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缓存在程序员学习软件开发的时候是会经常用到的一个功能设计，而今天我们就通过案例分析来了解一下，微服务缓存读写策略都有哪些类型。
引入Cache之后，我们继续来看看操作缓存会发生什么。因为存在存取速度的差异「而且差异很大」，从而在操作数据时，延迟或程序失败等都会导致缓存和实际存储层数据不一致。
我们就以标准的Cache+DB来看看读写策略和应用场景。
CacheAside
先来考虑一种简单的业务场景，比如用户表：userId:用户id,phone:用户电话token，avtoar:用户头像url，缓存中我们用phone作为key存储用户头像。当用户修改头像url该如何做?
更新DB数据，再更新Cache数据
更新DB数据，再删除Cache数据
先变更数据库和变更缓存是两个独立的操作，而我们并没有对操作做任何的并发控制。那么当两个线程并发更新它们的时候，就会因为写入顺序的不同造成数据不一致。
所以更好的方案是2：
更新数据时不更新缓存，而是直接删除缓存
后续的请求发现缓存缺失，回去查询DB，并将结果loadcache
这个策略就是我们使用缓存常见的策略：CacheAside。这个策略数据以数据库中的数据为准，缓存中的数据是按需加载的，分为读策略和写策略。
但是可见的问题也就出现了：频繁的读写操作会导致Cache反复地替换，缓存命中率降低。当然如果在业务中对命中率有监控报警时，可以考虑以下方案：
更新数据时同时更新缓存，但是在更新缓存前加一个分布式锁。这样同一时间只有一个线程操作缓存，解决了并发问题。同时在后续读请求中时读到新的缓存，解决了不一致的问题。
更新数据时同时更新缓存，但是给缓存一个较短的TTL。
当然除了这个策略，在计算机体系还有其他几种的缓存策略，它们也有各自适用的使用场景。
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2025-02-12
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