1.保证最终一致性的模式
查询模式；补偿模式，根据发起行驶分为 自动回复、通知运营、技术运营 形式；一步确保模式；定期校对模式，其中一个关键就是分布式系统需要有一个自始至终唯一的ID，生成ID有两种方法，为 持久型和时间型；
2.可靠消息模式-- 分为 消息的可靠发送和消息处理的幂等性。
保证操作的幂等性的常用方法：使用数据库表的唯一键进行滤重，拒绝重复的请求；使用分布式表对请求进行滤重；使用状态流转的方向性来滤重，通常使用数据库的行级锁来实现；根据业务的特点，操作本身就是幂等的，例如，删除一个资源、增加一个资源、获得一个资源等。
3.缓存一致性模式
互联网经典做法：如果性能要求不是很高，则尽量使用分布式缓存，而不要使用本地换成。
写缓存是数据一定要完整，如果缓存数据的一部分有效，另一部分无效，则宁可在需要时回 源数据库，也不要把部分数据放入缓存中。
使用缓存牺牲了一致性，未来提高性能，数据库与缓存只需要保持弱一致性，而不需要保持强一致性，否则违背了使用缓存的初衷。
读顺序是先读缓存，后读数据库；写顺序要先写数据库，后写缓存。
4.微服务的交互模式--同步调用和接口异步调用、消息队列异步处理。
同步调用适用于大规模、高并发的短小操作，而不适用于后端负载较高的场景，eg，几乎所有JDBC的实现完全适用BIO同步阻塞模式。原则：从业务功能看，尽量使用异步来替换同步；在技术和架构的角度看，能使用同步解决的，不要引入异步。
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