缓存更新是指在数据发生变化时，保持缓存和数据库的数据一致性的问题。如果缓存和数据库的数据不一致，会导致用户看到过期或者错误的数据，影响业务逻辑和用户体验。
为了实现缓存更新，我们可以采用以下四种方式：
Cache Aside策略：应用程序直接与数据库和缓存交互，并负责维护缓存的一致性
Read/Write Through策略：应用程序只和缓存交互，而是使用缓存与数据库交互
Write Behind 策略：应用程序只和缓存交互。当有数据更新时，只更新缓存，不直接更新数据库，改为异步的方式更新数据库
Refresh-Ahead策略：应用程序只和缓存交互，由后台服务与数据库交互
不同于以上三种，应用程序无需等待数据的刷新，也无需自己去触发数据的刷新，而是后台服务来完成这些操作
Cache Aside策略上文已经介绍过了，它是通过应用层面来实现的，分为两种场景：
如下图所示：通过代码查询缓存，缓存命中则返回，如果没有命中则查询数据库并设置值
如下图所示：通过代码更新缓存，先更新数据库，后更新缓存
这种策略简单易用，但是需要维护缓存和数据库的一致性，可能出现缓存穿透或缓存雪崩的问题，一般采用延迟双删来保证最终一致性
延迟双删是一种保证数据一致性的常用策略，它的基本思想是在更新数据库后，先删除缓存，然后等待一段时间，再次删除缓存。这样做的目的是为了防止在数据库和缓存主从同步的过程中，有其他请求查询到旧的缓存数据，并写回到缓存中，具体的流程如下：
延迟双删的休眠时间是根据业务读取数据平均耗时来设置的，目的是确保读请求可以结束，写请求可以删除读请求造成的脏数据的问题。一般来说，休眠时间可以设置为500毫秒左右，但具体还要根据实际情况调整。休眠时间设置过长会影响性能和实时性，设置过短会导致数据不一致的风险。
延迟双删的优点是简单易实现，能够提高数据的最终一致性。但是延迟双删的缺点也非常明显：
Read/Write Through只与缓存做交互，分为两种场景：
如下图所示：先查询缓存，如果缓存没有，由缓存去数据库查询，而不是应用层，查询后更新缓存
如下图所示：先更新缓存，再由缓存同步更新数据库
Write Behind 策略是指在写入数据时，只更新缓存中的数据，然后建立一个异步任务或者定时任务来批量更新数据库中的数据。这样，应用程序无需等待数据库的响应，也无需自己去同步更新数据库和缓存，而是交由缓存服务来完成这些操作，如下图所示：
是指在读取数据时，如果缓存中的数据即将过期，则由后台线程或服务自动从数据库中查询最新的数据，并将数据写入缓存中，然后返回给应用程序。不同于以上三种，应用程序无需等待数据的刷新，也无需自己去触发数据的刷新，而是交由后台线程或服务来完成这些操作。其中后台线程或服务的实现通常是使用CDC模式去实现的
Refresh-Ahead 模式的工作原理如下：
CDC，全称为Change Data Capture。它是一种软件设计模式，通过监测数据变更(新增、修改、删除等)而对变更的数据进行进一步处理的一种设计模式。CDC 可以帮助实现数据同步、数据仓库加载、数据分析等场景
CDC 的优点：
CDC 的应用场景：
CDC 的实现方式有多种，其中比较成熟的开源项目就是Debezium。它为CDC提供了一套低延迟的数据流平台支持多种数据库。例如：MongoDB、MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle等等。使用Debezium监控数据源，并使用Kafka作为消息服务，将数据源的变化作为事件发送到缓存。这样，缓存可以异步地接收和处理数据变化，而不需要定期地查询数据源
我们介绍了四种常见的缓存更新策略：Cache Aside、Read/Write Through 、Write Behind Caching 、Refresh-Ahead。在实际应用时，应该结合具体业务和应用场景来选择合适的缓存策略，接下来我们通过对比性能、数据一致性、冗余数据、代码复杂度、业务逻辑、可靠性这几个点来说明：
| 策略 | 性能 | 一致性 | 冗余数据 | 代码复杂度 | 业务逻辑 | 可靠性 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Cache Aside | 较高 | 较低 | 较少 | 较高 | 较复杂 | 较低 |
| Read/Write Through | 较低 | 最高 | 较多 | 最高 | 最简单 | 最高 |
| Write Behind Caching | 最高 | 最低 | 较少 | 较低 | 较简单 | 较高 |
| Refresh-Ahead | 次高 | 次高 | 较多 | 最高 | 较复杂 | 最高 |
注意：
Refresh-Ahead策略是假定无CDC的情况下进行对比的
Cache Aside 的性能较高，它只在缓存未命中时才访问数据库Read/Write Through 的性能较低，它在每次读写时都需要访问数据库Write Behind Caching 的性能最高，它只在缓存未命中时才访问数据库，而写入操作是异步的Refresh-Ahead 的性能介于 Cache Aside 和 Write Behind Caching 之间，它只在即将过期时才访问数据库，并且写入操作也是异步的Cache Aside 的数据一致性较低，它只在缓存未命中时才更新缓存，而写入操作则是直接更新数据库，并将缓存中的数据删除或更新Read/Write Through 的数据一致性最高，它在每次读写时都更新数据库和缓存Write Behind Caching 的数据一致性最低，它只在缓存未命中时才更新缓存，而写入操作则是先更新缓存，并在异步更新数据库，有较大的延迟。Refresh-Ahead 的数据一致性介于 Read/Write Through 和 Cache Aside 之间，它保证了缓存中的数据总是最新的，但是有一定的延迟Cache Aside 的冗余数据较少，它只将经常访问的数据保存到缓存中Read/Write Through 的冗余数据较多，它需要将数据库的所有数据都保存到缓存中Write Behind Caching 的冗余数据与 Cache Aside 相同，因为它也只将经常访问的数据保存到缓存中Refresh-Ahead 的冗余数据与 Read/Write Through 相同，它也需要将数据库的所有数据都保存到缓存中Cache Aside 的代码复杂度较高，它需要同时与缓存和数据库交互，并处理可能出现的异常情况Read/Write Through 的代码复杂度最高，它需要实现数据库的读写接口Write Behind Caching 的代码复杂度较低，它只需要实现简单的缓存操作，并在异步执行数据库写入操作Refresh-Ahead 的代码复杂度与 Read/Write Through 相同，他它需要实现数据库的读写接口（关于这点可以使用Debezium）Cache Aside 的业务逻辑较复杂，它需要同时与缓存和数据库交互，且返回的数据是最新的Read/Write Through 的业务逻辑最简单，它只与缓存交互，且返回的数据是最新的Write Behind Caching 的业务逻辑较简单，它也只与缓存交互，且返回的数据是最新的，由于是异步更新，所以比Read/Write Through要复杂一些Refresh-Ahead 的业务逻辑较复杂，它会同时与缓存和数据库交互，需要处理可能出现的异常情况，且返回的数据有可能是旧的，也有可能是新的（关于这点也可以使用Debezium）Cache Aside 的可靠性较低，因为它将缓存作为数据库的辅助层Read/Write Through 的可靠性最高，因为它将缓存作为数据库的代理层Write Behind Caching 的可靠性较高，因为它将缓存作为数据库前置层Refresh-Ahead 的可靠性与 Read/Write Through 相同，因为它也将缓存作为数据库的代理层缓存的四种更新策略，Cache Aside、Read/Write Through 、Write Behind Caching、Refresh-Ahead，本文将介绍这四种策略及如何选择正确的策略