Ⅰ 后台服务异常具体怎么操作
?1、在桌面选中“我的电脑”，鼠标右键选择“管理”；??????2、在“管理”窗口中，选取“服务和应用程序”扩展项目下的“服务”选项（如图），在右侧出现系统服务列表中找到“PrintSpooler”服务，双击进入“PrintSpooler”服务设置；????3、在“PrintSpooler”服务设置窗口中，将“启动类型”设置为“自动”，点击“启动”按钮；此时系统会尝试启动该服务；当服务启动成功后，“服务状态”会显示为“已启动”，重新进行添加或是使用打印机的其它操作。????另外，如果按上述步骤执行后仍无法启动该“打印后台程序服务”，或执行打印机操作时报错依旧，多是与操作系统重要的文件存在问题相关，尝试对电脑查毒后再试；仍有问题，建议备份重要文件后，重新安装操作系统。??-----------------------------------------------------------------大家知道，利用后台打印功能可以确保Windows系统快速将操作控制权限交还给打印操作者，从而确保打印用户始终高效地操作计算机。不过，要是对后台打印功能管理不当的话，有时不但不会提高系统的运行效率，反而会影响打印机的输出速度。为了有效提高打印效率，我们必须对系统的后台打印功能进行合适管理;这不，本文下面就以Windows2003操作系统为例，来向各位详细介绍几则后台打印的管理技巧!????巧移位置，高效应对大批量作业????后台打印功能在默认状态下，会自动将接受到的打印作业，按照打印作业执行时间的先后顺序，依次缓存到Windows2003系统中的“%systemroot%\system32\spool\printers”目录中，之后后台打印功能会自动对当前打印机的工作状态进行监视，以决定到底何时执行某个特定的打印作业。但由于“%systemroot%\system32\spool\printers”目录同时包含了Windows2003的其他系统文件，而在进行大批量打印操作时，系统会频繁地访问这些系统文件，这将导致打印速度以及其他系统性能的严重下降。另外，在进行大批量打印操作时，可能会有不少大容量的打印作业保存在硬盘的“%systemroot%\system32\spool\printers”目录中，如此一来就容易耗用掉宝贵的硬盘资源，从而影响整个计算机的运行性能。有鉴于此，我们必须将后台打印的缓存位置巧妙转移到与操作系统无关的磁盘分区中，以尽可能地降低后台打印功能对系统整体性能的影响，确保打印机能够高效、快速地应对大批量作业。在转移后台打印功能的缓存位置时，可以按下面的方法来操作:????首先单击“开始”菜单中的“设置”选项，从弹出的下级菜单中单击“打印机和传真机”选项，打开打印机的列表窗口，用鼠标选中该窗口中的目标打印机;????接着单击该窗口菜单栏中的“文件”选项，并执行下拉菜单中的“服务器属性”命令，打开打印机服务器属性界面，单击该界面中的“高级”选项卡，进入到如图1所示的高级选项设置界面;????在该界面的“后台打印文件夹”文本框中，你将看到系统默认的后台打印文件夹保存路径为“%systemroot%\system32\spool\printers”，要想更换它的保存路径时，只要在该文本框中直接输入新的路径就可以了;例如，要想把后台打印的缓存位置转移到“F:\qqq”文件夹中时，只要输入“F:\qqq”并重新将计算机系统启动一下就可以了。????不过上面的方法会改变所有打印机后台打印缓存位置，要是在当前计算机系统中安装了多台打印机时，我们有没有法仅仅只转移指定打印机的后台打印缓存位置呢?答案是肯定的，不过这需要通过修改系统的注册表才能实现，这对不熟悉注册表操作的“菜鸟”朋友来说有点难度。但是“菜鸟”朋友们只要依次按照如下步骤，还是可以轻松完成后台打印缓存位置的转移任务的:????