就问题一的部分 从文章中的描述看起来是需要 strong data consistency 面对这种状况有种可行的做法是采用 distributed lock (可参考 https://redis.io/topics/distlock) 但负面效益是会降低 throughput 流程大概是 1. user1 抢 write lock (放把 key 在 cache 内做 distributed write lock，表明该值正在异动) 2. user1 清除 cache & 更新 db 3. user2 发现 write lock 存在，用 watch 或 polling 方式 等待该 lock 消失 (设定 timeout)，若消失就 r/w cache & db 4. user1 步骤 2 成功: db, cache 更新後，撤销 write lock 失败: 撤销 write lock 或 retry 由於无法假定步骤 4 一定会成功，因此要看错误状况来决定处理方式 目前想到两种可能作法 1. 撤销 write lock，让 user2 拿到旧资料。user1 返回错误看 application 怎麽处理。这种状况以抢票例子来说，就是 user2 买到票而 user1 哭哭 2. 持续 retry 但设定 timeout，至少其他使用者不必持续等待 3. 若非 db 或 schema 异常，retry 直到成功为止。 但通常这种做法蛮糟糕的，会让多数使用者一直等待导致不耐 这边要看 business 选哪种做法对公司影响较小，没有绝对优劣 但通常在微服务架构(分散式系统)通常会采用 2 以上是个人经验，相信版上有其他更资深的大大有更好的观点可以讨论 ※ 引述《sean72 (.)》之铭言： : 问题一 : 如果使用memcache : 写db的时候 : 1. 先invalidate cache 再写db : 2. 先写db 再invaludate cache : 3. update cache 然後 update db : 4. update db 然後 update cache : 我以为这个动作有标准做法，但是问了在亚马和snapchat的朋友 : 也看了几个tech talk 竟然答案不同，请问大家怎麽分析? : 我上了一个网路课程的课，他说2是最佳解 : case3 & 4 如果某一个update fail都会造成cache里面脏数据的情况 : case1: : user1 invalidate cache, while updating db(未完成) : user2 此时读资料，cache miss，去读资料库，得到旧数据， : 并用旧数据update cache : user1 完成db更新 : 此时cache存着旧数据，db新数据，cache脏数据 : case2: : user1 update db (未完成) : user2 此时读资料，在cache读了旧资料，离开 : user1 finish db and update cache : 以後的user都可以读到最新数据，只有user2读了旧数据，但仅只一次，无伤大雅 : 问题二 : 还有一个问题，关於db consistency : 如果用relational db, such as MySQL , Master Slave : write to master, : read from slave : 写到master之後(假设user update一个url link)，并且invalid cache : 这时候replication还没完成，假设有5秒的延迟 : 这个时候如果来了一个read，cache miss : 按照逻辑，这时候应该slave read , 但这时候slave data是旧的 : 那我的client要怎麽处理? : reddit founder 他说当初他们碰到这情况 : 很多slave里面的link都是404 very bad user experience : 所以他写db的时候，同时写到cache : https://youtu.be/cDL7ny_hvio?t=50s : 但如果同时写DB & cache 如果其中一个操作失败了，那就造成脏数据了，不是吗? : 又如果 : 我采用问题一的方式 先写db 然後invalidate cache, : write to master db , 5 sec replication time : 这时候一个read进来, cache miss, read from slave取得旧数据 : 顺便update cache : 五秒後slave完成replica，但这时候也造成了数据不一致。 : replication latency的问题该怎麽解决呢? : 感谢 --

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