一.什么是缓存：
缓存，简单说就是为了节约对原始资源重复获取的开销，而将结果数据副本存放起来以供获取的方式。
二.什么时候使用缓存
1.以 幂等和安全的方式对资源的获取操作
2.缓存数据必须是重复获取的:
缓存能生效的本质是空间换时间
缓存的命中率: 把一批数据获取中，通过缓存获得数据的次数，除以总的次数，得到的结果，叫做缓存的命中率。
3. 缓存是为了解决“开销”的问题,开销包括：时间的开销、CPU、网络、I/O等资源的开销。
4. 缓存的存取其实不一定是“更快”的
5.缓存使用最常用的动机：（1） 一个是 latency，延迟（2） 另一个使用动机，是 throughput，吞吐量
三.缓存应用模式：
1. Cache-Aside（最常用的缓存模式）
（1）获取数据：
应用先去查看缓存是否有所需数据；
如果有，应用直接将缓存数据返回给请求方；
如果没有，应用执行原始逻辑，例如查询数据库得到结果数据；
应用将结果数据写入缓存。
（2）更新数据：
关键点一：必须先更新数据库-再令缓存失效：
（原因在于，如果先令缓存失效，那么在数据库更新成功前，如果有另外一个请求访问了缓存，发现缓存数据库已经失效，于是就会按照数据获取策略，从数据库中使用这个已经陈旧的数值去更新缓存中的数据，这就导致这个过期的数据会长期存在于缓存中，最终导致数据不一致的严重问题。）
关键点二：数据库更新以后，需要令缓存失效，而不是更新缓存为数据库的最新值
（为什么呢？你想一下，如果两个几乎同时发出的请求分别要更新数据库中的值为 A 和 B，如果结果是 B 的更新晚于 A，那么数据库中的最终值是 B。但是，如果在数据库更新后去更新缓存，而不是令缓存失效，那么缓存中的数据就有可能是 A，而不是 B。因为数据库虽然是“更新为 A”在“更新为 B”之前发生，但如果不做特殊的跨存储系统的事务控制，缓存的更新顺序就未必会遵从“A 先于 B”这个规则，这就会导致这个缓存中的数据会是一个长期错误的值 A。）
2. Read-Through
（1）获取数据：
应用向缓存要求数据；
如果缓存中有数据，返回给应用，应用再将数据返回；
如果没有，缓存查询数据库，并将结果写入自己；
缓存将数据返回给应用。
这种情况下缓存系统彻底变成了它身后数据库的代理，二者成为了一个整体，应用的请求访问只能看到缓存的返回数据，而数据库系统对它是透明的。
虽然read-through和cache-aside非常相似，但至少有两个关键区别:
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在cache-aside中，应用程序负责从数据库中获取数据并填充缓存。在read-through中，此逻辑通常由库或独立缓存提供程序支持。
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与cache-aside不同，read-through cache中的数据模型不能与数据库中的数据模型不同
3. Write-Through
主要用于处理数据更新的场景。
（1）获取数据：
应用要求缓存更新数据；
如果缓存中有对应数据，先更新该数据；
缓存再更新数据库中的数据；缓存告知应用更新完成。
这里的一个关键点是，缓存系统需要自己内部保证并发场景下，缓存更新的顺序要和数据库更新的顺序一致。
（数据更新的异常情形：如果缓存更新失败，直接返回失败，没有数据不一致的情况发生；如果缓存更新成功，数据库更新失败，这种情况下需要回滚缓存中的更新，或者干脆从缓存中删除该数据。）
4. Write-Back
数据写入缓存和数据库更新是异步完成的，即数据写入缓存后立即返回，数据库更新异步完成。
（这种方式带来的最大好处是拥有最大的请求吞吐量，并且操作非常迅速，数据库的更新甚至可以批量进行，因而拥有杰出的更新效率以及稳定的速率，这个缓存就像是一个写入的缓冲，可以平滑访问尖峰。另外，对于存在数据库短时间无法访问的问题，它也能够很好地处理。但是它的弊端也很明显，异步更新一定会存在着不可避免的一致性问题，并且也存在着数据丢失的风险（数据写入缓存但还未入库时，如果宕机了，那么这些数据就丢失了）
总结：缓存在实际项目中应用非常多，而最常用的缓存模式就是 Cache-Aside，所以深入理解 Cache-Aside是关键。
