分布式事务，缓存和数据库的一致性保持时怎么做的？

这是一个比较复杂的问题，但是我会尽可能简单地回答。在分布式系统中，当涉及到缓存和数据库的一致性保持时，我们通常会采用两阶段提交协议（2PC）：

1. 在第一阶段，协调者（通常是事务管理器）会向参与者（包括缓存和数据库）询问他们是否可以提交事务。

2. 在第二阶段，如果所有参与者都同意提交事务，协调者会让参与者执行事务，并将事务持久化。

这种方法可以保证在涉及多个参与者的情况下保持数据一致性。但是，2PC 也有它的限制，例如它可能会导致锁定，以及可能会导致高网络延迟。

此外，分布式缓存通常会提供自己的数据一致性保持机制，例如 memcached 中的 CAS（Compare And Swap）协议。这些机制可以帮助我们更加高效地保持数据一致性。

相关问题

怎么保证缓存和数据库数据的一致性？

保证缓存与数据库双写时的数据一致性，可以采取以下措施：

1. 使用缓存更新数据库时，需要保证缓存和数据库的操作是原子性的，即要么同时成功，要么同时失败。

2. 在更新缓存和数据库时，可以采用分布式事务的方式，保证两者的操作是一个整体，要么都成功，要么都失败。

3. 在更新缓存和数据库时，可以采用消息队列的方式，将更新操作放入消息队列中，由消费者依次处理，保证缓存和数据库的数据一致性。

4. 在更新缓存和数据库时，可以采用定时任务的方式，定时将缓存中的数据同步到数据库中，保证数据的一致性。

总之，保证缓存和数据库的数据一致性需要采用合适的技术手段和策略，根据具体情况选择最适合的方案。

怎么解决缓存和数据库一致性问题 ？

关于缓存和数据库一致性问题，有多种解决方案。一种常用的方法是使用缓存中间件，比如 Memcached 或 Redis，来管理缓存和数据库之间的数据同步。可以使用一些技术手段来确保数据的一致性，例如在更新数据库时同时更新缓存中的数据，或者在缓存过期时刷新数据库中的数据。此外，还可以利用一些工具和技术，比如分布式事务和分布式锁来确保数据的一致性。需要根据具体情况做出选择。