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当在Ignite中启用read through时，底层数据库中发生的更新会发生什么情况？

当在Ignite中启用read through时，底层数据库中发生的更新会自动通过Ignite的缓存读取策略实时同步到缓存中。具体来说，Ignite会通过注册的CacheStore将底层数据库的更新事件捕获，并将这些变化应用到Ignite缓存中，以确保缓存中的数据与底层数据库保持一致。

底层数据库中发生的更新可以是插入、更新或删除操作，这些操作会触发Ignite的缓存读取策略。当应用程序通过Ignite缓存读取数据时，Ignite首先检查缓存中是否存在所需的数据。如果缓存中不存在该数据，则Ignite会根据缓存读取策略从底层数据库加载该数据，并将其存储到缓存中。这样，下一次应用程序请求相同数据时，Ignite将直接从缓存中返回数据，而无需再次访问底层数据库，从而提高读取性能和响应时间。

在Ignite中启用read through的优势是可以降低应用程序对底层数据库的直接访问频率，从而减轻数据库的负载压力，并提高系统的性能和可伸缩性。此外，read through还可以提供更好的数据一致性，确保应用程序读取到的数据与底层数据库中的最新数据保持同步。

在实际应用场景中，read through适用于那些对数据一致性要求较高且读取频率较高的场景，例如电子商务网站的商品库存查询、用户信息查询等。通过使用Ignite的read through功能，可以显著提高这些场景下的读取性能，并减少对底层数据库的访问。

推荐的腾讯云相关产品是TencentDB for Redis，它是腾讯云提供的高性能、高可靠性的分布式内存数据库产品，支持read through功能。您可以通过以下链接了解更多关于TencentDB for Redis的信息和产品介绍： https://cloud.tencent.com/product/tcr

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亿级流量峰值没在怕，“缓存”技术来减压！

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下边我们来通过几个比较经典的缓存应用场景来列举一些问题： 1.缓存和数据库之间数据一致性问题常用于缓存处理的机制我总结为了以下几种： Cache Aside Read Through Write Through...Read Through模式 Read Through模式是指应用程序始终从缓存中请求数据。如果缓存没有数据，则它负责使用底层提供程序插件从数据库中检索数据。...检索数据后，缓存会自行更新并将数据返回给调用应用程序。使用Read Through 有一个好处。...Write Through模式 Write Through模式和Read Through模式类似，当数据发生更新的时候，先去Cache里面进行更新，如果命中了，则先更新缓存再由Cache方来更新database...大量的请求在缓存中没有查询到指定的数据，因此需要从数据库中进行查询，造成缓存穿透。会造成什么后果？

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关于缓存更新的一些可借鉴套路

2）先更新数据库，后更新缓存如果数据库更新成功了，但缓存更新失败，那么此时数据库中是最新值，缓存中是「旧值」。之后的读请求读到的都是旧数据，只有当缓存「失效」后，才能从数据库中得到正确的值。...比如，一个是读操作，但是没有命中缓存，然后就到数据库中取数据，此时来了一个写操作，写完数据库后，让缓存失效，然后，之前的那个读操作再把老的数据放进去，所以，会造成脏数据。...2）Read/Write Through Pattern Read Through Read Through 套路就是在查询操作中更新缓存，也就是说，当缓存失效的时候（过期或LRU换出），Cache...Write Through Write Through 套路和Read Through相仿，不过是在更新数据时发生。当有数据更新的时候，如果没有命中缓存，直接更新数据库，然后返回。...简单说就是，在更新数据的时候，只更新缓存，不更新数据库，而我们的缓存会异步地批量更新数据库。

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再乱用缓存，cto可就发飙了！

由于缓存的存在，如果在保存的时许发生稍许的偏差，就会造成A的缓存值覆盖了B的值，那么数据库中的记录值，和缓存中的就产生了不一致，直到下一次数据变更。...而使用删除的方式，由于缓存会miss，所以会每次都会从db中获取最新的数据进行填充，与缓存操作的时机关系不大。 ? 4. 为什么不先删缓存，再更新数据库？这个问题是类似的。...换句话说，这几个模式，大多数是在一些中间件，或者比较底层的数据库中实现的，写业务代码可能接触不到这些东西。比如，Read Through，其实就是让你对读操作感知不到缓存层的存在。...通常情况下，你会手动实现缓存的载入，但Read Through可能就有代理层给你捎带着做了。...Read Through和Write Through是不冲突的，它们可以同时存在，这样业务层的代码里就没有同步这个概念了。爽歪歪。

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缓存使用过程中的五种策略总结及优缺点组合分析

响应时间可能会变得很糟糕，最糟糕的情况是，数据库可能会停止工作。) 另一个优点在于缓存中的数据模型可以与数据库中的数据模型不同。例如，多个查询产生的响应可以存储在某个请求id上。...当使用cache-aside时，最常见的写策略是直接将数据写到数据库中。当这种情况发生时，缓存可能与数据库不一致。为了解决这个问题，开发人员通常会引入TTL，并继续提供陈旧的数据，直到TTL过期。...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。...Write-back缓存提高了写性能，对于写工作量大的工作负载非常有用。当与read-through相结合的时候，它对于混合工作负载非常有效，最近更新和访问的数据总是在缓存中可用。...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。

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使用缓存的正确姿势

因为这个条件需要发生在读缓存时缓存失效，而且有一个并发的写操作。...Read/Write Through 更新模式在上面的 Cache Aside 更新模式中，应用代码需要维护两个数据存储，一个是缓存（Cache），一个是数据库（Repository）。...而在Read/Write Through 更新模式中，应用程序只需要维护缓存，数据库的维护工作由缓存代理了。 ?...Read/Write Through 更新模式流程图 Read Through Read Through 模式就是在查询操作中更新缓存，也就是说，当缓存失效的时候，Cache Aside 模式是由调用方负责把数据加载入缓存...Write Through Write Through 模式和 Read Through 相仿，不过是在更新数据时发生。当有数据更新的时候，如果没有命中缓存，直接更新数据库，然后返回。

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如何保证缓存和数据库的一致性？

Read-Through/Write-Through 3.1 Read-Through 3.2 Write-Through 4....在多线程环境下，这样的更新策略还有可能会导致数据逻辑错误，来看如下一张流程图：可以看到，有两个并发的线程 A 和 B：首先 A 线程更新了数据库。接下来 B 线程更新了数据库。...由于网络等原因，B 线程先更新了缓存。 A 线程更新了缓存。那么此时，缓存中保存的数据就是不正确的，而如果采用了删除缓存的方式，就不会发生这种问题了。为什么不先删除旧的缓存，然后再更新数据库？...Read-Through 是一种类似于 Cache-Aside 的缓存方法，区别在于，在 Cache-Aside 中，由应用程序决定去读取缓存还是读取数据库，这样就会导致应用程序中出现了很多业务无关的代码...Spring Cache 中的 @Cacheable 注解，感觉像不像 Read-Through？

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