Cache Aside Pattern（旁路缓存模式）
读：从cache中读取数据，若读取到则直接返回；cache中不存在则去database中读取，然后更新到cache。
写：先更新database然后删除cache中的数据。
缓存一致性
多并发情况下，需要延时双删，否则数据会不一致。
出现不一致的情况
1. 事务一往database更新数据
2. 事务二往database更新数据
3. 事务二完成database更新，删除cache中数据
4. 此时接口被访问，更新database数据到cache（此时还在读取未更新到cache）
5. 事务一完成database更新，删除cache中缓存
5. 接口被访问的数据更新到cache
结果：导致cache中的数据是database事务二更新完的数据，事务一的数据尚未更新到cache，此时出现缓存一致性失效。
解决办法：延时双删
- 删除cache中的数据
- 更新database数据
- 延时500ms（延时时间要大于更新数据库时间）
- 删除cache中的数据
此时保证读到的数据必定是最新的。
Read/Write Through Pattern（读写穿透）
读：从cache中读取数据，若读取到则直接返回；cache中不存在则去database中读取，然后更新到cache。
写：先更新cache中的数据，若cache中不存在，则更新database，更新database时同步更新cache。
Write Behind Pattern（异步缓存写入）
读：从cache中读取数据，若读取到则直接返回；cache中不存在则去database中读取，然后更新到cache。
写：先更新cache中的数据，若cache中不存在，则更新database，更新database时异步更新cache。
