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缓存是我们在学习软件架构的时候需要重点掌握的一个技术知识，而今天我们就一起来了解一下，缓存的应用都有哪些方法。
redis在架构上其实承担着两个角色，一个是缓存，另一个是内存计算服务。
共享的缓存其实出现得比较早，广泛使用的memcached诞生于2003年。
缓存以及后面出现的[[ES]]等全文搜索引擎很大程度缓解了[[数据库]]的压力，甚至改变了数据库在架构中的一些使用方式。比如之前对数据库使用推崇读写分离，但缓存引入之后，数据库的读写量差异已经不大，所以不少设计又回归到在线业务全部使用主库的设计，这个设计更加简单，还能规避掉很多因为数据库主从不一致导致的幻读等问题。ES则大幅度解放了对数据库索引的需求，引入ES后，数据索引一般只用于必要的主键、外键、性约束等场景。
缓存的使用其实需要比较谨慎，因为每引入一处缓存就需要解决一处同步问题。我个人比较喜欢在两端加缓存：API出口以及紧邻数据库的区域，这两种之外一般还会有三方调用缓存、计算缓存等场景。
对于API出口，一般情况下会设计成对于单个实体的缓存周期略长，但在使用缓存时会先校验关键元素(实体本身以及被引用的其他身体)版本是否变更;对于列表则会设计成较低缓存周期(比如1-5分钟)，但查询时不做任何检查。
对于紧邻数据库的场景，则需要严肃考虑缓存淘汰机制。一般我缓存的目标会是一个领域对象，而不是简单的数据库的一行。更新领域对象时，会先更新数据库，然后清理缓存。但这种处理方式仍然没法严格保证一致性，一般解决方式有三种，a.设置缓存有效期b.用一个延时队列再清理一次缓存c.使用分布式事务锁。
考虑到b/c两种方式成本高，普通场景下用a的比较多。这种方式对多中心的设计也比较友好，当多中心数据库同步时，只需要对同步的每一个Entity都清理对应的缓存的即可。对于紧邻数据库的列表型缓存，一般也有两种处理手法，一种是短缓存周期存储全部内容;另一种是中缓存周期，但只保存ID。
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2025-08-07
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