面试题：Redis缓存MySQL热点数据时，如何平衡缓存成本与效益中的缓存更新策略

Question

在使用Redis缓存MySQL热点数据场景下，阐述至少两种常见的缓存更新策略（如Cache - Aside、Write - Through等），并分析它们各自在成本效益方面的优缺点。

Answer 1

Cache - Aside（旁路缓存）策略

1. 策略描述：
   • 读操作：先从缓存读取数据，如果缓存命中，直接返回数据；若缓存未命中，则从数据库读取数据，然后将数据写入缓存，并返回数据。
   • 写操作：先更新数据库，然后删除缓存。
2. 优点：
   • 实现简单：在应用层实现，逻辑相对清晰，对数据库和缓存的耦合度较低。应用程序可以灵活控制何时更新缓存和读取数据，开发和维护成本相对较低。
   • 性能较好：读操作时，如果缓存命中，能快速返回数据，提升系统响应速度。对于读多写少的场景，这种策略非常适用，因为缓存命中率较高，能有效减轻数据库压力。
3. 缺点：
   • 数据一致性问题：写操作时先更新数据库再删除缓存，如果在删除缓存前应用程序重启或者出现异常，可能导致缓存中的数据和数据库不一致。
   • 写性能受影响：虽然整体读性能较好，但每次写操作都需要额外删除缓存，增加了写操作的时间开销，尤其是在高并发写场景下，可能会对系统的写性能产生较大影响。

Write - Through（直写式缓存）策略

1. 策略描述：
   • 写操作：当有数据更新时，同时更新数据库和缓存，确保两者数据一致。
   • 读操作：直接从缓存读取数据，如果缓存未命中，则从数据库读取并更新缓存后返回。
2. 优点：
   • 数据一致性高：由于每次写操作都同时更新数据库和缓存，能很好地保证数据的一致性，适用于对数据一致性要求极高的场景。
   • 缓存命中率高：读操作总是优先从缓存获取数据，写操作及时更新缓存，使得缓存中的数据相对较新，提高了缓存命中率。
3. 缺点：
   • 性能开销大：每次写操作都需要同时操作数据库和缓存，写操作的时间复杂度增加，在高并发写场景下，数据库的压力会显著增大，可能成为系统瓶颈，导致整体性能下降。
   • 耦合度高：数据库和缓存的操作紧密耦合，增加了系统维护和扩展的难度，例如更换数据库或者缓存技术时，需要对写操作逻辑进行较大改动。

Write - Behind（回写式缓存）策略

1. 策略描述：
   • 写操作：数据更新时，只更新缓存，将更新操作异步批量写入数据库。
   • 读操作：从缓存读取数据，如果缓存未命中，则从数据库读取并更新缓存后返回。
2. 优点：
   • 写性能高：写操作只操作缓存，速度快，适合高并发写场景，能有效提升系统的整体写性能。通过批量异步写入数据库，还可以减少数据库I/O次数，提升数据库性能。
   • 缓存利用率高：因为写操作优先更新缓存，缓存中的数据能及时反映最新状态，提高了缓存的利用率和命中率。
3. 缺点：
   • 数据一致性问题：由于写操作异步写入数据库，在缓存更新成功但数据库更新未完成期间，如果发生系统故障，可能导致数据丢失，影响数据一致性。
   • 实现复杂：需要额外的异步任务处理机制来管理缓存到数据库的异步写入，增加了系统的复杂度和维护成本。同时，需要考虑异步写入任务的失败重试、数据持久化等问题。