依次单击“开始”/“运行”命令，在弹出的“打开”文本框中直接输入字符串命令“regedit”，单击回车键后打开系统的注册表编辑界面;????在该界面的左侧窗格中，用鼠标逐一HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Print\Printers\HPLaserJet4VC注册表子键(其中HPLaserJet4VC为安装在笔者计算机中的指定打印机名称，用户自己的打印机名称可以在打印机列表窗口中清楚地查看到)，如图2所示;??在指定打印机名称的右侧窗格区域中，检查一下是否存在一个名为“SpoolDirectory”的字符串值，要是找不到的话，可以依次单击注册表编辑窗口中的“编辑”/“新建”/“字符串值”命令，并将新创建的字符串值名称设置为“SpoolDirectory”;之后再用鼠标双击该字符串值，在随后出现的“数值数据”设置框中，可以直接输入指定打印机的新缓存路径，最后单击“确定”按钮并刷新一下系统注册表就可以使上述设置生效了。????设置服务，巧妙解决后台打印故障??????有时在计算机系统中添加新的打印机时，我们常会发现系统提示无法运行打印机后台程序的错误，很显然这种打印故障与后台打印功能有关。那么打印机为什么会出现这种故障，我们又该如何解决该故障呢?????后台打印程序无法运行，通常有两种可能，一种可能是打印机的驱动程序由于受到病毒的攻击或者频繁卸载软件的干扰而导致某些驱动文件丢失，另外一种可能就是打印机的后台打印服务由于种种因素导致意外停止，因此要解决这种后台打印故障就需要从两个方面着手:????首先找来最新版本的杀毒软件，将其安装在出现后台打印故障的计算机中，然后通过网络将杀毒程序升级到最新版本，之后再对计算机系统进行彻底查杀，看看计算机中是否有病毒存在;????倘若上面的方法不能解决该后台打印故障的话，那多半是系统的后台打印服务因系统优化或设置不当被意外停止了，此时我们可以按下面的操作来将它重新启动起来:????依次单击“开始”/“控制面板”命令，打开系统的控制面板窗口，双击该窗口中的“管理工具”图标，再在其后弹出的界面中双击“服务”图标，在之后出现的服务列表窗口中，找到“printspooler”服务项目;??用鼠标双击该服务项目，打开如图3所示的服务属性界面，在该界面中我们可以清楚地看到后台打印服务的当前工作状态;要是发现该服务已经被停止的话，只要单击一下该界面中的“启动”按钮，然后将它的启动类型设置为“自动”，最后单击“确定”按钮就可以了。????适时屏蔽，分步排除无法进纸故障??????打印机无法进纸的故障是十分常见的一种故障，除了打印机自身的进纸系统与打印用户自身的不当操作会造成该故障外，打印机的参数设置出错也能引发无法进纸故障，例如要是事先启用了打印机的后台打印功能时，即使操作者已经向打印机发出了打印命令，打印机也不会立即执行进纸操作，这在外人看来还以为是无法进纸故障呢!因此当我们不幸遇到打印机无法进纸故障时，除了要对打印机走纸系统以及放纸操作进行检查外，还需要对后台打印功能进行适时屏蔽一下:????首先单击“开始”菜单中的“设置”选项，从弹出的下级菜单中单击“打印机和传真机”选项，打开打印机的列表窗口，用鼠标选中该窗口中的目标打印机图标，并用鼠标右键单击之;????从弹出的右键菜单中单击“属性”命令，在弹出的打印机属性设置框中单击“高级”标签，然后在对应的标签页面中，看看打印机是否将后台打印功能启用了，要是发现已经启用的话，不妨取消“使用后台打印……”选项，同时将“直接打印到打印机”选项选中，如图4所示，并单击“确定”按钮，再看看是否能排除无法进纸故障;??要是无法消除该故障的话，我们再单击图4标签页面中的“打印机默认值”按钮，在其后弹出的设置窗口中找到“送纸器选择”设置项，检查当前打印机的纸张来源是否是“手动送纸”，如果不是的话，不妨将它调整过来看看是否能排除无法进纸故障。??
