面试题：缓存设计之中等难度：缓存更新策略选择

Question

在后端开发中，假设你正在设计一个缓存系统用于存储数据库中的用户信息。请阐述常见的缓存更新策略（如Write - Through、Write - Back、Write - Around），并分析在这种场景下哪种策略更合适，以及为什么。

Answer 1

常见缓存更新策略

1. Write - Through（直写式）：
   • 策略描述：当有数据更新时，同时更新缓存和数据库。确保缓存和数据库的数据始终保持一致。
   • 优点：数据一致性强，操作简单易懂。
   • 缺点：每次更新都需要操作数据库，可能导致数据库写入压力大，影响系统性能。
2. Write - Back（回写式）：
   • 策略描述：数据更新时，只更新缓存，标记缓存数据为脏数据。当缓存需要被替换或者定时任务触发时，才将脏数据写回数据库。
   • 优点：减少数据库写入次数，提高系统响应速度，适合高并发写操作场景。
   • 缺点：存在数据一致性问题，若系统故障，缓存中的脏数据未及时写回数据库，可能导致数据丢失。
3. Write - Around（写绕式）：
   • 策略描述：数据更新时，直接更新数据库，不更新缓存。读取数据时，如果缓存中没有则从数据库读取并写入缓存。
   • 优点：避免了缓存和数据库同时更新的开销，减轻数据库写压力的同时保证数据最终一致性。
   • 缺点：读取时可能出现缓存穿透问题，即大量请求访问不存在的数据，每次都穿透到数据库查询，增加数据库压力。

场景下合适的策略及原因

在存储数据库中的用户信息场景下，Write - Through策略相对更合适。原因如下：

1. 数据一致性要求高：用户信息对于业务至关重要，需要保证其准确性和一致性。Write - Through策略每次更新都同步更新缓存和数据库，能很好地满足这一需求。
2. 写操作频率相对不高：相比一些高并发写入场景，用户信息的更新频率通常不会特别高，Write - Through策略所带来的数据库写入压力在可承受范围内。而Write - Back虽然减少数据库写入次数，但可能导致的数据一致性问题在用户信息场景下风险较大；Write - Around可能出现的缓存穿透问题对数据库压力影响也较大，且同样不能保证数据实时一致性，所以Write - Through更适合该场景。