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一、缓存更新存在的问题
在更新缓存数据代码的时候，如果使用：先删除缓存，然后再更新数据库，最后将数据再装在的缓存中这样的方式，会出现问题。会出现什么问题呢？假设：两个并发操作，一个是更新操作，另一个是查询操作，更新操作删除缓存之后，查询操作没有命中缓存，然后把老数据读出来之后放在了缓存中，然后更新操作更新了数据库。这个时候，在缓存中的数据还是老的数据，以后有查询操作进行查询的时候，缓存中就一直是这个脏数据。
我们先来了解一下更新缓存的现存的四种策略：
- Cache Aside Pattern
- Read Through Pattern’
- Write Through Pattern
- Write Behind caching
二、 Cache Aside Pattern
这是缓存中最长使用的一个模式。
- 失效：应用程序先从 cache 中取出数据，没有得到，则从数据库中取数据，成功取出后，放到缓存中。
- 命中：应用程序从cache 中取出数据，取到后返回。
- 更新：先把数据存到数据库中，成功之后，再让缓存失效。
三、Read Through
Read Through 就是在查询操作中更新缓存，即，当缓存失效的时候（过期或者 LRU 换出），Cache Aside 是由调用方负责把数据加载到缓存，而Read Through 则用缓存服务自己来加载，从而对应用方是透明的。
四、Write Through
Write Through 是在更新数据的时候发生。当有数据更新的时候，如果没有命中缓存，则直接更新数据库，然后返回。如果命中了缓存，则更新缓存，然后在由缓存自己更新数据库（这是一个同步操作）
五、Write Behind Caching Pattern
在更新数据的时候，只更新缓存，不更新数据库，而我们的缓存会异步地批量更新数据库。这个设计的好处就是让数据的 I/O 操作很快（因为直接操作的是内存），因为异步，所以 write backg 还可以合并对同一个数据的多次操作，所以性能的提高是非常可观的。
秒杀的例子
我们将热点对象放到缓存之后，可能会涉及到缓存中的对象的部分字段被修改的问题，这个时候，修改后的对象与缓存的对象就会出现数据不一致的问题。
解决这个问题的方法就是使用上面讲到的 ：Cache Aside Pattern
参考并感谢
https://blog.csdn.net/tTU1EvLDeLFq5btqiK/article/details/78693323