cache更新策略
更新策略:
1.Cache Aside
- get：从cache取数据，没有得到，则从数据库中取数据，成功后，放到缓存中(热点数据做同步处理)
- update: 更新数据库，成功后，删除缓存
2.同步+异步双保险更新
只有同步更新没有异步更新时，多线程进行更新会存在问题，db先A后B，缓存先B后A；
3.Read/Write Through
- Read Through
Read Through 套路就是在查询操作中更新缓存，也就是说，当缓存失效的时候（过期或LRU换出），Cache Aside是由调用方负责把数据加载入缓存，而Read Through则用缓存服务自己来加载，从而对应用方是透明的。
- Write Through
Write Through 套路和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，然后再由Cache自己更新数据库（这是一个同步操作）
其中的Memory可以理解为就是我们例子里的数据库。
4.Write Behind Caching
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。这个设计的好处就是直接操作内存速度快。因为异步，Write Behind Caching 更新模式还可以合并对同一个数据的多次操作到数据库，所以性能的提高是相当可观的。
但其带来的问题是，数据不是强一致性的，而且可能会丢失。另外，Write Behind Caching 更新模式实现逻辑比较复杂，因为它需要确认有哪些数据是被更新了的，哪些数据需要刷到持久层上(dirty)。只有在缓存需要失效的时候，才会把它真正持久起来。
参考资料：缓存更新的套路 | 酷 壳 - CoolShell