DynamoDB Accelerator (DAX) 使用三种主要缓存策略来优化 DynamoDB 数据库的性能：直读缓存、直写缓存和回写缓存。这些策略中的每一个都满足特定的要求并有助于提高效率。
使用此策略，首先在 DAX 缓存中查找请求的数据。如果在缓存中找到数据对象（缓存命中），则直接从缓存返回数据，从而显着减少延迟。如果您要查找的数据记录不在缓存中（缓存未命中），则会向底层 DynamoDB 数据库发出请求。然后，返回的数据存储在 DAX 缓存中，以便更快地供将来的请求使用。此方法减少了 DynamoDB 上的负载并缩短了重复读取的响应时间。
直写式缓存用于确保缓存与 DynamoDB 数据库之间的一 室内设计师服务电子邮件列表 致性。通过此策略，提交到 DynamoDB 的数据更改会同时在 DAX 缓存中更新。这可确保缓存始终包含当前数据。执行写入操作后，DynamoDB 和缓存都会发生更改。此策略通过保持两个源同步，最大限度地降低缓存和数据库之间不一致的风险。
另一方面，回写式缓存最初仅将写入存储在缓存中，而不是立即将它们传输到 DynamoDB 数据库。缓存的更改会定期或在某些条件下写回 DynamoDB 数据库。此方法可以减少 DynamoDB 上的写入负载，因为每次写入操作都不会立即联系数据库。但是，此策略需要仔细管理，以确保保持数据一致性并将更改及时传播到数据库。
使用DAX
使用 DAX 对于需要频繁、快速数据访问的读取密集型工作负载特别有益。典型的用例是每秒处理高流量和大量产品请求的电子商务平台。在这种情况下，用户可以不断搜索产品信息、评论或可用性。通过将 DAX 集成到该平台的架构中，可以从内存缓存中快速检索这些重复读取，而不是为每个请求重新加载底层 DynamoDB 数据库。这不仅显着减少了响应时间，而且还减少了数据库查询的数量，从而降低了成本，因为 DynamoDB 成本通常由读取和写入的数量决定。通过将密集读取操作卸载到 DAX 集群，公司可以显着节省成本，同时通过更快的查询来改善用户体验。