面试题答案
一键面试Cache - Aside（旁路缓存）
- 策略简述：应用程序先从缓存中读取数据。如果缓存命中，直接返回数据；若缓存未命中，从数据库读取数据，然后将数据写入缓存，再返回给应用程序。写操作时，先更新数据库，然后使缓存失效（而不是更新缓存）。这样可确保数据库是数据源的唯一真相，避免缓存与数据库不一致。
- 适用场景：适用于读多写少的场景，比如电商商品详情页展示。商品信息更新频率低，但大量用户会频繁读取商品详情，使用Cache - Aside可大大提升读取性能，同时通过写操作使缓存失效，保证数据最终一致性。
Write - Through（直写式缓存）
- 策略简述：当有数据更新时，同时更新数据库和缓存，保证两者数据实时一致。读操作和Cache - Aside类似，先查缓存，命中则返回，未命中从数据库读取并写入缓存。
- 适用场景：适用于对数据一致性要求极高的场景，如银行账户余额信息。每一次余额变动都必须保证数据库和缓存数据一致，不允许出现短暂的数据不一致情况，否则可能导致金融风险。
Write - Behind Caching（回写式缓存）
- 策略简述：写操作时，只更新缓存，然后将更新操作异步批量写入数据库。读操作先从缓存读取，缓存未命中时从数据库读取并写入缓存。这种策略可显著提升写操作性能，但存在缓存数据丢失和数据不一致风险，因为在异步写入数据库前若缓存故障，数据可能丢失。
- 适用场景：适用于写操作性能要求高，且能容忍一定时间数据不一致的场景，如日志记录。日志写入主要关注写入速度，对实时一致性要求不高，使用Write - Behind Caching可快速记录日志，再异步批量写入持久化存储。