面试准备

缓存模式首先要确保自己能够记住这些模式，其次要在公司内部收集一些信息：

• 公司有没有使用缓存模式，使用了哪些，有没有遇到过缓存一致性的问题，最后如何解决的？

• 业务使用了缓存后，是如何更新缓存和数据库中的数据的？有没有一致性问题？

缓存模式用的好可以有效缓解数据一致性问题，也可以用于解决缓存穿透、击穿和雪崩的问题。

缓存模式简单来说就是系统里有缓存和数据库，读写数据都要操作这两者。

基本思路

自我介绍的时候提起缓存模式的话题

我对缓存模式有比较深刻的理解，平时会用缓存模式来解决很多问题，比如缓存穿透、雪崩和击穿。

如果面试官问了解哪些缓存模式或用过哪些缓存模式

缓存模式有Cache Aside、Read Through、Write Through、Write Back、Singleflight。除此以外，我还用过删除缓存和延迟双删。

严格意义上，删除缓存和延迟双删不是缓存模式，但是在面试中比较常见，可以顺便提一下。

Cache Aside

什么都不做的时候就是Cache Aside，这个模式把缓存看作一个独立的数据源，当写入的时候，业务方来控制写入顺序。

当读取的时候也是由业务方来控制。

你先介绍读写的基本操作

Cache Aside是最基本的缓存模式，在这个模式下，业务代码就是把缓存看成是和数据库一样独立的数据源，然后业务代码控制怎么写入缓存，怎么写入数据库。一般情况下，都是优先写入数据库。

最后一句提到了优先写入数据库，那么面试官就会追问为什么先写入数据库

先写数据库是因为大多数业务场景下数据都是以数据库为准的，也就是如果写入数据库成功了，就可以认为这个操作成功了。即使写入缓存失败，但是缓存本身会有过期时间，过期后重新加载，数据就会恢复一致。

最后要加一句总结

不管是先写数据库还是先写缓存，Cache Aside都不能解决数据一致性问题。

如果面试官追问为什么都不能解决，或者有什么不一致的场景，按照图里面的内容来回答就可以。注意观察图里的线程2，是后面开始执行，但是先结束的。

Read Through

这个缓存模式叫做读穿透，核心是当缓存里没有数据的时候，缓存会代替你去数据库里面把数据加载出来，并且缓存起来。

而写入的时候，就和 Cache Aside 一样。

Read Through 也是一个很常用的缓存模式。Read Through 是指在读缓存的时候，如果缓存未命中，那么缓存会代替业务代码去数据库中加载数据。

这种模式有两个异步变种，一种是异步写回缓存，一种是完全异步加载数据，然后写回缓存。当然，不管是什么变种，Read Through 都不能解决缓存一致性的问题。

可以注意到，Read Through 只管了读的部分，而写的部分是完全没有管的，所以它的写过程和 Cache Aside 是一样的。因此，它一样有缓存一致性的问题。要是面试官追问，你就用 Cache Aside 中的分析来回答。

最后我们提到异步加载数据，也就是为了引出亮点。

亮点：异步方案

Read Through模式在发现缓存里面没有数据的时候，加载数据、缓存起来这两个步骤是可以考虑异步执行的。所以可以先回答第一个变种。

缓存可以在从数据库加载了数据之后，立刻把数据返回业务代码，然后开启一个线程异步更新缓存。

既然缓存数据这个步骤可以异步，那么从数据库中加载数据也可以异步。

第二个变种是直接让整个加载和回写缓存的过程都异步执行。也就是说，如果缓存未命中，那么就直接返回一个错误或者默认值，然后缓存异步地去数据库中加载，并且回写缓存。和第一个变种比起来，这种变种的缺陷是业务方在当次调用中只能拿到错误或者默认值。

然后你可以总结一下什么场景可以使用这两个变种。

如果业务方对响应时间的要求非常苛刻，那么就可以考虑使用变种二。代价就是业务方会收到错误响应或者默认值。而变种一其实收益很小，只有在缓存操作很慢的时候才会考虑。比如说缓存大对象，又或者要把一个大对象序列化之后再存储到缓存里面。