分布式缓存与缓存一致性的解决方案

# 第一章：分布式缓存的基本概念

## 1.1 什么是分布式缓存

分布式缓存是指将缓存数据存储在多台服务器上，通过分布式存储和分布式算法来提高数据访问的并发能力和处理容量。与单机缓存相比，分布式缓存能够有效地提升系统性能和扩展性。

## 1.2 分布式缓存的工作原理

分布式缓存的工作原理通常包括数据分片、数据复制、一致性哈希算法、数据路由等内容。通过这些机制，分布式缓存可以实现数据的快速访问和高效存储。

## 1.3 分布式缓存的应用场景

### 2. 第二章：常见的缓存一致性问题

### 第三章：分布式锁与缓存一致性

#### 3.1 分布式锁的概念与实现方式
在分布式系统中，为了保证数据的一致性和避免并发访问引发的问题，通常会使用分布式锁。分布式锁是一种在多台服务器上保持同步的机制，确保在同一时间只有一个节点能够访问共享资源。

常见的分布式锁实现方式包括基于数据库、基于缓存、基于ZooKeeper等。其中，基于缓存的分布式锁是一种比较常见的实现方式，通过在缓存中设置特定的标识来实现锁。

以下是Java实现基于Redis的分布式锁的示例代码：

public class RedisDistributedLock {
    private static String lockKey = "product_001";
    private static String clientId = UUID.randomUUID().toString();
    private static int expireTime = 5000; // 锁的过期时间，单位毫秒

    public boolean tryGetDistributedLock(Jedis jedis) {
        String result = jedis.set(lockKey, clientId, "NX", "PX", expireTime);
        return "OK".equals(result);
    }

    public void releaseDistributedLock(Jedis jedis) {
        String luaScript = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
        jedis.eval(luaScript, 1, lockKey, clientId);
    }
}

// 使用示例
Jedis jedis = new Jedis("localhost");
RedisDistributedLock lock = new RedisDistributedLock();
if (lock.tryGetDistributedLock(jedis)) {
    try {
        // 获取锁成功，执行业务逻辑