系统架构设计中缓存的使用方式
为什么使用缓存
提升性能：使用缓存可以跳过数据库查询，分布式系统中可以跳过多次网络开销。在读多写少的场景下，可以有效的提高性能，降低数据库等系统的压力。
缓存的适用场景
1.数据不需要强一致性
2.读多写少，并且读取得数据重复性较高
缓存的正确打开方式
1.Cache Aside 同时更新缓存和数据库
2.Read/Write Through 先更新缓存，缓存负责同步更新数据库
3.Write Behind Caching 先更新缓存，缓存负责异步更新数据库
下面具体分析每种模式
一、Cache Aside 更新模式
这是最常用的缓存模式了，具体的流程是：
读取：应用程序先从 cache 取数据，取到后成功返回；没有得到，则从数据库中取数据，成功后，放到缓存中。
更新：先把数据存到数据库中，再清理缓存使其失效。
不过这种模式有几个变种：
第一，如果先更新数据库再更新缓存。假设两个并发更新操作，数据库先更新的反而后更新缓存，数据库后更新的反而先更新缓存。这样就会造成数据库和缓存中的数据不一致，应用程序中读取的都是脏数据。
第二，先删除缓存再更新数据库。假设一个更新操作先删除了缓存，一个读操作没有命中缓存，从数据库中取出数据并且更新回缓存，再然后更新操作完成数据库更新。这时数据库和缓存中的数据是不一致的，应用程序中读取的都是原来的数据。
第三，先更新数据库再删除缓存。假设一个读操作没有命中缓存，然后读取数据库的老数据。同时有一个并发更新操作，在读操作之后更新了数据库并清空了缓存。此时读操作将之前从数据库中读取出的老数据更新回了缓存。这时数据库和缓存中的数据也是不一致的。
但是一般情况下，缓存用于读多写少的场景，所以第三种这种情况其实是小概率会出现的。
二、Read/Write Through 更新模式
Read Through 模式就是在查询操作中更新缓存，缓存服务自己来加载。
Write Through 模式和 Read Through 相仿，不过是在更新数据时发生。当有数据更新的时候，如果没有命中缓存，直接更新数据库，然后返回。如果命中了缓存，则更新缓存，然后由缓存自己更新数据库（这是一个同步操作）。
三、Write Behind Caching 更新模式
Write Behind Caching 更新模式就是在更新数据的时候，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。但其带来的问题是，数据不是强一致性的，而且可能会丢失。
总结，三种缓存模式的优缺点：
Cache Aside 更新模式实现起来比较简单，最常用，实时性也高，但是需要应用需要关注核实加载数据进入缓存 。
Read/Write Through 更新模式只需要维护一个缓存，对应用屏蔽掉了缓存的细节，实时性也高。但是实现起来要复杂一些。
Write Behind Caching 吞吐量很高，多次操作可以合并。但是数据可能会丢失，例如系统断电等，实现起来最复杂。
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