1、只读缓存模式：每次修改直接写入后端数据库，如果Redis缓存不命中，则什么都不用操作，如果Redis缓存命中，则删除缓存中的数据，待下次读取时从后端数据库中加载最新值到缓存中。
2、读写缓存模式+同步直写策略：由于Redis在淘汰数据时，直接在内部删除键值对，外部无法介入处理脏数据写回数据库，所以使用Redis作读写缓存时，只能采用同步直写策略，修改缓存的同时也要写入到后端数据库中，从而保证修改操作不被丢失。但这种方案在并发场景下会导致数据库和缓存的不一致，需要在特定业务场景下或者配合分布式锁使用。
当一个系统引入缓存时，需要面临最大的问题就是，如何保证缓存和后端数据库的一致性问题，最常见的3个解决方案分别是Cache Aside、Read/Write Throught和Write Back缓存更新策略。
1、Cache Aside策略：就是文章所讲的只读缓存模式。读操作命中缓存直接返回，否则从后端数据库加载到缓存再返回。写操作直接更新数据库，然后删除缓存。这种策略的优点是一切以后端数据库为准，可以保证缓存和数据库的一致性。缺点是写操作会让缓存失效，再次读取时需要从数据库中加载。这种策略是我们在开发软件时最常用的，在使用Memcached或Redis时一般都采用这种方案。
2、Read/Write Throught策略：应用层读写只需要操作缓存，不需要关心后端数据库。应用层在操作缓存时，缓存层会自动从数据库中加载或写回到数据库中，这种策略的优点是，对于应用层的使用非常友好，只需要操作缓存即可，缺点是需要缓存层支持和后端数据库的联动。
3、Write Back策略：类似于文章所讲的读写缓存模式+异步写回策略。写操作只写缓存，比较简单。而读操作如果命中缓存则直接返回，否则需要从数据库中加载到缓存中，在加载之前，如果缓存已满，则先把需要淘汰的缓存数据写回到后端数据库中，再把对应的数据放入到缓存中。这种策略的优点是，写操作飞快（只写缓存），缺点是如果数据还未来得及写入后端数据库，系统发生异常会导致缓存和数据库的不一致。这种策略经常使用在操作系统Page Cache中，或者应对大量写操作的数据库引擎中。
除了以上提到的缓存和数据库的更新策略之外，还有一个问题就是操作缓存或数据库发生异常时如何处理？例如缓存操作成功，数据库操作失败，或者反过来，还是有可能会产生不一致的情况。
比较简单的解决方案是，根据业务设计好更新缓存和数据库的先后顺序来降低影响，或者给缓存设置较短的有效期来降低不一致的时间。如果需要严格保证缓存和数据库的一致性，即保证两者操作的原子性，这就涉及到分布式事务问题了，常见的解决方案就是我们经常听到的两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）、TCC、消息队列等方式来保证了，方案也会比较复杂，一般用在对于一致性要求较高的业务场景中。
