但是，其带来的问题是，数据不是强一致性的，而且可能会丢失（我们知道Unix/linux非正常关机会导致数据丢失，类似这种情况） 。
另外，Write Back实现逻辑比较复杂，因为他需要track有哪些数据是被更新了的，需要刷到持久层上 。操作系统的write back会在仅当这个cache需要失效的时候，才会被真正持久起来，比如，内存不够了 ， 或是进程退出了等情况，这又叫lazy write 。
四、总结对于这个老生常谈的问题，分析起来其实并不简单 。
额外分享几点自己心得给你：
1、性能和一致性不能同时满足，为了性能考虑，通常会采用「最终一致性」的方案；
2、掌握缓存和数据库一致性问题，核心问题有 3 点：缓存利用率、并发、缓存 + 数据库一起成功问题；
3、失败场景下要保证一致性，常见手段就是「重试」，同步重试会影响吞吐量，所以通常会采用异步重试的方案；
4、订阅变更日志的思想，本质是把权威数据源（例如 MySQL）当做 leader 副本，让其它异质系统（例如 redis / Elasticsearch）成为它的 follower 副本，通过同步变更日志的方式，保证 leader 和 follower 之间保持一致 。
面讲到的几种缓存更新的设计方式，都是前人总结出来的经验，这些方式或多或少都有一些弊端 ， 并不完美，实际上也很难有完美的设计 。大家在做系统设计的时候 ， 也不要去追求完美，要有一些取舍，找到一种最适合自己业务场景的方式就行 。
【让数据库和缓存数据保持一致的三种策略】
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