Ⅱ 为什么软件无法运行,后台服务找不到应用
软件无法运行,后台服务找不到应用原因如下：
1、内存不足引起
2、软件缓存过多
3、软件版本过低
4、恢复出厂设置
5、安装位置不对
Ⅲ 华为荣耀10老自动清理后台应用和缓存，怎么办
华为手机有一个锁屏清理应用的开关，关闭相关开关可以防止锁屏后自动清理应用：
打开手机管家；
点击锁屏清理应用；
关闭相关应用的开关。
这样操作锁屏后，后台应用就不会被清理掉了。
Ⅳ 网站后台更新缓存出现Internal Server Error，且后台网站也进不去。
一般来说是不关你的事，主要是服务器现在了问题，因为我们浏览网页都是通过我们本地的计算机（也就是电脑）向服务器（也就是网站程序运行的计算机）发出一个请求，然服务器就会发出一个浏览器可以解析的文件数据给本地计算机的浏览器。
服务器程序运行如果出现错误就是会出向请求方出一个显示错误的信息，如果处理好，我们是看不到像你出现的那样不友好的信息的。一般来说都是网站在设计时没有处理好，或者其他原因（如：被人黑了、硬件等等）。
但也有另外一种可能，就是你的计算机或浏览器被木马或病毒感染，那么也有可能会出现这种情况，所以你也可以试一试你杀毒。
如果是网站的问题，建议你不要到这样的网站去购物了，安全性不好。
Ⅳ 注册账号显示缓存数据失效
有可能对方更换了服务器。缓存表面看是地址，地址没有变出现了失效、地址不存在。其实缓存的包含了服务器地址等代码，只是你看不到。一旦后台动了账号的服务器，其服务器地址就变了。地址虽然没有变，但缓存的地址会出现无效的情况。
Ⅵ PHP网站发布文章不能生成html了，后台【更新缓存】功能失效，怎么办急！
如果一开始就不能生成，有可能网站目录的权限不可写；如果一直都能生成，突然不能了，则回想一下此前是否改过模板，可能改出毛病了，退回模板修改之前，也许就解决了。
Ⅶ 如何禁止安卓后台缓存
不建议清理。。这是安卓系统的设计
这种设计本来就是一个非常好的设计，下次启动程序时，会更快，因为不需要读取界面资源。 Android系统这样的设计不仅非常适合移动终端的需要，而且减少了系统崩溃的可能，确保了系统的稳定性。
有的兄弟说后台挂着程序很费电，事实上Android的应用在被切换到后台时，它其实已经被暂停了，并不会消耗cpu资源，只保留了运行状态。 至于QQ、音乐播放之类的程序可以在后台运行，是因为这些程序在后台开启了服务，而服务可以后台运行，所以没有带服务的应用在后台是完全不耗电的，没有必要关闭。
老想着清理内存的同学完全是因为被塞班或者Windows毒害太深，事实上，经常用Taskiller之类的软件关闭后台所有进程，很容易造成系统的不稳定。很多时候出现问题，只要重启就能解决，其原因也在于此。 说了这么多，总结起来很简单，牛B的人自己去操纵系统内存分配的阈值，而普通用户则是想怎么用就怎么用，完全不用去鸟剩余内存的问题，那些内存清理的程序完全可以扔到一边了。
Ⅷ 请教下后台更新DIY缓存无效的问题
d sd d w d无奈的就能玩寄到你家烦不烦如假包换烦人不好吧好吧
Ⅸ 我在网站的后台点击了下更新缓存，我在进入后台就进不进去了，提示“错误”，访问网站也访问不了了，
这应该是您的Web服务器的配置问题
往往是不公开的服务器错误重写功能
Ⅹ 如何保证数据库缓存的最终一致性
对于互联网业务来说，传统的直接访问数据库方式，主要通过数据分片、一主多从等方式来扛住读写流量，但随着数据量的积累和流量的激增，仅依赖数据库来承接所有流量，不仅成本高、效率低、而且还伴随着稳定性降低的风险。
鉴于大部分业务通常是读多写少（读取频率远远高于更新频率），甚至存在读操作数量高出写操作多个数量级的情况。因此， 在架构设计中，常采用增加缓存层来提高系统的响应能力 ，提升数据读写性能、减少数据库访问压力，从而提升业务的稳定性和访问体验。
根据 CAP 原理，分布式系统在可用性、一致性和分区容错性上无法兼得，通常由于分区容错无法避免，所以一致性和可用性难以同时成立。对于缓存系统来说， 如何保证其数据一致性是一个在应用缓存的同时不得不解决的问题 。
需要明确的是，缓存系统的数据一致性通常包括持久化层和缓存层的一致性、以及多级缓存之间的一致性，这里我们仅讨论前者。持久化层和缓存层的一致性问题也通常被称为双写一致性问题，“双写”意为数据既在数据库中保存一份，也在缓存中保存一份。
对于一致性来说，包含强一致性和弱一致性 ，强一致性保证写入后立即可以读取，弱一致性则不保证立即可以读取写入后的值，而是尽可能的保证在经过一定时间后可以读取到，在弱一致性中应用最为广泛的模型则是最终一致性模型，即保证在一定时间之后写入和读取达到一致的状态。对于应用缓存的大部分场景来说，追求的则是最终一致性，少部分对数据一致性要求极高的场景则会追求强一致性。
