分布式系统：图解缓存与数据库一致性问题
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内容提要
缓存设计是应用系统设计中重要的一环，可以通过空间换取时间来提高性能。一致性分类包括强一致性、弱一致性和最终一致性。缓存更新机制包括被动更新和主动更新。缓存更新策略包括Cache-Aside、Read/Write Through、Write Behind。
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Q&A
什么是缓存设计，它的目的是什么？
缓存设计是应用系统设计中的重要部分，目的是通过空间换取时间，提高数据访问性能。
一致性分类有哪些，分别有什么特点？
一致性分类包括强一致性、弱一致性和最终一致性。强一致性要求读写一致，弱一致性不承诺立即一致，最终一致性保证在一定时间内达到一致。
什么是Write Behind模式，它的优缺点是什么？
Write Behind模式只更新缓存，异步批量更新数据库，优点是提高性能，缺点是可能导致数据丢失和一致性问题。
如何实现缓存的主动更新和被动更新？
主动更新是调用方同时更新缓存与数据库，被动更新是在缓存过期后淘汰并重新加载数据。
Cache-Aside模式的工作流程是什么？
Cache-Aside模式先更新数据库，再删除缓存，可能导致不一致的情况，尤其在高并发时。
在高并发场景下，如何处理缓存与数据库的一致性问题？
在高并发场景下，需谨慎使用涉及删除缓存的方案，可能导致服务崩溃，建议使用分布式事务等强一致性协议。
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