快取的過期時間問題：設計快取的過期時間需要非常的有技巧，且必須與業務實際情況相結合。因為如果設計的過期時間太短了，那會導致快取效果不佳，且還會造成頻繁的從資料庫中往快取裡寫資料。如果快取設計的過期時間太長了，又會導致記憶體的浪費。
快取的命中率問題：這也是設計快取中需要存放哪些資料的很重要一點，如果設計的不好，可能會導致快取命中率過低，失去快取效果。一般對於熱點資料而言，要保證命中率達到70%以上效果最佳。
快取的穿透/雪崩問題：是指如果快取服務一旦宕機或全部丟失，那麼有可能一瞬間所有的流量都直接打到了後端資料庫上，可能會造成連鎖反應，瞬間的請求高峰極有可能導致資料庫無法承載。
典型的快取模式，一般有如下幾種：
cache aside
read/write through
write behind
應用在查詢資料的時候，先從快取cache中讀取資料，如果快取中沒有，則再從資料庫中讀取資料，得到資料庫的資料之後，將這個資料也放到快取cache中。
如果應用要更新某個資料，也是先去更新資料庫中的資料，更新完成之後，則通過指令讓快取cache中的資料失效。
這裡為什麼不讓更新操作在寫完資料庫之後，緊接著去把快取cache中的資料也修改了呢？
主要是因為這樣做的話，就有2個寫操作的事件了，擔心在併發的情況下會導致髒資料，舉個例子：假如同時有2個請求，請求a和請求b，併發的執行。請求a是要去讀資料，請求b是要去更新資料。初始狀態快取中是沒有資料的，當請求a讀到資料之後，準備往回寫的時候，此刻，請求b正好要更新資料，更新完了資料庫之後，又去把快取更新了，那請求a再往快取中寫的就是舊資料了，屬於髒資料。
那麼 cache aside 模式就沒有髒資料問題了嗎？不是的，在極端情況下也可能會產生髒資料，比如：
假如同時有2個請求，請求a和請求b，併發的執行。請求a是要去讀資料，請求b是要去寫資料。假如初始狀態快取中沒有這個資料，那請求a發現快取中沒有資料，就會去資料庫中讀資料，讀到了資料準備寫回快取中，就在這個時候，請求b是要去寫資料的，請求b在寫完資料庫的資料之後，又去設定了快取失效。這個時候，請求a由於在資料庫中讀到了之前的舊資料，開始往快取中寫資料了，此時寫進入的就也是舊資料。那麼最終就會導致，快取中的資料與資料庫的資料不一致，造成了髒資料。
不過這種概率比上面一種概率要小很多。所以整體而言 cache aside 模式 還是一種比較簡單實用的方式。
這個模式其實就是將 快取服務 作為主要的儲存，應用的所有讀寫請求都是直接與快取服務打交道，而不管最後端的資料庫了，資料庫的資料由快取服務來維護和更新。不過快取中資料變更的時候是同步去更新資料庫的，在應用的眼中只有快取服務。
流程就相當簡單了：
應用要讀資料和更新資料都直接訪問快取服務
快取服務同步的將資料更新到資料庫
這個模式出現髒資料的概率就比較低，但是就強依賴快取了，對快取服務的穩定性有較大要求，另外，增加新快取節點時還會有初始狀態空資料問題。
這個模式就是 read/write through 模式 的乙個變種。區別就是 read/write through 模式的快取寫資料庫的時候是同步的，而 write behind 模式 的快取運算元據庫是非同步的。
流程如下：
應用要讀資料和更新資料都直接訪問快取服務
快取服務非同步的將資料更新到資料庫（通過非同步任務）
這個模式的特點就是速度很快，效率會非常高，但是資料的一致性比較差，還可能會有資料的丟失情況，實現邏輯也較為複雜。
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