在hazelcast的官方文档中，提到了其支持read-through，write-through与write-behind三种模式。查阅资料，最后在oracle的官文中找到了比较靠谱的解释。...This is read-through persistence mode。 下图是Oracle官网的Read-throug图例。
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...Read-Through 适用于多次请求相同数据的场景。...而在 Read-Through 中，此逻辑通常是由独立的缓存提供程序支持。...但是，当与 Read-Through 配合使用时，我们将获得 Read-Through 的所有好处，并且还可以获得数据一致性保证，从而使我们免于使用缓存失效技术。...与 Read-Through 配合使用，可以很好地用于混合工作负载，最近更新和访问的数据总是在缓存中可用。 它可以抵抗数据源故障，并可以容忍某些数据源停机时间。
数据过期后就会去数据库取最新的数据 Cache-Aside模式对缓存失效具有一定的容忍性，即使缓存集群挂掉，我们仍然可以通过直接访问数据库的方式来进行操作；另外值得一提的一点是：缓存中的数据模型可以与数据库中的数据模型不同 Read-Through...Cache Read-Through 的模式与 Cache-Aside 的模式很接近，区别在于，Cache-Aside 是通过应用程序来更新缓存中的数据，而 Read-Through 则是直接通过缓存自身来更新数据...，也就是说应用和数据库之间不直接进行连接，并且，由于缓存与数据库之间没有应用程序的介入，read-through cache 中缓存的数据模型不能与数据库中的数据模型不同 Read-through 模式适合读量较大的工作负载...然后由缓存将数据存入到数据库中 就其本身而言，Write-through 模式似乎没有多大作用，况且它还造成了额外的写延迟成本，因为数据先写到缓存，然后写到数据库，但是 Write-Through 与 Read-Through...模式的改良版，Write-Through 模式中，每写一次缓存，缓存就会写一次数据库，而 Write-Back 模式中则是写多次缓存后才会写一次数据库，减少了写延迟，同时也大大减轻服务器的压力 当与read-through
cache-aside和read-through策略都是延迟加载数据的，也就是说，只在第一次读取数据时才加载数据。...虽然read-through和cache-aside非常相似，但至少有两个关键区别: 在cache-aside中，应用程序负责从数据库中获取数据并填充缓存。...在read-through中，此逻辑通常由库或独立缓存提供程序支持。 与cache-aside不同，read-through cache中的数据模型不能与数据库中的数据模型不同。...但是，当与read-through结合使用时，我们获得了read-through的所有好处，还获得了数据一致性保证，使我们不必使用缓存失效技术。...例如，如果在实际应该使用write-around/read-through时选择write-through/read-through(访问写入数据的频率较低)，那么缓存中就会有无用的垃圾。
Read-Through/Write-Through 3.1 Read-Through 3.2 Write-Through 4....在回答这个问题之前，我们不妨先来看看三个经典的缓存模式： Cache-Aside Read-Through/Write through Write Behind 2....Oracle Coherence 我们就不讨论了，我们就来说说 Read-Through。...3.1 Read-Through 这里为了省事，我就不自己画图了，网上找了一张图片，如下： 乍一看，很多人感觉这和 Cache-Aside 一样呀，没啥区别！是的，单看流程是不太容易看到区别。...Spring Cache 中的 @Cacheable 注解，感觉像不像 Read-Through？
而在 Read-Through 策略下，应用程序无需管理缓存和数据库，只需要将数据库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。...Read-Through流程 如上图，应用程序只需要与Cache Provider交互，不用关心是从缓存取还是数据库。...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。...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： 在 Cache-Aside 中，应用程序负责从数据源中获取数据并更新到缓存...在 Read-Through 中，此逻辑通常是由独立的缓存提供程序（Cache Provider）支持。
Read-Through/Write-Through（读写穿透） Read/Write-Through模式中，服务端把缓存作为主要数据存储。应用程序跟数据库缓存交互，都是通过抽象缓存层完成的。...Read-Through Read-Through的简要流程如下 ? Read-Through简要流程 从缓存读取数据，读到直接返回 如果读取不到的话，从数据库加载，写入缓存后，再返回响应。...其实Read-Through就是多了一层Cache-Provider而已，流程如下： ?...Read-Through流程 Read-Through实际只是在Cache-Aside之上进行了一层封装，它会让程序代码变得更简洁，同时也减少数据源上的负载。...Write-behind （异步缓存写入） Write-behind 跟Read-Through/Write-Through有相似的地方，都是由Cache Provider来负责缓存和数据库的读写。
