我们都知道，提高系统性能的最简单也最流行的方法之一其实就是使用缓存。我们引入缓存，相当于对数据进行了复制。每当系统数据更新时，保持缓存和数据源（如 MySQL 数据库）同步至关重要，当然，这也取决于系统本身的要求，看系统是否允许一定的数据延迟。
最常见的几种缓存策略、它们的优缺点以及使用场景，分别是：
Cache-Aside 策略
Cache-Aside可能是最常用的缓存策略。在这种策略下，应用程序(Application)会与缓存(Cache)和数据源(Data Source)进行通信，应用程序会在命中数据源之前先检查缓存。如下图所示：
我们来看一次请求数据的过程：
Cache-Aside策略特别适合“读多”的应用场景。使用Cache Aside策略的系统可以在一定程度上抵抗缓存故障。如果缓存服务发生故障，系统仍然可以通过直接访问数据库进行操作。
然而，这种策略并不能保证数据存储和缓存之间的一致性，需要配合使用其它策略来更新或使缓存无效。另外，首次请求数据时，总是会导致缓存未命中，这种情况下需要额外的时间来将数据加载到缓存中。为了解决这个问题，开发人员可以通过手动触发查询操作来对数据进行“预热”。
Read-Through 策略
在上面的Cache-Aside策略中，应用程序需要与缓存和数据源“打交道”，而在Read-Through策略下，应用程序无需管理数据源和缓存，只需要将数据源的同步委托给缓存提供程序Cache Provider即可。所有数据交互都是通过抽象缓存层完成的。
在进行大量读取时，Read-Through可以减少数据源上的负载，也对缓存服务的故障具备一定的弹性。如果缓存服务挂了，则缓存提供程序仍然可以通过直接转到数据源来进行操作。
然而，首次请求数据时，总是会导致缓存未命中，并需要额外的时间来将数据加载到缓存中，相信大家都知道怎么处理了吧，还是“缓存预热”的老套路。
Read-Through适用于多次请求相同数据的场景。这与Cache-Aside策略非常相似，但是二者还是存在一些差别，这里再次强调一下：
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。
