面试官：3 种缓存更新策略是怎样的？
作者：小林coding
八股文网站：xiaolincoding.com
大家好，我是小林。
今天跟大家聊聊，常见的 3 种缓存更新策略。
Cache Aside（旁路缓存）策略； Read/Write Through（读穿 / 写穿）策略； Write Back（写回）策略；
实际开发中，Redis 和 MySQL 的更新策略用的是 Cache Aside，另外两种策略主要应用在计算机系统里。
Cache Aside（旁路缓存）策略
Cache Aside（旁路缓存）策略是最常用的，应用程序直接与「数据库、缓存」交互，并负责对缓存的维护，该策略又可以细分为「读策略」和「写策略」。
写策略的步骤：
先更新数据库中的数据，再删除缓存中的数据。
读策略的步骤：
如果读取的数据命中了缓存，则直接返回数据； 如果读取的数据没有命中缓存，则从数据库中读取数据，然后将数据写入到缓存，并且返回给用户。
注意，写策略的步骤的顺序顺序不能倒过来，即不能先删除缓存再更新数据库，原因是在「读+写」并发的时候，会出现缓存和数据库的数据不一致性的问题。
举个例子，假设某个用户的年龄是 20，请求 A 要更新用户年龄为 21，所以它会删除缓存中的内容。这时，另一个请求 B 要读取这个用户的年龄，它查询缓存发现未命中后，会从数据库中读取到年龄为 20，并且写入到缓存中，然后请求 A 继续更改数据库，将用户的年龄更新为 21。
最终，该用户年龄在缓存中是 20（旧值），在数据库中是 21（新值），缓存和数据库的数据不一致。
为什么「先更新数据库再删除缓存」不会有数据不一致的问题？
继续用「读 + 写」请求的并发的场景来分析。
假如某个用户数据在缓存中不存在，请求 A 读取数据时从数据库中查询到年龄为 20，在未写入缓存中时另一个请求 B 更新数据。它更新数据库中的年龄为 21，并且清空缓存。这时请求 A 把从数据库中读到的年龄为 20 的数据写入到缓存中。
最终，该用户年龄在缓存中是 20（旧值），在数据库中是 21（新值），缓存和数据库数据不一致。从上面的理论上分析，先更新数据库，再删除缓存也是会出现数据不一致性的问题，但是在实际中，这个问题出现的概率并不高。
因为缓存的写入通常要远远快于数据库的写入，所以在实际中很难出现请求 B 已经更新了数据库并且删除了缓存，请求 A 才更新完缓存的情况。而一旦请求 A 早于请求 B 删除缓存之前更新了缓存，那么接下来的请求就会因为缓存不命中而从数据库中重新读取数据，所以不会出现这种不一致的情况。
Cache Aside 策略适合读多写少的场景，不适合写多的场景，因为当写入比较频繁时，缓存中的数据会被频繁地清理，这样会对缓存的命中率有一些影响。如果业务对缓存命中率有严格的要求，那么可以考虑两种解决方案：
一种做法是在更新数据时也更新缓存，只是在更新缓存前先加一个分布式锁，因为这样在同一时间只允许一个线程更新缓存，就不会产生并发问题了。当然这么做对于写入的性能会有一些影响； 另一种做法同样也是在更新数据时更新缓存，只是给缓存加一个较短的过期时间，这样即使出现缓存不一致的情况，缓存的数据也会很快过期，对业务的影响也是可以接受。
Read/Write Through（读穿 / 写穿）策略
Read/Write Through（读穿 / 写穿）策略原则是应用程序只和缓存交互，不再和数据库交互，而是由缓存和数据库交互，相当于更新数据库的操作由缓存自己代理了。
Read Through 策略
先查询缓存中数据是否存在，如果存在则直接返回，如果不存在，则由缓存组件负责从数据库查询数据，并将结果写入到缓存组件，最后缓存组件将数据返回给应用。
Write Through 策略
当有数据更新的时候，先查询要写入的数据在缓存中是否已经存在：
如果缓存中数据已经存在，则更新缓存中的数据，并且由缓存组件同步更新到数据库中，然后缓存组件告知应用程序更新完成。 如果缓存中数据不存在，直接更新数据库，然后返回；
下面是 Read Through/Write Through 策略的示意图：
Read Through/Write Through 策略的特点是由缓存节点而非应用程序来和数据库打交道，在我们开发过程中相比 Cache Aside 策略要少见一些，原因是我们经常使用的分布式缓存组件，无论是 Memcached 还是 Redis 都不提供写入数据库和自动加载数据库中的数据的功能。而我们在使用本地缓存的时候可以考虑使用这种策略。
Write Back（写回）策略
Write Back（写回）策略在更新数据的时候，只更新缓存，同时将缓存数据设置为脏的，然后立马返回，并不会更新数据库。对于数据库的更新，会通过批量异步更新的方式进行。
实际上，Write Back（写回）策略也不能应用到我们常用的数据库和缓存的场景中，因为 Redis 并没有异步更新数据库的功能。
Write Back 是计算机体系结构中的设计，比如 CPU 的缓存、操作系统中文件系统的缓存都采用了 Write Back（写回）策略。
Write Back 策略特别适合写多的场景，因为发生写操作的时候， 只需要更新缓存，就立马返回了。比如，写文件的时候，实际上是写入到文件系统的缓存就返回了，并不会写磁盘。
但是带来的问题是，数据不是强一致性的，而且会有数据丢失的风险，因为缓存一般使用内存，而内存是非持久化的，所以一旦缓存机器掉电，就会造成原本缓存中的脏数据丢失。所以你会发现系统在掉电之后，之前写入的文件会有部分丢失，就是因为 Page Cache 还没有来得及刷盘造成的。
这里贴一张 CPU 缓存与内存使用 Write Back 策略的流程图：
有没有觉得这个流程很熟悉？因为我在写 CPU 缓存文章的时候提到过。
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