掘地三尺搞定Redis与MySQL数据一致性问题(4)

Read-Through 实现了关注点分离原则。代码只与缓存交互，由缓存组件来管理自身与数据库之间的数据同步。

2.3 Write-Through 同步直写

与 Read-Through 类似，发生写请求时，Write-Through 将写入责任转移到缓存系统，由缓存抽象层来完成缓存数据和数据库数据的更新，时序流程图如下：

Write-Through
Write-Through 的主要好处是应用系统的不需要考虑故障处理和重试逻辑，交给缓存抽象层来管理实现。

优缺点

单独直接使用该策略是没啥意义的，因为该策略要先写缓存，再写数据库，对写入操作带来了额外延迟。
当Write-Through 与 Read-Through 配合使用，就能成分发挥 Read-Through的优势，同时还能保证数据一致性，不需要考虑如何将缓存设置失效。

Write-Through
这个策略颠倒了 Cache-Aside 填充缓存的顺序，并不是在缓存未命中后延迟加载到缓存，而是在数据先写缓存，接着由缓存组件将数据写到数据库。

优点

缓存与数据库数据总是最新的；查询性能最佳，因为要查询的数据有可能已经被写到缓存中了。

缺点