为了达到最终一致性，针对不同的场景，业界逐步形成了下面这几种应用缓存的策略。
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Cache-Aside
Cache-Aside 意为旁路缓存模式，是应用最为广泛的一种缓存策略。下面的图示展示了它的读写流程，来看看它是如何保证最终一致性的。在读请求中，首先请求缓存，若缓存命中（cache hit），则直接返回缓存中的数据；若缓存未命中（cache miss），则查询数据库并将查询结果更新至缓存，然后返回查询出的数据（demand-filled look-aside ）。在写请求中，先更新数据库，再删除缓存（write-invalidate）。
1、为什么删除缓存，而不是更新缓存？
在 Cache-Aside 中，对于读请求的处理比较容易理解，但在写请求中，可能会有读者提出疑问，为什么要删除缓存，而不是更新缓存？站在符合直觉的角度来看，更新缓存是一个容易被理解的方案，但站在性能和安全的角度，更新缓存则可能会导致一些不好的后果。
首先是性能 ，当该缓存对应的结果需要消耗大量的计算过程才能得到时，比如需要访问多张数据库表并联合计算，那么在写操作中更新缓存的动作将会是一笔不小的开销。同时，当写操作较多时，可能也会存在刚更新的缓存还没有被读取到，又再次被更新的情况（这常被称为缓存扰动），显然，这样的更新是白白消耗机器性能的，会导致缓存利用率不高。
而等到读请求未命中缓存时再去更新，也符合懒加载的思路，需要时再进行计算。删除缓存的操作不仅是幂等的，可以在发生异常时重试，而且写-删除和读-更新在语义上更加对称。
其次是安全 ，在并发场景下，在写请求中更新缓存可能会引发数据的不一致问题。参考下面的图示，若存在两个来自不同线程的写请求，首先来自线程 1 的写请求更新了数据库（step 1），接着来自线程 2 的写请求再次更新了数据库（step 3），但由于网络延迟等原因，线程 1 可能会晚于线程 2 更新缓存（step 4 晚于 step 3），那么这样便会导致最终写入数据库的结果是来自线程 2 的新值，写入缓存的结果是来自线程 1 的旧值，即缓存落后于数据库，此时再有读请求命中缓存（step 5），读取到的便是旧值。
2、为什么先更新数据库，而不是先删除缓存？
另外，有读者也会对更新数据库和删除缓存的时序产生疑问，那么为什么不先删除缓存，再更新数据库呢？在单线程下，这种方案看似具有一定合理性，这种合理性体现在删除缓存成功。
但更新数据库失败的场景下，尽管缓存被删除了，下次读操作时，仍能将正确的数据写回缓存，相对于 Cache-Aside 中更新数据库成功，删除缓存失败的场景来说，先删除缓存的方案似乎更合理一些。那么，先删除缓存有什么问题呢？
问题仍然出现在并发场景下，首先来自线程 1 的写请求删除了缓存（step 1），接着来自线程 2 的读请求由于缓存的删除导致缓存未命中，根据 Cache-Aside 模式，线程 2 继而查询数据库（step 2），但由于写请求通常慢于读请求，线程 1 更新数据库的操作可能会晚于线程 2 查询数据库后更新缓存的操作（step 4 晚于 step 3），那么这样便会导致最终写入缓存的结果是来自线程 2 中查询到的旧值，而写入数据库的结果是来自线程 1 的新值，即缓存落后于数据库，此时再有读请求命中缓存（ step 5 ），读取到的便是旧值。
另外，先删除缓存，由于缓存中数据缺失，加剧数据库的请求压力，可能会增大缓存穿透出现的概率。
3、如果选择先删除缓存，再更新数据库，那如何解决一致性问题呢？
为了避免“先删除缓存，再更新数据库”这一方案在读写并发时可能带来的缓存脏数据，业界又提出了延时双删的策略，即在更新数据库之后，延迟一段时间再次删除缓存，为了保证第二次删除缓存的时间点在读请求更新缓存之后，这个延迟时间的经验值通常应稍大于业务中读请求的耗时。
延迟的实现可以在代码中 sleep 或采用延迟队列。显而易见的是，无论这个值如何预估，都很难和读请求的完成时间点准确衔接，这也是延时双删被诟病的主要原因。
4、那么 Cache-Aside 存在数据不一致的可能吗？
在 Cache-Aside 中，也存在数据不一致的可能性。在下面的读写并发场景下，首先来自线程 1 的读请求在未命中缓存的情况下查询数据库（step 1），接着来自线程 2 的写请求更新数据库（step 2），但由于一些极端原因，线程 1 中读请求的更新缓存操作晚于线程 2 中写请求的删除缓存的操作（step 4 晚于 step 3），那么这样便会导致最终写入缓存中的是来自线程 1 的旧值，而写入数据库中的是来自线程 2 的新值，即缓存落后于数据库，此时再有读请求命中缓存（step 5），读取到的便是旧值。