而在 Read-Through 策略下，应用程序无需管理缓存和数据库，只需要将数据库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。 ?...Read-Through流程 如上图，应用程序只需要与Cache Provider交互，不用关心是从缓存取还是数据库。...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。...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： 在 Cache-Aside 中，应用程序负责从数据源中获取数据并更新到缓存...在 Read-Through 中，此逻辑通常是由独立的缓存提供程序（Cache Provider）支持。
----Read-Through/Write throughRead-Through和Write-Through是两种常见的缓存模式，用于更有效地管理缓存中的数据读取和写入操作。...Read-Through缓存模式在Read-Through缓存模式中，当应用程序尝试读取缓存中的数据时，如果缓存中不存在该数据，会自动从主数据源（如数据库）中读取数据，并将数据加载到缓存中，以便下次读取时能够直接从缓存中获取...代码示例基于Spring Cloud的Read-Through和Write-Through缓存模式可以通过Spring框架的缓存抽象和Spring Cloud的服务组件来实现。...以下是基于Spring Cloud的伪代码示例：Read-Through缓存模式示例定义缓存配置和服务：首先，需要定义一个缓存配置类和一个数据服务类，用于管理缓存和数据读取操作。...return dataService.updateData(newData); // 写入数据到缓存和数据仓库 }}在这些示例中，`@Cacheable`和`@CachePut`注解用于实现Read-Through
记得之前有人介绍缓存还有三大种模式：Cache-Aside、Read-Through/Write-Through、Write-Behind。...Read-Through/Write-Through就是数据以缓存为准，数据库的操作是缓存发起的。...Read-Through是在读数据时发现缓存过期了，那缓存自己去数据库加载新的数据，读数据还是读取缓存值。Write-Through写数据时调用方只负责写缓存，缓存自己去同步更新数据库。...Read-Through/Write-Through一般配合使用。...因为Read-Through/Write-Through、Write-Behind都是以缓存为准，缓存不可靠，所以还是推荐经典模式。 后记 一些朋友问我一边上班一边写文章哪有那么多时间呀。
在Ignite的配置上有下面这几个选项可供选择： Write-Through和 Read-Through 在Write-Through模式中，缓存中的数据更新会被同步更新到数据库中。...Read-Through则是指请求的数据在缓存中不可用时，会自动从数据库中拉取。
Read Through Read-Through和Cache-Aside很相似，不同点在于程序不需要关注从哪里读取数据（缓存还是数据库），它只需要从缓存中读数据。...Read-Through的优势是让程序代码变得更简洁。...当使用Write-Through时，一般都配合使用Read-Through来使用。Write-Through的潜在使用场景是银行系统。
即业务代码只看到Cache的操作，看不到关于SoR的代码；三种实现模式：read-through、 write-through、write-behind read-through 业务代码首先调用Cache
1.2 Read-Through Cache image.png 在Read-Through中应用程序不再那么累了，只需关心从Cache中访问数据，不再需要从DB中读取数据。 1.
今天我们就解读一下这个问题,按照以下思路解读 有哪些缓存模式 都有哪些优点和缺点 如何解决数据不一致 一,有哪些缓存模式 缓存模式常见的有三种,Cache-Aside Pattern(旁路缓存模式)，(Read-Through...读请求和写请求流程，如下图,写请求:更新的时候，先更新数据库，然后再删除缓存,读请求:读的时候:先读缓存，缓存命中的话，直接返回数据;缓存没有命中的话，就去读数据库，从数据库取出数据，放入缓存后，同时返回响应 Read-Through
image.png read-through 读取数据时，先尝试从缓存中取得，如果缓存中没有，那么再从数据库中读取，而后也将数据放入缓存中，以便下次读取。这个也是普遍使用的方案。...如果取数据的的时候超过了60秒，就安照read-through的方式。 Refresh-ahead是对未来数据的访问情形的估算，这一个在分布式锁，锁续期中有预估延长缓存时间的实践。
Read-Through的优势是让程序代码变得更简洁。...当使用Write-Through时，一般都配合使用Read-Through来使用。Write-Through的潜在使用场景是银行系统。
常见的缓存数据访问策略有 6 种： Cache-aside/Lazy loading：预留缓存 Read-through：直读式 Write-through：直写式 Write-behind/Write-back...（Lazy loading），只有实际访问过的数据才会被缓存起来 主要问题在于： 未命中缓存时需要 3 步，延迟不容忽视（对于冷启动可以手动预热） 缓存可能会变旧（一般通过设置 TTL 来强制更新） Read-through
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