Redis缓存的八大模式
Redis缓存有以下几种模式
一、Cache-Aside (旁路缓存)
Cache-Aside Pattern，也称为Lazy-Loading Pattern，是由应用程序负责直接从缓存中读取和写入数据。如果缓存未命中，应用程序将从数据库加载数据，并将其存储在缓存中以供未来使用
读取数据：
·应用程序首先查询缓存
·如果缓存命中，直接返回数据
·如果缓存未命中，应用程序从数据库查询数据，然后将数据存储在缓存中，并返回给用户
更新数据：
·应用程序直接更新数据库
·接着，应用程序移除或更新缓存中的相应数据二、Read-Through (透读缓存)
Read-Through Pattern是由缓存层负责从数据源（如数据库）加载数据。当应用程序请求数据时，如果缓存中存在该数据，则直接返回；如果不存在，则缓存层负责从数据源加载数据，存入缓存，并返回给应用程序。
读取数据
·应用程序请求数据
·如果缓存命中，缓存层直接返回数据
·如果缓存未命中，缓存层从数据源加载数据，更新缓存更新数据：
·应用程序更新数据源
·缓存层可以更新或删除缓存三、Write-Through (透写缓存)
Write-Through Pattern是由应用程序在更新数据时同时更新缓存和后端数据源（如数据库）。这种策略确保了缓存和数据源之间的一致性，并减少了数据丢失的风险
更新数据：
·应用程序同时更新缓存和数据源
·这确保了缓存中的数据总是最新的，并与数据源保持一致四、Write-Back / Write-Behind (写后缓存)
Write-Back / Write-Behind Pattern是由应用程序首先将数据写入缓存，然后再异步地更新后端数据源（如数据库）。这种策略可以减少对数据源的即时写操作，从而提高应用程序的性能，提升系统的TPS
更新数据：
·应用程序首先将数据写入缓存
·缓存系统异步地将数据更新到数据库五、Write-Through-Back (透写后缓存)
Write-Through-Back Pattern是结合了Write-Through和Write-Back模式的缓存方法。在这种模式下，数据首先被写入缓存，然后立即异步地更新到数据库。这种模式旨在平衡写操作的即时性和减少对数据源的直接压力。注：Write-Back通常再写入缓存与数据库存在较大一段时间间隔，Write-Through-Back通常立即执行异步操作，能较大程度减少最终一致性时长
更新数据：
·应用程序首先将数据写入缓存
·然后，缓存系统异步地将数据更新到数据源六、Refresh-Ahead (预刷新缓存)
Refresh-Ahead Pattern用于主动刷新即将过期的缓存项。在这种模式下，系统会监控数据的访问模式，并在缓存项接近过期时自动从数据源刷新数据。这有助于保持缓存数据的新鲜度，减少缓存未命中的情况，通常也可用于定时刷新不常用的数据减少RPC远程调用的开销
缓存刷新：
·系统监控缓存项的访问模式和过期时间
·当缓存项接近过期时，系统自动从数据源刷新数据，并更新缓存七、Lazy-Loading (懒加载)
Lazy-Loading Pattern模式下，数据仅在首次请求时被加载到缓存中。当应用程序请求数据时，如果数据不在缓存中，则从数据源加载数据并将其存储在缓存中，注：其和Cache Aside Pattern的区别在于，后者是前者的一种实现，后者提供了更多控制缓存何时更新的灵活性，适用于需要精细管理数据一致性的场景，前者仅侧重于按需加载数据
读取数据：
·应用程序请求数据。
·如果缓存命中，返回缓存中的数据。
·如果缓存未命中，从数据源加载数据，存入缓存，并返回数据八、Write-Around (绕写缓存)
Write-Around Pattern下数据在更新时直接写入后端数据源（如数据库），而不是首先写入缓存。接着通过异步的方式再写入缓存。这种模式可以减少缓存中不常用数据的写入，从而节省缓存空间并提高缓存的有效性。
更新数据：
·应用程序直接更新数据源
·缓存不会立即更新，只有在数据被请求时才可能从数据源加载到缓存中
模式汇总图：
文章来源：https://blog.csdn.net/weixin_38522648/article/details/135175188