分布式基础理论

CAP理论 与 BASE理论-CSDN博客

分布式系统会的三座大山：NPC。

• N：Network Delay，网络延迟
• P：Process Pause，进程暂停（GC）
• C：Clock Drift，时钟漂移

在当前主流k8s服务部署的一个service通常存在多个pod。多个pod对数据进行读写操作经常会出现数据不一致性的问题。不一致的问题，主要是在数据库发生数据变更后，多个pod高并行读取数据写缓存，可能导致缓存里的数据是旧值

影响分布式缓存数据一致性大致有以下几类问题：

• 获取数据时候网络延迟N
• 各个pod内部gc的触发不一致C
• 数据库主从，读写分离的问题

多个pod对同一份数据并行操作，受到N,C的影响。导致对同一个key缓存的操作，缓存更新后还是旧版本数据，从而对我们业务造成影响。

为什么使用缓存

使用缓存我们一般为了提高我们的系统性能，减少数据库的压力。如果我们追求强一致性，强一致性方案往往会严重的影响性能，常见2pc，3pc方案。基于base理论，当数据库数据发生数据变更的时候，读取缓存。中间态的数据会返回给业务，所以我们在做分布式与数据库一致性的时候。往往是要减少中间软状态，让数据尽量尽快达到最终一致性状态。

缓存与数据库一致性方案