为什么选择在APP端读取数据库而非缓存？

缓存与数据库的读写策略

在现代应用开发中，缓存与数据库的读写策略是提升系统性能和用户体验的关键因素之一，本文将详细探讨在App端读数据库还是读缓存的策略，并通过小标题格式进行阐述，以帮助开发者更好地理解和应用这些策略。

一、缓存的基本概念

缓存是一种存储数据的机制，用于加速数据读取速度，常见的缓存类型包括内存缓存（如Redis、Memcached）和应用层缓存（如Guava Cache），缓存的核心目的是减少对数据库的直接访问次数，从而提高系统的响应速度和吞吐量。

二、缓存的优势

1、提高性能：缓存能够显著降低数据获取的延迟时间，特别是对于频繁读取的数据。

2、减轻数据库压力：通过缓存机制，可以减少数据库的负载，避免因高并发访问导致的数据库瓶颈。

3、提升用户体验：更快的响应速度意味着更好的用户体验，特别是在高并发场景下。

三、缓存与数据库的读写策略

1. 读操作策略

先读缓存，再读数据库：应用程序首先尝试从缓存中读取数据，如果缓存未命中，再从数据库中读取数据，并将读取到的数据存入缓存，这种策略适用于读多写少的场景，如用户信息查询等。

流程：
        1. 尝试从缓存读取数据。
        2. 如果缓存命中，直接返回数据。
        3. 如果缓存未命中，从数据库读取数据。
        4. 将读取到的数据存入缓存。

缓存穿透问题：当缓存未命中时，大量请求直接打到数据库上，可能导致数据库压力过大，解决方案包括使用缓存空对象、布隆过滤器等。

2. 写操作策略

先写数据库，再删缓存：应用程序先更新数据库中的数据，然后删除缓存，下次读取时，缓存未命中，重新从数据库加载最新数据并更新缓存。

流程：
        1. 更新数据库中的数据。
        2. 删除缓存中的相关数据。

先删缓存，再写数据库：应用程序先删除缓存中的数据，再更新数据库，这种策略适用于写多的场景，确保数据库写操作的原子性。

流程：
        1. 删除缓存中的相关数据。
        2. 更新数据库中的数据。

缓存一致性问题是缓存与数据库同步更新时面临的主要挑战，以下是几种常见的解决方案：

延时双删策略：在删除缓存和更新数据库之间加一段延时，再次删除缓存，确保缓存与数据库的最终一致性。

异步更新缓存：通过消息队列等异步机制，确保缓存与数据库的最终一致性。

重试补偿机制：在更新缓存失败时，进行重试操作，直到缓存更新成功。

五、常见缓存模式

Cache Aside Pattern：应用程序直接与缓存和数据库对话，是最常见的缓存模式，适用于大多数场景。

Read Through Pattern：缓存不命中时，由缓存服务自行从数据库加载数据。

Write Through Pattern：写操作时，缓存与数据库同步更新，确保数据一致性。

Write Behind Pattern：写操作时，数据先写入缓存，异步批量更新到数据库。

六、归纳

缓存与数据库的读写策略在提升系统性能和用户体验方面起着至关重要的作用，通过合理选择和应用不同的缓存策略，可以有效减轻数据库压力，提高系统响应速度，缓存一致性问题需要特别关注，采用合适的解决方案以确保数据的最终一致性，在实际开发中，应根据具体业务场景灵活选择合适的缓存策略，以达到最佳效果。