同步：操作分布式锁住
异步：mq 消息保证、binlog 保证
持久化缓存处理——持久化内存Redis 持久化内存
数据库、本地（还可以通过 hash优化一下）、redis
## 缓存模式
### 基本思路
- **Cache Aside（旁路缓存）**
- 写操作：业务代码写数据库，再写缓存
- 读操作：业务代码读缓存，缓存未命中读数据库
- 一致性问题：先写数据库或先写缓存都有一致性问题
- **Read Through（读穿）**
- 写操作：和Cache Aside一样
- 读操作：业务代码读缓存，缓存会去加载数据
- 缓存可以直接返回错误或者默认值
- 缓存可以加载了数据库之后返回
- 缓存可以加载了数据库数据，并回写缓存之后返回
- 存在一致性问题
- **Write Through（写穿）**
- 写操作：写入到缓存，缓存去更新数据库；读操作：和Cache Aside一样
- 存在一致性问题
- **Write Back（回写/写回）**
- 特点——读写缓存：缓存过期的时候才回写到数据库；存在数据丢失的可能
- 使用场景——不介意少量数据丢失；缓存本身高可用
- 一致性问题
- 回写之前，数据库和缓存数据不一致，但是对于用户来说是一致的
- 用 **SETNX（设置不存在的键）** 回写规避一致性问题
- **Refresh Ahead（提前刷新）**
- 特点——利用 **CDC（变更数据捕获）** 接口监听数据变更；数据变更之后刷新缓存
- 一致性问题
- 在数据库中数据变更之后，到数据被刷新到缓存之前，数据是不一致的
- 缓存未命中时，使用 **SETNX（设置不存在的键）** 来回写缓存
- **Singleflight（单次请求合并）**
- 特点——多个线程或者协程在缓存未命中时去加载数据；同一个key，只有一个允许过去加载数据，其他都在等待
- 适合高并发场景
- 删除缓存
- 特点：更新数据库之后直接删除缓存——可以立刻删除，也可以异步删除
- 降低缓存命中率
- 存在数据一致性问题
- 延迟双删
- 特点：更新数据库之后直接删除缓存；过一段时间后，再次删除缓存
- 降低缓存命中率
- 加重数据库查询负担
### 用装饰器模式实现缓存模式
- 无侵入式；可适配不同缓存实现
### 选用什么模式
- 因地制宜；面试——考虑延迟双删