在当今的互联网时代，高并发场景下的缓存策略至关重要，而其中缓存更新模式更是面试中经常被问到的关键知识点。

高并发环境意味着系统在同一时刻要处理大量的请求，如果每次请求都直接访问数据库获取数据，不仅会给数据库带来巨大的压力，还可能导致系统响应延迟，影响用户体验。缓存的引入就是为了缓解这一问题，它将经常访问的数据存储在内存中，以便快速获取。

常见的缓存更新模式有几种。首先是“先更新数据库，再更新缓存”。这种模式看似直观，但存在并发问题。当多个线程同时进行更新操作时，可能会导致缓存中的数据不一致。

其次是“先删除缓存，再更新数据库”。这种方式可以避免上述不一致的情况，但在高并发场景下，如果有大量读请求在更新期间访问缓存，可能会读取到旧数据。

“先更新数据库，再删除缓存”是一种较为推荐的模式。更新数据库成功后，再删除缓存，即使在删除缓存前有读请求获取到旧数据，也能在后续的请求中重新从数据库加载最新数据更新缓存。

然而，无论选择哪种缓存更新模式，都需要结合具体的业务场景和系统架构来综合考虑。例如，对于数据一致性要求极高的场景，可能需要采用更加复杂的分布式锁机制来保证更新的准确性。

在实际应用中，还需要关注缓存的过期策略、缓存的淘汰算法等方面。合理设置缓存的过期时间可以避免缓存数据长时间不更新导致的错误，而选择合适的淘汰算法可以有效地管理缓存空间，提高缓存的利用率。

深入理解和掌握高并发缓存策略中的缓存更新模式，对于提升系统的性能和稳定性，以及在面试中展现出优秀的技术能力都具有重要意义。只有在不断的实践和探索中，才能找到最适合自己业务场景的缓存解决方案。