缓存

1.基本思想

• 避免用户在请求数据的时候获取速度过于缓慢，所以我们在数据库之上增加了缓存这一层来弥补。

2.本地缓存解决方案

• 常见的有Ehcache、guavaCache、Caffeine Cache等，性能最优的为Caffeine cache。

• 常见的单体架构使用 Nginx 来做负载均衡，部署两个相同的服务到服务器，两个服务使用同一个数据库，并且使用的是本地缓存。

  3.为什么要用分布式缓存？而不用本地缓存？

• 本地缓存存在局限性：

  • 本地缓存对分布式架构支持不友好，比如同一个相同的服务部署在多台机器上的时候，各个服务之间的缓存是无法共享的，因为本地缓存只在当前机器上有。
  • 本地缓存容量受服务部署所在的机器限制明显。 如果当前系统服务所耗费的内存多，那么本地缓存可用的容量就很少。

4.缓存读写模式/更新策略/处理流程

• Cache Aside Pattern（旁路缓存模式）
  • 读：从 cache 中读取数据，读取到就直接返回 。读取不到的话，先从 DB 加载，写入到 cache 后返回响应。
  • 写：更新 DB，然后直接删除 cache 。
• Read/Write Through Pattern（读写穿透）
  • 读：从 cache 中读取数据，读取到就直接返回 。读取不到的话，先从 DB 加载，写入到 cache 后返回响应。
  • 写：先查 cache，cache 中不存在，直接更新 DB。 cache 中存在，则先更新 cache，然后 cache 服务自己更新 DB（同步更新 cache 和 DB）。
• Write Behind Pattern（异步缓存写入）
  • 读：从 cache 中读取数据，读取到就直接返回 。读取不到的话，先从 DB 加载，写入到 cache 后返回响应。
  • 写：无论是否存在，都直接跟新缓存，最好异步批量的方式来更新 DB。