系统设计实战：常用架构与模式详解

Cache-aside下数据变更推荐使用删除缓存的策略，为降低数据不一致通常会配合延迟双删策略。但大厂却很少使用这种方式。背后原因是什么呢？延迟双删策略有致命缺陷么？大厂采用什么策略。

引入本地缓存除了性能提升之外还有其他原因吗？面对引入本地缓存所带来的数据一致性问题，一定要用复杂的组件和理论来解决吗？如何简单高效、低成本的实现分布式场景下本地缓存的数据一致性？

面对分布式系统设计，是否有简单易上手的架构模式？我们常听说的主从架构究竟代表着什么？不同系统主从架构之间是否有着显著的区别？为什么主从架构如此常见？采用主从架构会为系统带来哪些好处？本文试图给出答案。

如何为Cache-Aside模式提供更强的数据一致保障？提供更强的一致性保障需要更复杂的实现吗？在更强的一致性保障下，更新数据库后是选择删除缓存还是更新缓存？本文希望解答上述问题之余提供提供设计参考。

采用Cache-Aside模式，采取更新数据库后删除缓存是正确的吗？更新数据库后更新缓存的方式，真的容易造成数据不一致吗？在系统设计与实际场景下，两种实现方式究竟要如何选择？本文尝试一一解答上述疑问。