数据库缓存是处理这些性能问题的最常见策略之一。缓存涉及将数据库查询的结果保存在更快，更容易访问的位置。正确完成后，缓存将减少查询响应时间，减少数据库负载并降低成本。

但是，缓存也需要小心处理，因为它们实际上是在另一个位置创建另一个信息副本。保持数据库和缓存同步并保持最新可能比您预期的更棘手。在下一节中，我们将讨论一些最常见的数据库缓存策略。

什么是不同的缓存策略？

手动缓存(也称为缓存搁置策略)涉及直接管理数据库和缓存。您的应用程序在启动数据库查询之前检查缓存，并在对数据库进行任何更改后更新缓存。

虽然如果正确实现有效，但手动缓存可能非常繁琐，尤其是在您需要查询多个数据库时。出于这些原因，开发人员发明了许多替代性的缓存策略。

直读缓存策略

在读取缓存中，应用程序首先查询缓存以查看其所需的信息是否在内部。如果没有，它将从数据库中检索信息并使用它来更新缓存。缓存提供程序或缓存库负责查询和更新缓存的详细逻辑。

当应用程序重复请求相同的数据时，读取策略最适合读取繁重的工作负载：例如，一遍又一遍地加载相同文章的新闻网站。

读取策略的一个缺点是对缓存的第一次查询将始终导致未命中，因为保证所请求的信息不在内部。为了解决这个问题，开发人员通常会使用用户可能要求的信息提前“加热”缓存。

直写缓存策略

在直写式高速缓存中，首先对高速缓存进行更新，然后对数据库进行更新。从应用程序到缓存以及从缓存到数据库都有一条直接线。与直读式缓存结合使用时，直写式策略可确保您的数据保持一致，从而无需手动缓存失效。

后写缓存策略

在后写式缓存(也称为回写式高速缓存)中，应用程序首先将数据写入高速缓存。经过一段设定的延迟后，缓存也会将此信息写入数据库。后写缓存最适合写入繁重的工作负载，即使出现一些故障和停机也可以很好地执行。

基于Java的Redis缓存与Redisson​​​​​​​

Redis是NoSQL数据库最受欢迎的选项之一，它使用键值系统来存储数据。Redisson是Java编程语言中的Redis客户端库，可以使用所有熟悉的Java集合轻松访问Redis功能。

Redisson允许您将数据放在外部存储中的地图中。您可以使用此功能实现数据库，Web服务或任何其他数据源的缓存。

Redis中的直读缓存

下面是一个Java示例，说明如何在Redis和Redisson中使用直读缓存。

如果请求的条目在缓存中不存在，则它将由MapLoader对象加载：

MapLoader mapLoader = new MapLoader() { @Override public Iterable loadAllKeys() { List list = new ArrayList(); Statement statement = conn.createStatement(); try { ResultSet result = statement.executeQuery("SELECT id FROM student"); while (result.next()) { list.add(result.getString(1)); } } finally { statement.close(); } return list; } @Override public String load(String key) { PreparedStatement preparedStatement = conn.prepareStatement("SELECT name FROM student where id = ?"); try { preparedStatement.setString(1, key); ResultSet result = preparedStatement.executeQuery(); if (result.next()) { return result.getString(1); } return null; } finally { preparedStatement.close(); } }};

配置使用案例：

MapOptions options = MapOptions.defaults() .loader(mapLoader);RMap map = redisson.getMap("test