Cache Aside Pattern旁路缓存模式
Cache Aside Pattern旁路缓存模式
QA
Step 1
Q:: 常见的缓存更新策略有哪几种?
A:: 常见的缓存更新策略主要有以下几种：
1. Cache Aside Pattern（旁路缓存模式）：服务端同时维护数据库和缓存，先更新数据库，再删除缓存。
2. Write Through Pattern（写穿模式）：写操作同时写入数据库和缓存。
3. Write Behind Pattern（写回模式）：写操作先写入缓存，然后异步地写入数据库。
每种模式各有优缺点，具体选择哪种策略需要根据具体的业务场景来定。
Step 2
Q:: Cache Aside Pattern 的优缺点是什么?
A:: 优点：
1. 适合读请求多的场景，能有效提高读取性能。
2. 数据库是最终权威，数据一致性较好。
缺点：
1. 首次请求数据一定不在缓存中，需要从数据库读取，可能导致初始延迟较高。
2. 写操作频繁时，缓存中的数据会被频繁删除，影响缓存命中率。
Step 3
Q:: 为什么在 Cache Aside Pattern 中删除 cache 而不是更新 cache?
A:: 1. 对服务端资源造成浪费：直接删除 cache 更加简单高效，避免了频繁的更新操作。
2. 产生数据不一致问题：在并发场景下，更新 cache 可能会导致数据不一致性问题。
Step 4
Q:: 在写数据的过程中，可以先删除 cache 后更新 db 么？
A:: 不可以。因为这样可能会导致数据库和缓存数据不一致。例如，请求1先删除 cache 中的数据A，请求2读取数据A时，由于数据库中的数据尚未更新，导致读取到旧值。
Step 5
Q:: 在写数据的过程中，先更新 db 后删除 cache 就没有问题了么？
A:: 理论上还是可能会出现数据不一致性的问题，不过概率非常小。例如，请求1读取数据A，请求2更新数据库中的数据A，然后请求1将旧数据A写入缓存，导致缓存中的数据不一致。
Step 6
Q:: Cache Aside Pattern 的缺陷是什么？如何解决？
A:: 缺陷1：首次请求数据一定不在缓存中，解决办法是将热点数据提前放入缓存中。
缺陷2：写操作频繁时，缓存中的数据会被频繁删除，影响缓存命中率。解决办法是：
1. 数据库和缓存数据强一致场景：更新数据库的同时更新缓存，并加锁保证线程安全。
2. 允许短暂数据不一致场景：更新数据库的同时更新缓存，并给缓存加一个较短的过期时间。
用途
面试这个内容是因为缓存更新策略是提升系统性能和数据一致性的重要手段。在实际生产环境中，缓存能显著提高数据访问速度，减轻数据库负载，特别是在高并发场景下。选择合适的缓存更新策略可以在性能和一致性之间找到平衡，避免缓存雪崩、击穿和穿透等问题。\n相关问题
ReadWrite Through Pattern读写穿透
QA
Step 1
Q:: 什么是 Read/Write Through Pattern？
A:: Read/Write Through Pattern 是一种缓存读写策略，其中服务端将缓存视为主要数据存储，从中读取数据并将数据写入其中。缓存服务负责将数据读取和写入数据库，从而减轻了应用程序的职责。
Step 2
Q:: Write Through 模式的主要步骤是什么？
A:: Write Through 模式的步骤包括：1. 先查 cache，如果 cache 中不存在，则直接更新数据库。2. 如果 cache 中存在，则先更新 cache，然后 cache 服务自己更新数据库（同步更新 cache 和数据库）。
Step 3
Q:: Read Through 模式的主要步骤是什么？
A:: Read Through 模式的步骤包括：1. 从 cache 中读取数据，如果读取到则直接返回。2. 如果读取不到，则先从数据库加载数据，写入到 cache 后再返回响应。
Step 4
Q:: Read Through Pattern 和 Cache-Aside Pattern 有什么区别？
A:: Read Through Pattern 只是对 Cache-Aside Pattern 进行了封装。在 Cache-Aside Pattern 下，读请求时如果 cache 中不存在数据，是由客户端负责把数据写入 cache；而在 Read Through Pattern 中，是由 cache 服务自己负责写入缓存，对客户端是透明的。
Step 5
Q:: Read/Write Through Pattern 的优缺点是什么？
A:: 优点包括减少了应用程序的职责、简化了代码逻辑以及提供了一致的数据访问接口。缺点包括首次请求数据一定不在 cache 中，且需要依赖 cache 服务提供的功能。
用途
面试这个内容是为了考察候选人对缓存策略的理解，特别是在分布式系统和高并发环境下的应用。在实际生产环境中，当系统需要高性能和高可用性时，缓存是一个非常重要的技术，Read`/`Write Through Pattern 可以用于需要确保数据一致性的场景，比如金融交易系统、电商订单系统等。\n相关问题
Write Behind Pattern异步缓存写入
QA
Step 1
Q:: 什么是 Write Behind Pattern？
A:: Write Behind Pattern 是一种异步缓存写入策略，在这种模式下，数据首先写入缓存，然后批量异步地写入数据库。这种模式可以显著提高数据库的写性能，但也带来了一些数据一致性的问题。
Step 2
Q:: Write Behind Pattern 和 Read/Write Through Pattern 有什么不同？
A:: Write Behind Pattern 只更新缓存，随后异步批量更新数据库；而 Read/Write Through Pattern 是同步更新缓存和数据库。Write Behind Pattern 强调的是写入性能，而 Read/Write Through Pattern 更强调数据一致性。
Step 3
Q:: 为什么删除缓存而不是更新缓存？
A:: 删除缓存更加直接，可以避免服务端资源浪费和数据不一致问题。更新缓存可能会导致并发场景下的数据不一致，因为多个请求可能会同时操作缓存和数据库。
Step 4
Q:: 在写数据过程中，为什么不能先删除缓存再更新数据库？
A:: 先删除缓存再更新数据库可能导致数据不一致问题。假设一个请求删除了缓存中的数据，而另一个请求此时读取了数据库中的旧数据，这会导致缓存和数据库中的数据不一致。
Step 5
Q:: 先更新数据库再删除缓存就没有数据不一致的问题了吗？
A:: 虽然这种方法减少了数据不一致的概率，但仍可能存在问题。因为数据库的写入速度通常比缓存快，所以在高并发情况下，可能会出现读到旧数据并写入缓存的情况。
Step 6
Q:: Cache Aside Pattern 有什么缺陷？
A:: Cache Aside Pattern 的主要缺陷包括：首次请求数据一定不在缓存中，导致缓存命中率低；频繁的写操作会频繁删除缓存数据，影响缓存命中率。解决办法包括预加载热点数据和在更新数据库时同时更新缓存。
Step 7
Q:: Read/Write Through Pattern 和 Cache Aside Pattern 有什么不同？
A:: Read/Write Through Pattern 是缓存服务负责将数据写入缓存和数据库，而 Cache Aside Pattern 则由客户端负责在读取数据时将其写入缓存。