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?思路转载自Hollis的知识星球，有兴趣的可以搜一下，很不错。
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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
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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）
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然后面试官问：如何解决的呢。
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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。
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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）
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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~）
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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）
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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。
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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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