最经典的缓存+数据库读写的模式

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最经典的缓存+数据库读写的模式，就是 Cache Aside Pattern（旁路缓存方案）。

读的时候，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应。

更新的时候，先更新数据库，然后再删除缓存。

为什么是删除缓存，而不是更新缓存？

原因很简单，很多时候，在复杂点的缓存场景，缓存不单单是数据库中直接取出来的值。

比如可能更新了某个表的一个字段，然后其对应的缓存，
是需要查询另外两个表的数据并进行运算，
才能计算出缓存最新的值的。

另外更新缓存的代价有时候是很高的。

是不是说，每次修改数据库的时候，都一定要将其对应的缓存更新一份？

也许有的场景是这样，但是对于比较复杂的缓存数据计算的场景，就不是这样了。如果你频繁修改一个缓存涉及的多个表，缓存也频繁更新。

但是问题在于，这个缓存到底会不会被频繁访问到？

举个栗子，一个缓存涉及的表的字段，在 1 分钟内就修改了 20 次，或者是 100 次，那么缓存更新 20 次、100 次；

但是这个缓存在 1 分钟内只被读取了 1 次，有大量的冷数据。

实际上，如果你只是删除缓存的话，那么在 1 分钟内，这个缓存不过就重新计算一次而已，开销大幅度降低。

用到缓存才去算缓存。

其实删除缓存，而不是更新缓存，就是一个 lazy 计算的思想，不要每次都重新做复杂的计算，不管它会不会用到，而是让它到需要被使用的时候再重新计算。

像 mybatis，hibernate，都有懒加载思想。

查询一个部门，部门带了一个员工的 list，没有必要说每次查询部门，都里面的 1000 个员工的数据也同时查出来啊。80% 的情况，查这个部门，就只是要访问这个部门的信息就可以了。先查部门，同时要访问里面的员工，那么这个时候只有在你要访问里面的员工的时候，才会去数据库里面查询 1000 个员工。

最初级的缓存不一致问题及解决方案

先修改数据库，再删除缓存。如果删除缓存失败了，那么会导致数据库中是新数据，缓存中是旧数据，数据就出现了不一致。怎么办？

解决思路：先删除缓存，再修改数据库。如果数据库修改失败了，那么数据库中是旧数据，缓存中是空的，那么数据不会不一致。因为读的时候缓存没有，则读数据库中旧数据，然后更新到缓存中。

数据发生了变更，先删除了缓存，然后要去修改数据库，此时还没修改。一个请求过来，去读缓存，发现缓存空了，去查询数据库，查到了修改前的旧数据，放到了缓存中。随后数据变更的程序完成了数据库的修改。完了，数据库和缓存中的数据不一样了,又该怎么办？

队列。