Redis具有三种读写策略：绕过缓存模式策略，阅读和写作渗透策略以及异步缓存写作策略。
这三个缓存阅读和写作策略具有自己的优势，没有最好的。我们需要根据实际业务方案选择最合适的业务方案。
跨路高速缓存模式是一种缓存读取和写作模式，我们通常使用更多，更适合阅读请求。
服务器需要同时维护，并且结果应遵守结果。
阅读和写作步骤：如下所示：
阅读：如下所示：
自我思考这样一个问题：“如果您可以在编写数据的过程中首先删除缓存，您是否更新DB？”
答：答案绝对是不可能的，因为这可能会导致数据库和缓存数据不一致的问题。例如，目前的数据在DB和CACHE中为100。请求1需要更新为200。如果您更新数据库，请求1已删除缓存，但是当数据库未完成时，请有一个请求2读取数据。首先转到缓存以阅读，发现缓存已删除，然后在编写缓存之前，然后转到数据库读取100（在此TimereQuest 1中）。目前，请求1完成。目前，数据库中的数据为200，缓存为100，这是不一致的。
可以简要地描述为：
请求1在缓存中删除数据
在思考：“在编写数据的过程中，如果您首先编写BD，它不会导致数据与删除缓存不一致吗？”
答案：从理论上讲，数据仍然存在不一致的数据，但是概率很小，因为缓存写作速度比数据库编写速度快得多。
例如，请求1首先读取数据，请求2然后编写数据A，如果缓存中不存在数据，则数据A将转到数据库以读取，目前数据库与缓存不一致。
这个过程可以简单地描述为：
请求1读取数据a->请求2以将更新数据a写入数据库，然后在缓存中删除数据
缺点读写，穿透了中间服务端被视为主要数据存储，从中读取数据并将数据写入其中。该服务负责读取和编写此数据，从而降低了应用程序的责任。
阅读和写作步骤：如下所示：
阅读：如下所示：
读取和写作渗透实际上是在旁路缓存上方包装的。在旁路缓存，读取请求时，如果其中没有相应的数据，客户端负责编写数据本身，并且读取和写作渗透是为了自身服务写缓存。这对客户透明。
像旁路缓存一样，也存在一个问题，即第一个请求数据不得在读写渗透中。对于热数据，您可以提前将其写入缓存。
异步缓存的写作和读写渗透非常相似，这两者都是由服务负责和读写的。
两者之间的最大区别是，读取和写入渗透是同步更新，而异步缓存写作仅更新，而不是直接更新，而是作为异步批次更新。
显然，这种方法给数据一致性带来了更大的挑战。例如，数据可能不会更新异步，并且该服务可能会挂起。
在我们通常的开发过程中，这种策略也很罕见，但这并不意味着其应用方案很小。例如，消息队列中消息的异步写入使用此策略。
异步缓存的写作表现非常高。它非常适合使用数据的使用通常会更改，并且数据的一致性要求不那么高，例如观点和赞美。
参考：https：//javaguide.cn/database/redis/3-upmonly-userd-ded-nd-write-strategies.html