缓存的思考与总结
新技术或中间的引入，一定是解决了亟待解决的问题或是显著提升了系统性能，并且这种改变所带来的增幅，可以让我们忽略引入新技术所带来的系统复杂性等负面影响。好比是CAP理论中对C和A的权衡。
什么是缓存
从内存中读取数据，从文件系统通过IO读取磁盘数据，两者在时间上存在较大差异，毫无疑问，从内存中读取数据相较于磁盘会更快，于是便有了缓存，很典型的以空间换时间的运用。
如果数据都放在内存中自然是最好不过，也就没有缓存这么一说了。但目前来看，内存依旧属于紧张资源，需要有选择的将数据（读多写少 ）放入内存作为缓存来使用。
在缓存方面，大多数问题都可以归结到以下两个方面去讨论：
- 缓存命中率
- 数据一致性
缓存命中率
读取数据时，从缓存中是否读取到了数据。系统在设计添加缓存层时，一方面提升系统响应速度，另一方面也能拦截部分查询请求从而分担数据库压力。对于一些我们希望在缓存层被拦截的请求，如果缓存没有命中，那么缓存层将失去意义。比如常说的几个概念：
- 缓存穿透：查询缓存中不存在的键（非法的key），请求到达DB层
- 缓存击穿：查询缓存中不存在的键（尚未构建缓存），请求到达DB层
- 缓存雪崩：缓存大面积失效，请求到达DB层
你会发现，上述都是在描述一个概念：缓存命中率。只不过是不同场景下缓存未命中的情况：
我们希望请求在缓存层被拦截，但由于未命中缓存导致请求到达DB层。所以上述场景的解决方案也都是围绕着：如何提高缓存命中率 来展开的。
缓存击穿还涉及并发场景下缓存重建问题，需要通过加锁来避免。
数据一致性
有了缓存，就意味着有了两份数据，DB层一份，内存一份，那就必然会涉及数据一致性的问题，并且由于是两份数据，数据同步期间必然会存在不一致情况，除非将数据的修改和缓存的修改作为一个原子操作（单体应用）。所以，不能仅仅要设计数据如何读取提高命中率，还要设计数据更新时的策略。也就是说，加入缓存层后，要从读写两方面进行约束，形成闭环，这样才能保证缓存和DB层的数据一致性。
常见的场景必然有成熟的解决方案，对于缓存的数据一致性问题，常见的设计有以下几种：
- 旁路模式
- 直写模式
- 异步写模式
旁路模式 Cache aside
读取时先从缓存中读取数据。如果缓存中没有数据，则从数据库中读取，并将数据写入缓存。更新数据时，先更新数据库，然后再将缓存中的数据失效。
旁路模式中，并发场景下，先更新数据后再删除缓存 和 先删除缓存再更新数据 两者有所不同，即使双删策略保证第二次删除后读取到的都是新数据。
推荐使用先更新数据库再删除缓存 的做法，优点是不存在使用旧数据重建缓存的情况，且数据不一致的窗口期不依赖于第二次删除，也就是说：更新数据后删除缓存前，并发读会读到旧缓存，但更新数据且删除缓存后，不一致窗口期便结束了。假如设定的第二次删除的延时是1小时，先更新数据库再删除缓存 这种方式会在删除缓存后结束数据不一致；但先删除缓存再更新数据的方式则强依赖与第二次删除，会在1小时后才结束数据不一致。
双写模式
顾名思义，既写数据库，又写缓存。包括直写和异步写（严格的双写是指一份数据同时写入两种存储介质，这里的异步写归结到双写模式下便于记忆）
直写模式 write through
读取时先从缓存中读取数据,在写入数据时，数据同时写入缓存和数据库
异步写 Write Behind
写入数据时，数据只更新缓存，并异步批量刷新到数据库中
旁路和双写
为了方便理解和区分旁路和双写模式，最简单的区分就是：
旁路模式中，缓存更新（失效重建）是被动 的，由后续的读操作进行缓存重建；而双写模式则是主动更新缓存
旁路模式和双写模式是保证缓存和DB数据一致性的常用做法。分布式系统中也存在一些在旁路和双写基础上进行改进增强的设计，比如旁路模式+TTL过期时间，双写+补偿机制等，用来处理缓存操作失败时的场景，感兴趣的可以继续研究。
案例
写这篇偏总结性的文章，起因是之前写的一个IDEA插件 ，在第一版设计的时候，考虑到之后插件记录的数据增多，于是通过代理模式预留了扩展。
这里通过代理模式添加缓存层，在代理对象中统一进行缓存的处理。
由于插件开发是单体应用且不考虑多线程场景（多编辑器同时操作一个源文件时，会提示并拒绝），所以这里我们使用旁路模式实现最简单的LRU缓存。具体怎么做呢？
- 读操作优先读缓存，缓存没有再读DB（这里是持久化文件）
- 数据一旦发生修改，例如修改了高亮记录中的笔记内容，则失效缓存，等待下一次读取时重新构建缓存即可。
但是有个问题：这里使用的缓存key和value，key是源码文件名称，value是该文件所有的高亮笔记。这里缓存的粒度很大，如果每次修改一条高亮笔记就重建整个源码文件的数据，不是很合理。所以还是双写模式更适合，避免牵一发动全身。每次更新笔记，只更新缓存中笔记列表里面相同ID的缓存记录即可。