缓存服务的更新策略有哪些？
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典型的缓存模式，一般有如下几种：
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Cache Aside
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Read/Write Through
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Write Behind
每种模式都有不同的特点，适应与不同的项目场景，下面来依次看看：
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Cache Aside 模式
这是大家经常用到的一种策略模式。这种模式主要流程如下：
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应用在查询数据的时候，先从缓存Cache中读取数据，如果缓存中没有，则再从数据库中读取数据，得到数据库的数据之后，将这个数据也放到缓存Cache中。
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如果应用要更新某个数据，也是先去更新数据库中的数据，更新完成之后，则通过指令让缓存Cache中的数据失效。
这里为什么不让更新操作在写完数据库之后，紧接着去把缓存Cache中的数据也修改了呢？
主要是因为这样做的话，就有2个写操作的事件了，担心在并发的情况下会导致脏数据，举个例子：
假如同时有2个请求，请求A和请求B，并发的执行。请求A是要去读数据，请求B是要去更新数据。初始状态缓存中是没有数据的，当请求A读到数据之后，准备往回写的时候，此刻，请求B正好要更新数据，更新完了数据库之后，又去把缓存更新了，那请求A再往缓存中写的就是旧数据了，属于脏数据。
那么 Cache Aside 模式就没有脏数据问题了吗？不是的，在极端情况下也可能会产生脏数据，比如：
假如同时有2个请求，请求A和请求B，并发的执行。请求A是要去读数据，请求B是要去写数据。假如初始状态缓存中没有这个数据，那请求A发现缓存中没有数据，就会去数据库中读数据，读到了数据准备写回缓存中，就在这个时候，请求B是要去写数据的，请求B在写完数据库的数据之后，又去设置了缓存失效。这个时候，请求A由于在数据库中读到了之前的旧数据，开始往缓存中写数据了，此时写进入的就也是旧数据。那么最终就会导致，缓存中的数据与数据库的数据不一致，造成了脏数据。
不过这种概率比上面一种概率要小很多。所以整体而言 Cache Aside 模式 还是一种比较简单实用的方式。
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Read/Write Through 模式
这个模式其实就是将 缓存服务 作为主要的存储，应用的所有读写请求都是直接与缓存服务打交道，而不管最后端的数据库了，数据库的数据由缓存服务来维护和更新。不过缓存中数据变更的时候是同步去更新数据库的，在应用的眼中只有缓存服务。
流程就相当简单了：
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应用要读数据和更新数据都直接访问缓存服务
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缓存服务同步的将数据更新到数据库
这个模式出现脏数据的概率就比较低，但是就强依赖缓存了，对缓存服务的稳定性有较大要求，另外，增加新缓存节点时还会有初始状态空数据问题。
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Write Behind 模式
这个模式就是 Read/Write Through 模式 的一个变种。区别就是 Read/Write Through 模式的缓存写数据库的时候是同步的，而 Write Behind 模式 的缓存操作数据库是异步的。
流程如下：
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应用要读数据和更新数据都直接访问缓存服务
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缓存服务异步的将数据更新到数据库（通过异步任务）
这个模式的特点就是速度很快，效率会非常高，但是数据的一致性比较差，还可能会有数据的丢失情况，实现逻辑也较为复杂。
以上就是目前三种主流的缓存更新策略，另外还有Refrsh-Ahead模式等由于使用的不是很常见就不详细介绍了。
缓存是互联网项目中非常普遍的一个提高效率的方案，用法比较多，也比较关键，大家可以一起交流。
