Write-through: запись одновременно в кеш и БД — кеш всегда актуален, но медленнее запись. Write-behind (write-back): пишем в кеш, async сбрасываем в БД — быстрее запись, риск потери данных. Read-through: промах кеша → читаем из БД и кладём в кеш — прозрачно для приложения. Spring Cache @Cacheable — de-facto read-through. @CachePut — write-through. @CacheEvict — инвалидация. Для write-behind нужен Hazelcast MapStore или кастомная реализация. Redis хорошо для всех стратегий.
Как реализовать read-through и write-through кеш в Java?
Middle
235 просмотровAFK Offer AI
Что такое Kafka Schema Registry и зачем он нужен?