数据库缓存简介

性能

正如前面简要提及的，数据库缓存通过使数据更容易访问来提高数据库的性能。缓存就像应用程序引用它频繁调用的数据的一种“键盘快捷方式”或“热键”。

这种更快的请求可以最大限度地减少数据库的工作负载，使其避免花费低效的时间来执行重复性任务。相反，这使得这些任务更高效并简化了数据访问。

可用性

虽然不是100%的故障转移策略，但缓存也为整体数据库可用性提供了好处。根据缓存的存储位置，如果主数据库服务器因任何原因变得不可用，缓存仍然可以为应用程序提供一个调用数据的地方。

虽然数据库性能通常是采用缓存策略的主要原因，但您还可以获得在后端发生任何故障时额外的一些弹性。

可扩展性

与增加高可用性类似，数据库缓存对可扩展性具有积极影响。虽然这不应该是您数据库扩展策略的主要考虑因素，但实施缓存以提高数据库性能可以减少您的数据库工作负载，从而将后端查询分发到不同的实体。

这种分布减轻了主数据库的负载，可以降低成本并为您的数据处理提供更大的灵活性。这个结果减轻了扩展的需要，并且利用您现有资源做更多的事情，可能会将扩展的需要推迟到未来。

旁路缓存

在旁路缓存安排中，数据库缓存位于数据库旁边。当应用程序请求数据时，它会首先检查缓存。如果缓存有数据（缓存命中），则返回数据。如果缓存没有数据（缓存未命中），则应用程序将查询数据库。然后应用程序将该数据存储在缓存中，以备后续查询使用。

旁路缓存设计是一种通用的缓存策略。这种策略对于读密集型工作负载的应用程序特别有用。它将经常读取的数据放在手边，以应对许多传入的读取请求。缓存与数据库分离还带来了两个额外的好处。在缓存失败的情况下，依赖缓存数据的系统仍然可以直接访问数据库。这提供了一定的弹性。其次，由于缓存是分离的，它可以采用与数据库不同的数据模型。

另一方面，旁路缓存策略的主要缺点是数据库存在不一致的风险。通常，任何写入的数据都将直接进入数据库。因此，缓存可能会与主数据库存在一段时间的不一致。根据您的需求，有不同的缓存策略可以解决这个问题。

读穿缓存

在读穿缓存安排中，缓存位于应用程序和数据库之间。可以将其设想为从应用程序到数据库的一条直线，缓存位于中间。在此策略中，应用程序将始终与缓存进行读取通信，当缓存命中时，数据会立即返回。如果缓存未命中，缓存将从数据库填充缺失的数据，然后将其返回给应用程序。对于任何数据写入，应用程序仍将直接访问数据库。

读穿缓存也适用于读密集型工作负载。读穿缓存和旁路缓存的主要区别在于，在旁路缓存策略中，应用程序负责获取数据并填充缓存，而在读穿缓存设置中，逻辑由库或某个独立的缓存提供程序完成。读穿缓存设置与旁路缓存类似，在缓存和数据库之间可能存在数据不一致。

读穿缓存策略还有一个缺点，就是每次有新的读取请求进来时，都需要访问数据库获取数据。这些数据以前从未被缓存过，因此需要加载。开发者通常通过手动发出可能发生的查询来“预热”缓存，以缓解这种延迟。

写穿缓存

写穿缓存策略与前面提到的两种策略不同，因为它不是将数据写入数据库，而是首先写入缓存，然后缓存立即写入数据库。这种安排仍然可以像读穿策略一样可视化，应用程序在中间呈一条直线。

写穿策略的好处是缓存保证拥有任何写入的数据，并且新的读取不会在缓存从主数据库请求数据时遇到延迟。如果仅仅采用这种安排，会有一个很大的缺点，那就是额外的写入延迟，因为操作必须先到缓存，然后再到数据库。这应该立即发生，但仍然会连续发生两次写入。

真正的优势来自于将写穿缓存与读穿缓存配对使用。这种策略将采用读穿缓存策略的所有上述优点，并额外受益于消除了数据不一致的可能性。

回写缓存

回写几乎与写穿策略完全相同，除了一个关键细节。在回写策略中，应用程序再次直接写入缓存。但是，缓存不会立即写入数据库，而是延迟写入。

通过延迟写入数据库而不是立即写入，在高写入工作负载下缓存的压力会减轻。这使得回写和读穿的组合适用于混合工作负载。这种配对确保了最近写入和访问的数据始终存在并可通过缓存访问。

缓存到数据库写入的延迟可以提高整体写入性能，如果支持批量处理，还可以减少整体写入次数。这为节省成本和减少整体工作负载提供了潜力。但是，在缓存故障的情况下，如果批处理或延迟写入数据库尚未发生，这种延迟可能会导致数据丢失。

写绕缓存

写绕缓存策略将与旁路缓存或读穿缓存结合使用。在此安排中，数据始终写入数据库，而读取的数据则进入缓存。如果缓存未命中，应用程序将读取数据库，然后更新缓存以备下次使用。

这种特殊策略在数据只写入一次且不更新的情况下性能最佳。数据很少被读取或根本不被读取。