旁路缓存模式
服务端需要同时维系db和cache,并且是以db的结果为准，
如果是更新：
- 先更新 db
- 然后直接删除 cache 。
读 :
- 从 cache 中读取数据，读取到就直接返回
- cache 中读取不到的话，就从 db 中读取数据返回
- 再把数据放到 cache 中。
现在我们再来分析一下 Cache Aside Pattern 的缺陷。
缺陷 1：首次请求数据一定不在 cache 的问题
解决办法：可以将热点数据可以提前放入 cache 中。
缺陷 2：写操作比较频繁的话导致 cache 中的数据会被频繁被删除，这样会影响缓存命中率 。
解决办法：
- 数据库和缓存数据强一致场景：更新 db 的时候同样更新 cache，不过我们需要加一个锁/分布式锁来保证更新 cache 的时候不存在线程安全问题。
- 可以短暂地允许数据库和缓存数据不一致的场景：更新 db 的时候同样更新 cache，但是给缓存加一个比较短的过期时间，这样的话就可以保证即使数据不一致的话影响也比较小。(#read-write-through-pattern-读写穿透)
读写穿透
Read/Write Through Pattern 中服务端把 cache 视为主要数据存储，从中读取数据并将数据写入其中。cache 服务负责将此数据读取和写入 db，从而减轻了应用程序的职责。
异步缓存写入
Write Behind Pattern 和 Read/Write Through Pattern 很相似，两者都是由 cache 服务来负责 cache 和 db 的读写。
