绝大多数互联网系统，都使用 MySQL 加上 Redis 这对儿经典的组合来解决这个问题。 Redis 作为 MySQL 的前置缓存，可以替 MySQL 挡住绝大部分查询请求，很大程度上缓解了 MySQL 并发请求的压力。

更新缓存的最佳方式

虽然Redis支持持久化到磁盘中，还支持主从复制。但是Redis仍然是一个不可靠的存储，他在设计上天然就不保证数据的可靠性。

即使Redis一般做缓存，也需要考虑Redis的数据丢失问题。做到即使Redis发生了数据丢失，也不影响系统的数据准确性。

Read Through策略

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Write Through策略

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这种策略大多数情况，没有问题。但是在并发请求，有概率出现脏数据的问题。

比如，一个读请求和一个写请求

  1. 读请求，读到数据库的版本A
  2. 写请求，更新数据库的数据为版本B，更新缓存为版本B
  3. 读请求，更新缓存为版本A

Cache Aside

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Cache Aside 模式在更新数据的时候，并不去尝试更新缓存，而是去删除缓存。更优一下，但是也有问题。

比如，一个读请求和一个写请求

  1. 读请求，读到数据库的版本A
  2. 写请求，更新数据库的数据为版本B，删除缓存