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通常来说，当系统写数据到缓存的时候，在某个时点也需要更新缓存后端的数据库。究竟在哪个时点更新后端数据库，是由缓存写策略来控制。

缓存写策略，主要包含两个基础方法，Write-through和Write-behind。

Write-through，写数据到缓存和写数据到数据库是同步的。如果写数据***缓存，那么可以先刷新缓存，然后再写数据库。如果写数据库不***缓存，这个时候是可以直接写数据库了。等到读的时候，如果不***缓存，再从数据库中取数据缓存起来。

Write-behind，延后写数据到数据库。其中一种实现方法是异步写数据到数据库。首先写数据到缓存，然后发布一个写事件到消息队列，此时即可响应客户端了。消息队列的消费者处理写事件，将数据写到数据库中。Write-behind如果对于频繁的数据写表操作，是能提高写性能的。当然如果在写缓存成功，但写事件发布成功前，缓存 server 宕机了，也是有可能数据丢失了。

大多数的系统都是读多写少，所以Write-through策略应用相当广泛，就如spring cache 中的CachePut 注解作用。Ehcache缓存支持这两种策略。

***提出这样一个场景，需要从数据库中，取一些数据（数据会不定时改变，相当频繁），然后做一些复杂耗时的计算，再将结果最终保存到数据库中，这个时候我们该如何做缓存？

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