【云视厅】第119期 DB Cache功能介绍

在电商大促、金融交易峰值等分布式高并发业务场景中，数据库作为核心数据载体，需支撑海量高频的读写请求。因此，多数系统会引入Cache缓存层，以降低数据库压力、提升响应速度。

但传统被动缓存方案存在明显局限：它要求业务层自行编写代码，将 MySQL 数据写入缓存（即 “业务层双写” 模式）。这不仅大幅增加开发逻辑复杂度、延长项目交付周期，还存在显著的可靠性风险：

为解决上述问题，云数据内存加速（DB Cache）特性应运而生。其支持 “业务层单写” 模式，可自动完成数据同步，不仅能将开发效率提升 30%，还能有效解决缓存击穿、雪崩问题。该特性在简化开发流程的同时，可精准防范极端场景下的系统故障，显著提升数据可靠性。

对比传统缓存，DB Cache 内存加速功能的实现逻辑上存在本质差异，具体如下：

DB Cache 内存加速功能基于 RDS/TaurusDB 数据库构建，通过解析 MySQL 的二进制日志binlog实现数据同步全自动化，核心原理分为三步：

持续解析RDS/TaurusDB 数据库的binlog中的行事件，记录单条 / 多条数据的新增、修改、删除信息rows event与查询事件，识别批量更新、删除等 SQL 操作query event，精准捕捉数据库的每一次数据变动。

在数据库内核层与 GeminiDB Redis 接口建立原生联动，将识别到的变更数据自动同步至 GeminiDB，并通过 “异步重试 + 断点续传” 机制保障同步可靠性，最终RDS/TaurusDB数据库与 GeminiDB 的数据最终一致性。

业务开发无需关注数据同步细节，仅需通过 GeminiDB Redis 接口读取数据，彻底省去手动编写 RDS/TaurusDB 数据库与 Redis 双写代码的工作；同时，GeminiDB 原生具备高并发查询能力，可直接承载海量读写请求，显著提升系统整体响应速度。