缓存读写的3种模式

客户端（业务代码）跟存储组件、数据库交互的一套模式/机制

Cache Aside 旁路缓存

这种模式是在我们使用分布式缓存时最常用的策略，这个策略数据以数据库为准，缓存种的数据是按需加载的。它分为读策略和写策略

读策略

写策略

缺点：当写入特别频繁时，缓存的数据会被频繁的清理，影响缓存命中率

特点：业务端处理所有数据访问的细节，同时也利用的lazy计算的思想，更新db后，直接删除cache并通过db更新，确保数据以db为基准，可以大幅降低cache和db的不一致概率

在这种模式下，业务应用只关注一个存储服务即可。业务方的读写cache和db的操作，都由存储服务代理（缓存）

核心在于用户只负责和缓存打交道，由缓存与数据库进行通信，写入或者读取数据

流程

存储服务收到读请求时，如果命中cache直接返回，否则从db加载，回写到cache后返回响应
存储服务收到写请求时，先查询要写入的数据在缓存中是否存在，如果已经存在，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；如果缓存不存在，我们把这种情况叫做“write miss写失效”
写失效处理方案：
- write allocate按写分配：写入缓存对应的位置，由缓存组件同步到数据库中
- no write allocate不按写分配：不写入缓存，直接更新到数据库中。一般采用这种方式，因为这样会减少一次缓存写入

特点

MemCached和Redis都没有提供写入数据库的功能

该策略在更新数据时，只更新缓存，同时将缓存数据设置为脏的，然后立即返回，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（触发事件或周期更新）的方式进行

特点

缺点