Cache-Aside
该模式是从数据仓库中将数据加载到缓存中，从而提高访问速度的一种模式。该模式可以有效的提高性能，同时也能一定程度上保证缓存中的数据和数据仓库中的数据的一致性，和同步数据到数据仓库中。
（1）读请求常见流程(最佳实践)
应用首先会判断缓存是否有该数据，缓存命中直接返回数据，缓存未命中即缓存穿透到数据库，从数据库查询数据然后回写到缓存中，最后返回数据给客户端。
（2）写请求常见流程(最佳实践)
首先更新数据库，然后从缓存中删除该数据。
为什么要删除缓存，直接更新不就行了？这里涉及到几个坑，一步步踩下去。
踩坑
Cache aside策略如果用错就会遇到深坑，下面我们来逐个踩。
踩坑一：先更新数据库，再更新缓存
如果同时有两个写请求需要更新数据，每个写请求都先更新数据库再更新缓存，在并发场景可能会出现数据不一致的情况。
如上图的执行过程：
（1）写请求1更新数据库，将 age 字段更新为18；
（2）写请求2更新数据库，将 age 字段更新为20；
（3）写请求2更新缓存，缓存 age 设置为20；
（4）写请求1更新缓存，缓存 age 设置为18；
执行完预期结果是数据库 age 为20，缓存 age 为20，结果缓存 age为18，这就造成了缓存数据不是最新的，出现了脏数据。
踩坑二：先删缓存，再更新数据库
如果写请求的处理流程是先删缓存再更新数据库，在一个读请求和一个写请求并发场景下可能会出现数据不一致情况。
如上图的执行过程：
（1）写请求删除缓存数据；
（2）读请求查询缓存未击中(Hit Miss)，紧接着查询数据库，将返回的数据回写到缓存中；
（3）写请求更新数据库。
整个流程下来发现数据库中age为20，缓存中age为18，缓存和数据库数据不一致，缓存出现了脏数据。
踩坑三：先更新数据库，再删除缓存
在实际的系统中针对写请求还是推荐先更新数据库再删除缓存，但是在理论上还是存在问题，以下面这个例子说明。
如上图的执行过程：
（1）读请求先查询缓存，缓存未击中，查询数据库返回数据；
（2）写请求更新数据库，删除缓存；
（3）读请求回写缓存；
整个流程操作下来发现数据库age为20，缓存age为18，即数据库与缓存不一致，导致应用程序从缓存中读到的数据都为旧数据。
但我们仔细想一下，上述问题发生的概率其实非常低，因为通常数据库更新操作比内存操作耗时多出几个数量级，上图中最后一步回写缓存（set age 18）速度非常快，通常会在更新数据库之前完成。
如果这种极端场景出现了怎么办？我们得想一个兜底的办法：缓存数据设置过期时间。通常在系统中是可以允许少量的数据短时间不一致的场景出现。