这种场景的出现，不仅需要缓存失效且读写并发执行，而且还需要读请求查询数据库的执行早于写请求更新数据库，同时读请求的执行完成晚于写请求。足以见得，这种 不一致场景产生的条件非常严格，在实际的生产中出现的可能性较小 。
除此之外，在并发环境下，Cache-Aside 中也存在读请求命中缓存的时间点在写请求更新数据库之后，删除缓存之前，这样也会导致读请求查询到的缓存落后于数据库的情况。
虽然在下一次读请求中，缓存会被更新，但如果业务层面对这种情况的容忍度较低，那么可以采用加锁在写请求中保证“更新数据库&删除缓存”的串行执行为原子性操作（同理也可对读请求中缓存的更新加锁）。 加锁势必会导致吞吐量的下降，故采取加锁的方案应该对性能的损耗有所预期。
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补偿机制
我们在上面提到了，在 Cache-Aside 中可能存在更新数据库成功，但删除缓存失败的场景，如果发生这种情况，那么便会导致缓存中的数据落后于数据库，产生数据的不一致的问题。
其实，不仅 Cache-Aside 存在这样的问题，在延时双删等策略中也存在这样的问题。针对可能出现的删除失败问题，目前业界主要有以下几种补偿机制。
1、删除重试机制
由于同步重试删除在性能上会影响吞吐量，所以常通过引入消息队列，将删除失败的缓存对应的 key 放入消息队列中，在对应的消费者中获取删除失败的 key ，异步重试删除。这种方法在实现上相对简单，但由于删除失败后的逻辑需要基于业务代码的 trigger 来触发 ，对业务代码具有一定入侵性。
鉴于上述方案对业务代码具有一定入侵性，所以需要一种更加优雅的解决方案，让缓存删除失败的补偿机制运行在背后，尽量少的耦合于业务代码。一个简单的思路是通过后台任务使用更新时间戳或者版本作为对比获取数据库的增量数据更新至缓存中，这种方式在小规模数据的场景可以起到一定作用，但其扩展性、稳定性都有所欠缺。
一个相对成熟的方案是基于 MySQL 数据库增量日志进行解析和消费，这里较为流行的是阿里巴巴开源的作为 MySQL binlog 增量获取和解析的组件 canal（类似的开源组件还有 Maxwell、Databus 等）。
canal sever 模拟 MySQL slave 的交互协议，伪装为 MySQL slave，向 MySQL master 发送 mp 协议，MySQL master 收到 mp 请求，开始推送 binary log 给 slave （即 canal sever ），canal sever 解析 binary log 对象（原始为 byte 流），可由 canal client 拉取进行消费，同时 canal server 也默认支持将变更记录投递到 MQ 系统中，主动推送给其他系统进行消费。
在 ack 机制的加持下，不管是推送还是拉取，都可以有效的保证数据按照预期被消费。当前版本的 canal 支持的 MQ 有 Kafka 或者 RocketMQ。另外， canal 依赖 ZooKeeper 作为分布式协调组件来实现 HA ，canal 的 HA 分为两个部分：
那么，针对缓存的删除操作便可以在 canal client 或 consumer 中编写相关业务代码来完成。这样，结合数据库日志增量解析消费的方案以及 Cache-Aside 模型，在读请求中未命中缓存时更新缓存（通常这里会涉及到复杂的业务逻辑），在写请求更新数据库后删除缓存，并基于日志增量解析来补偿数据库更新时可能的缓存删除失败问题，在绝大多数场景下，可以有效的保证缓存的最终一致性。
另外需要注意的是，还应该隔离事务与缓存，确保数据库入库后再进行缓存的删除操作。 比如考虑到数据库的主从架构，主从同步及读从写主的场景下，可能会造成读取到从库的旧数据后便更新了缓存，导致缓存落后于数据库的问题，这就要求对缓存的删除应该确保在数据库操作完成之后。所以，基于 binlog 增量日志进行数据同步的方案，可以通过选择解析从节点的 binlog，来避免主从同步下删除缓存过早的问题。
3、数据传输服务 DTS
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Read-Through
