最经典的缓存+数据库读写的模式，cache aside pattern

1、Cache Aside Pattern

1）读的时候先读缓存，缓存没有的话，那么就读数据库，然后取出数据放入缓存，同时返回响应。
2）更新的时候，先删除缓存，再更新数据库

2、为什么是删除缓存而不是更新缓存

原因很简单，很多时候，复杂点的缓存场景，不仅仅是数据库中直接取出来的值。
商品详情页的系统，修改库存，只修改了某个表的某些字段，但是要真正把这个影响的最终的库存计算出来，可能还需要从其他表查询一些数据，然后进行一些复杂的运算，才能最终计算出现在最新的库存是多少，然后才能将库存更新到缓存中去
比如可能更新了某个表的一个字段，然后其对应的缓存，是需要查询另外两个表的数据，并进行运算，才能计算出缓存最新的值
更新缓存的代价是很高的
是不是说，每次修改数据库的时候，都一定要将其对应的缓存去跟新一份？也许有的场景是这样的，但是对于比较复杂的缓存数据计算的场景，就不是这样了
如果你频繁修改一个缓存涉及的多个表，那么这个缓存会被频繁的更新，频繁的更新缓存
但是问题在于，这个缓存到底会不会被频繁访问到？？？
举个例子，一个缓存涉及的表的字段，在1分钟内就修改了20次，或者是100次，那么缓存跟新20次，100次; 但是这个缓存在1分钟内就被读取了1次，有大量的冷数据
28法则，黄金法则，20%的数据，占用了80%的访问量

实际上，如果你只是删除缓存的话，那么1分钟内，这个缓存不过就重新计算一次而已，开销大幅度降低每次数据过来，就只是删除缓存，然后修改数据库，如果这个缓存，在1分钟内只是被访问了1次，那么只有那1次，缓存是要被重新计算的，用缓存才去算缓存

其实删除缓存，而不是更新缓存，就是一个lazy计算的思想，不要每次都重新做复杂的计算，不管它会不会用到，而是让它到需要被使用的时候再重新计算mybatis，hibernate，懒加载，思想

查询一个部门，部门带了一个员工的list，没有必要说每次查询部门，都里面的1000个员工的数据也同时查出来啊

80%的情况，查这个部门，就只是要访问这个部门的信息就可以了
先查部门，同时要访问里面的员工，那么这个时候只有在你要访问里面的员工的时候，才会去数据库里面查询1000个员工

最后

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