合使用吗？探索并思考一下！

Write-Through模式的特点

Write-Through模式的优点

1. 数据一致性

由于在Write-Through模式下每次写入数据时，都会同时更新缓存和数据库，这最大程度上能确保缓存中的数据和数据库中的数据始终保持一致，有助于避免缓存中的陈旧数据，并且任何后续的读操作都会非常快。因此，当对数据一致性要求比较高时，可以考虑Write-Through模式。

2. 减少数据丢失的风险

Write-Through 模式在数据写入时立即更新数据库，因此即使缓存系统出现故障或崩溃，也不太可能丢失数据。

Write-Through模式的缺点

1. 写操作延迟较高

由于每次写操作都需要同步更新数据库和缓存，写操作的延迟会较高，如果系统的写操作频繁发生，比如一个非常活跃的社交媒体平台，每次用户发帖、评论或点赞都要更新数据库和缓存，那么这会导致系统变得慢下来。

2. 写操作频繁导致缓存污染

另一方面，持续的写操作可能会将有用的数据从缓存中淘汰。让我们来理解这一点！每次写操作都被强制通过缓存。因此，缓存可能会被频繁写入的数据或不经常访问的数据占用。这样一来，可能只剩下很少的空间留给其他可能从缓存中受益的数据。因此，当写操作频繁时，Write-Through缓存模式不是一个好的选择。

为什么需要缓存淘汰策略？

从某种意义上说，在Write-Through模式缓存中似乎不需要缓存淘汰策略，因为缓存始终与数据库保持一致。但实际上情况并非如此！我们仍然需要定义 TTL（生存时间）或其他淘汰策略（如 LRU 或 LFU）。为什么？原因有几个：

• 尽管缓存与数据库一致，但这并不意味着每一条数据都应该无限期地保存在缓存中。无限期地存储所有数据可能导致缓存使用效率低下。

• 正如我们上面看到的，Write-Through可能会将不必要的数据填充缓存。通过为每次写操作添加生存时间 (TTL) 值，我们可以避免将额外的数据填满缓存，确保缓存中保留最常访问的数据。

值得思考的几个点

1. 写数据库失败

当写操作成功地将数据写入缓存，但在写入数据库时失败，可能导致缓存和数据库之间的数据不一致性。如何处理这种不一致性？

常用的解决方案：

1. 回滚操作： 如果写操作失败，可以通过回滚机制将缓存中的数据恢复到之前的状态。
2. 重试机制： 可以设计一个重试机制，将写操作重试多次，直到成功为止。

public void writeThrough(String key, String value) {
    try {
        cache.put(key, value); // 更新缓存
        database.update(key, value); // 更新数据库
    } catch (Exception e) {
        // 记录日志，处理异常，可能是重试或回滚缓存
        cache.remove(key); // 如果数据库写失败，清除缓存
    }
}
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2. 是否有办法优化写操作的性能？

可以考虑采用以下方法优化写操作的性能：

1. 批量写入： 将多个写操作合并成一个批量操作，减少网络开销。
2. 异步写入： 使用异步操作将写入任务放到后台线程中，减少主线程的阻塞时间。
3. 写缓存： 在缓存中积累写操作，定期将数据批量写入数据库。

例如：

public void asyncWrite(String key, String value) {
    new Thread(() -> {
        try {
            cache.put(key, value);
            database.update(key, value);
        } catch (Exception e) {
            // 处理异常
        }
    }).start();
}
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