Cache Aside Pattern（旁路缓存模式）
Cache Aside Pattern 中服务端需要同时维系 DB 和 cache，并且是以 DB 的结果为准。
下面我们来看一下这个策略模式下的缓存读写步骤。
写 ：
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先更新 DB
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然后直接删除 cache 。
简单画了一张图帮助大家理解写的步骤。
读 :
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从 cache 中读取数据，读取到就直接返回
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cache中读取不到的话，就从 DB 中读取数据返回
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再把数据放到 cache 中。
Cache Aside Pattern 有一定的缺陷：
缺陷1：首次请求数据一定不在 cache 的问题
解决办法：可以将热点数据可以提前放入cache 中。
缺陷2：写操作比较频繁的话导致cache中的数据会被频繁被删除，这样会影响缓存命中率 。
解决办法：
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数据库和缓存数据强一致场景 ：更新DB的时候同样更新cache，不过我们需要加一个锁/分布式锁来保证更新cache的时候不存在线程安全问题。
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可以短暂地允许数据库和缓存数据不一致的场景 ：更新DB的时候同样更新cache，但是给缓存加一个比较短的过期时间，这样的话就可以保证即使数据不一致的话影响也比较小。
有以下两个问题：
在写数据的时候可以先删除Cache，再更改db吗？
解答：当然不可以，会造成数据不一致，比如请求1要写入A数据，在请求1删除了Cache后，请求2要读A数据，然后请求1在请求2读完数据后才写入A数据，这样请求2读到的数据其实是旧数据，造成数据不一致。
在写数据的过程中，先更新DB，后删除cache就没有问题吗？
解答：理论上来说还是可能会出现数据不一致性的问题，不过概率非常小，因为缓存的写入速度是比数据库的写入速度快很多！比如说，A数据不在Cache中，请求1从数据库中读完A数据后，请求2写入A数据并且删除了Cache中的A数据，然后请求1把读到的旧的A数据写入Cache，造成数据不一致。
