用数据库替换缓存服务

摘要

作者思考了一个问题：我们能否完全用数据库替代缓存？文章指出缓存的核心价值在于以极低延迟提供预计算数据。虽然可以用只读副本模拟缓存行为，但缓存在资源控制、预计算能力、连接并发等方面仍具优势。要弥合差距，需要部分数据复制、增量视图维护（IVM）等技术突破，但目前我们还未到达那一步。

内容框架与概述

文章开篇提出核心问题：数据库能否完全取代缓存？作者首先解释了缓存存在的根本原因——在典型的 cache-aside 模式中，缓存以远低于数据库的延迟提供预计算数据。理论上，使用只读副本配合数据库的缓冲池可以实现类似效果，甚至使用嵌入式数据库能实现零网络延迟。

接着作者详细列举了缓存相对于数据库的六个优势：部署销毁成本低、开发者可精确控制缓存子集、支持预计算结果存储、提供优先级与淘汰策略、存储资源更精简、以及能处理数十万并发连接。这些差异决定了缓存短期内难以被替代。

文章最后展望了弥合差距的技术路径，包括部分数据只读副本、解耦存储架构、增量视图维护（IVM）等。作者特别提到 Noria/ReadySet 等项目在这方面的探索，认为若 IVM 与部分副本能有效结合，数据库副本才有可能真正替代缓存。

核心概念及解读

Cache-Aside Pattern（旁路缓存模式）：应用程序同时与缓存和数据库通信的常见模式，应用负责维护缓存与数据库的一致性，是本文讨论的典型缓存使用场景。

Buffer Pool（缓冲池）：数据库将部分数据保留在内存中的机制，理论上可提供类似缓存的读取性能，但缺乏细粒度的数据控制和淘汰策略。

IVM（增量视图维护）：一种增量更新物化视图的技术，可预计算复杂查询结果。Noria、Materialize、Feldera 等项目正在该领域探索，被作者视为弥合缓存与数据库差距的关键技术。

Partial Read Replica（部分数据只读副本）：作者设想的理想方案，只复制所需的数据子集而非完整数据库，可大幅降低资源消耗，使副本更接近缓存的使用场景。

Disaggregated Storage（解耦存储）：存储与计算分离的数据库架构，副本可直接从存储层拉取数据而无需经过主节点，有望支持更大规模的副本扩展。

原文信息

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