CAP

• 一致性: 数据要保持完整
• 可用性: 服务可用
• 分区容错性： 在部分网络出现故障的时候仍可以提供一致性和可用性的服务

BASE理论

BASE理论是为了对cap的一种权衡

• 基本可用： 不要求全部可用，只保证基本的功能可用
• 软状态： 允许存在中间状态
• 最终一致性： 可以接收数据短时间的不一致，只需要保证数据的最终一致

分布式锁

• 数据库 使用数据库 乐观锁/悲观锁控制 需要注意效率问题
• redis 自己实现比较复杂，可用线程的框架redission
• zookeeper

生成唯一主键ID

• 数据库自增ID
• UUID
• 雪花算法

分布式事务

• 2PC

引入事务协调者，第一阶段执行事务记录日志，第二阶段协调者发起commit或者rollback
可能存在的问题：

1. 所有的节点都会阻塞。
2. 如果第二阶段出现问题，数据可能会存在不一致的情况。
3. 协调者宕机的情况可能会导致阻塞。

• 3PC

在2PC的基础上添加了超时时间，并且将第一阶段分为了两个部分，询问和执行
可能存在的问题：

1. 第三阶段出现问题时还是会导致数据不一致

• TCC

TCC和2PC类似，try阶段预留锁定资源，confirm/cancel阶段提交或者回滚事务。

优点：

1. 具体业务实现锁定的资源，锁定力度小，但是同时也使得实现比较复杂。
2. 第二阶段失败会重试，实现最终一致性。

可能存在的问题：

1. 加入了重试的机制，需要保证接口的幂等性。
2. 空回滚，第一阶段还没有执行的时候就调用了第二阶段的cancel，需要记录第一阶段的状态。
3. 先执行了第二阶段，后执行第一阶段导致锁住了资源无法释放，需要记录整个事务的状态。

缓存一致性

延时双删： 先删除缓存，再更新数据库，再过一段时间再删除缓存。

赏

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