Introducción: Escritura consistente
Write-Through escribe en la caché y en la base de datos en la misma operación.
Esto garantiza que la caché siempre tenga el dato más reciente, a costa de mayor latencia en escritura.
Es útil cuando la consistencia inmediata es más importante que la velocidad de escritura.
Prompt: Write-through cache flow to database, clean minimal style.
1. Naturaleza: Doble registro
Un banco registra un movimiento en el libro diario y en el sistema digital al mismo tiempo.
El doble registro evita discrepancias y asegura trazabilidad inmediata.
Prompt: Double ledger recording, soft illustration.
2. Mundo Real: Inventario crítico
En retail, cada venta actualiza el stock en cache y base para evitar sobreventa.
El costo es mayor latencia, pero se evita servir datos inconsistentes.
Prompt: Inventory update flow, clean flat style.
3. Implementación en C#: Código Paso a Paso
public async Task UpdateAsync(Producto p)
{
await repo.UpdateAsync(p);
await cache.SetAsync(p.Id, p, TimeSpan.FromMinutes(10));
}Si la base falla, la caché no debe actualizarse. Maneja transacciones o consistencia en la capa de aplicación.
El patrón funciona bien con escrituras moderadas y lecturas intensas.
4. Write-Through vs Write-Behind
Write-Through escribe sincrónicamente en base y caché. Write-Behind difiere la escritura en base.
Write-Through prioriza consistencia; Write-Behind prioriza rendimiento.
5. Diagrama UML
Prompt: UML diagram of write-through cache, clean vector layout.
Prompt: Write-through flow diagram, minimal infographic style.
⚠️ Cuándo NO Usar Write-Through
- Si las escrituras son muy altas y la latencia es crítica.
- Si puedes tolerar consistencia eventual y prefieres rendimiento.
- Si la base de datos no escala con el volumen de escrituras.
💪 Ejercicio
Implementa Write-Through para un inventario y mide latencia antes y después.
Conclusión
Write-Through ofrece datos frescos y coherentes en caché.
Úsalo cuando la consistencia sea prioritaria y la latencia de escritura sea aceptable.