缓存更新之 Cache Aside Pattern

Cache Aside 模式可能是最常用的缓存更新方法。使用这种方法，你的应用程序直接与缓存和数据库打交道，也就说，你的代码负责协调缓存和真实数据源之间的数据流向。

读数据的具体逻辑如下：

应用程序首先检查缓存。
如果在缓存中找到数据『缓存命中』，数据被读取并返回给客户端。
如果在缓存中未找到数据『缓存未命中』，应用程序查询数据库以读取数据，并读取到的数据返回客户端，同时将数据存储在缓存中。这样一来，后续读取相同的数据就会命中缓存。

更新数据（Update，Insert，Delete）时，应用程序会先把数据存储到数据库中，成功后，再让缓存失效。

思考：为什么在更新数据时，是让缓存失效，而不是直接更新缓存。主要是怕两个并发的更新操作导致脏数据。

在决定如何实现 Cache Aside 模式时，请仔细考虑以下几点：

已缓存数据的生命周期。要使 Cache Aside 模式有效，你需要确保数据的过期策略与访问模式匹配。如果过期时间太短，应用程序会不断地从数据存储中检索数据。同样，如果过期时间太长，并且更新时没有使缓存失效，缓存的数据很可能会变得陈旧。

驱逐数据。缓存通常没有数据存储那么大，因此只要空间不足，就必须逐出数据。大多数缓存采用最近最少使用策略来选择要逐出的数据，但这也可以自定义。将全局逐出策略应用于缓存中的每项数据并不适用于所有场景。例如，如果从数据存储检索某个已缓存数据的代价很高，则将该数据保留在缓存中是有益的。

``` 填充缓存。作为启动过程中的一部分，让应用程序预先填充缓存可能是有益的。当数据被逐出或过期时， Cache Aside 模式仍然十分有用。

一致性。实现 Cache Aside 模式并不能保证数据存储与缓存之间的一致性。外部进程可随时更改数据存储中的项，并且在下次加载该项之前，此更改不会反映在缓存中。在跨数据存储复制数据的系统中，如果经常发生同步，则此问题可能会变得更严重。

本地（内存中）缓存。缓存可能是应用程序实例的本地缓存，并且存储在内存中。因为本地缓存是专用的，因此不同的应用程序实例可各自拥有相同缓存数据的副本。缓存之间的数据可快速变得不一致，因此有必要使专用缓存中保存的数据过期并频繁地刷新该数据。在这种情况下，请考虑研究共享或分布式缓存机制的使用。