思路转载自Hollis的知识星球，有兴趣的可以搜一下，很不错。

业务介绍：

1.痛点：解决的问题，用户痛点

2.正确性

3.可用性

4.大规模：量级

思考问题：

宏观，不局限于业务

这种问题直接回答高并发分布式场景的数据一致性问题。(参考：链接：[高级]关于分布式一致性的探究)

然后面试官问：如何解决的呢。

答：在并发方面考虑了乐观锁和分布式锁。在一致性方面不同场景使用了不同策略。

问：介绍下乐观锁答：乐观锁巴拉巴拉(参考：链接：[初级]深入理解乐观锁与悲观锁)

问：分布式锁如何实现答：基于数据库，基于缓存，基于zk三种。然后再把三种方案的优缺点说清楚。(参考：链接：分布式锁的多种实现方式~)

问：关于缓存和ZK了解多少答：常用缓存，redis，memcached等。当然还可以说memcached容易被总来做DDOS攻击(参考：链接：GitHub遭受的DDoS攻击到底是个什么鬼？)。ZK就简单介绍下原理，常用场景等。(参考：链接：[高级]Zookeeper介绍(四)——Zookeeper中的基本概念)

问：数据一致性怎么保证答：先扯一段CAP和BASE(参考：链接：分布式的CAP理论 和 )，再说说2PC，3PC(参考：链接：深入理解分布式系统的2PC和3PC)以及有啥缺点，过度目前常用的策略。比如最大努力通知，可靠消息最终一致性。TCC分布式事务等(文章规划中，还没写)。在说下业务场景都有哪几个。

最终是如何选择的。最后再说一句：当然，数据一致性的最后一道防线还是人工介入。要做好数据对账，实时数据检验以及报警。保证可以及时发现线上问题。。

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