Read-Through 意为读穿透模式，它的流程和 Cache-Aside 类似，不同点在于 Read-Through 中多了一个访问控制层，读请求只和该访问控制层进行交互，而背后缓存命中与否的逻辑则由访问控制层与数据源进行交互，业务层的实现会更加简洁，并且对于缓存层及持久化层交互的封装程度更高，更易于移植。
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Write-Through
Write-Through 意为直写模式，对于 Write-Through 直写模式来说，它也增加了访问控制层来提供更高程度的封装。不同于 Cache-Aside 的是，Write-Through 直写模式在写请求更新数据库之后，并不会删除缓存，而是更新缓存。
这种方式的 优势在于读请求过程简单 ，不需要查询数据库更新缓存等操作。但其劣势也非常明显，除了上面我们提到的更新数据库再更新缓存的弊端之外，这种方案还会造成更新效率低，并且两个写操作任何一次写失败都会造成数据不一致。
如果要使用这种方案， 最好可以将这两个操作作为事务处理，可以同时失败或者同时成功，支持回滚，并且防止并发环境下的不一致 。另外，为了防止缓存扰动的频发，也可以给缓存增加 TTL 来缓解。
站在可行性的角度，不管是 Write-Through 模式还是 Cache-Aside 模式，理想状况下都可以通过分布式事务保证缓存层数据与持久化层数据的一致性，但在实际项目中，大多都对一致性的要求存在一些宽容度，所以在方案上往往有所折衷。
Write-Through 直写模式适合写操作较多，并且对一致性要求较高的场景，在应用 Write-Through 模式时，也需要通过一定的补偿机制来解决它的问题。首先，在并发环境下，我们前面提到了先更新数据库，再更新缓存会导致缓存和数据库的不一致，那么先更新缓存，再更新数据库呢？
这样的操作时序仍然会导致下面这样线程 1 先更新缓存，最后更新数据库的情况，即由于线程 1 和 线程 2 的执行不确定性导致数据库和缓存的不一致。这种由于线程竞争导致的缓存不一致，可以通过分布式锁解决，保证对缓存和数据库的操作仅能由同一个线程完成。对于没有拿到锁的线程，一是通过锁的 timeout 时间进行控制，二是将请求暂存在消息队列中顺序消费。
在下面这种并发执行场景下，来自线程 1 的写请求更新了数据库，接着来自线程 2 的读请求命中缓存，接着线程 1 才更新缓存，这样便会导致线程 2 读取到的缓存落后于数据库。同理，先更新缓存后更新数据库在写请求和读请求并发时，也会出现类似的问题。面对这种场景，我们也可以加锁解决。
另在，在 Write-Through 模式下，不管是先更新缓存还是先更新数据库，都存在更新缓存或者更新数据库失败的情况，上面提到的重试机制和补偿机制在这里也是奏效的。
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Write-Behind
Write behind 意为异步回写模式，它也具有类似 Read-Through/Write-Through 的访问控制层，不同的是，Write behind 在处理写请求时，只更新缓存而不更新数据库，对于数据库的更新，则是通过批量异步更新的方式进行的，批量写入的时间点可以选在数据库负载较低的时间进行。
在 Write-Behind 模式下，写请求延迟较低，减轻了数据库的压力，具有较好的吞吐性。但数据库和缓存的一致性较弱，比如当更新的数据还未被写入数据库时，直接从数据库中查询数据是落后于缓存的。同时，缓存的负载较大，如果缓存宕机会导致数据丢失，所以需要做好缓存的高可用。显然，Write behind 模式下适合大量写操作的场景，常用于电商秒杀场景中库存的扣减。
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Write-Around
如果一些非核心业务，对一致性的要求较弱，可以选择在 cache aside 读模式下增加一个缓存过期时间，在写请求中仅仅更新数据库，不做任何删除或更新缓存的操作，这样，缓存仅能通过过期时间失效。这种方案实现简单，但缓存中的数据和数据库数据一致性较差，往往会造成用户的体验较差，应慎重选择。
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总结
在解决缓存一致性的过程中，有多种途径可以保证缓存的最终一致性，应该根据场景来设计合适的方案，读多写少的场景下，可以选择采用“Cache-Aside 结合消费数据库日志做补偿”的方案，写多的场景下，可以选择采用“Write-Through 结合分布式锁”的方案 ，写多的极端场景下，可以选择采用“Write-Behind”的方案。