七爪源码：缓存和索引之间的一致性，第 2 部分

上各不大致相同的。每个立即数据流确保立即顺序的形式略有各不大致相同，对于 Kafka，可以通过适用正确地的分组键来借助于。

然而，借助于预写成的精细适度非常加较低。如果您负担不起这样的精细适度，那么 Read Aside 是一个非常好的自由选择。

双重删除

我们已经讨论了两种主要同型式的多线程来进行，它们是

读一读 通读、通读、预写成

这两种同型式之间最究竟的相异是借助于的精细适度。在 Read Aside 的状况下，它很较难借助于，而且做对也很单纯。但是，Read Aside 可以在许多交互下轻松生转成各种相比较状况。

另一方面，通过借助于 DAL 可以不太可能会相比较状况，但是正确地借助于 DAL 非常加十分困难，并且能够广为的领域学问才能正确地借助于，这进一步使得 DAL 事实证明。

那么，DAL 是下降相比较个案数量的唯一方法吗？不，不是到底。

这就是双重删除来进行意图解决的原因。

存取梯度

从多线程中所存取图表 如果多线程图表不假定 而是从元图表中所存取 并写成返多线程

该处理过程与 Read Aside 实质上大致相同。

录入梯度

必先清扫多线程

然后将图表录入元图表

稍等片刻，然后最后清扫多线程

潜在原因

双重删除的目的是小得多程度地下降由于书本边角个案而在灾难中所花费的短时间。

整个不一致实质上取决于马上短时间，之和小得多马上短时间。

但如何马上也是一个棘手的也就是说原因。如果我们让IP开始处理它，那么角落个案2中所的死场面无论如何无法解决。如果其他人以异步形式执行它，那么其间的通信借贷和文书工作流控制将来得精细。

怎么降低

与 Read Aside 大致相同的相比较状况 2，但比方说，它可以通过较长短时间关闭来下降。

结论

在本文中所，我们参阅了许多降低理论上的方法。有时候，当理论上不是关键允许时，多线程过期就足以了，并且能够非常加低的借助于文书工作量。事实上，广为适用的 CDN 只是适用 Cache Expiry 的状况之一。

随着场面越来越关键，对理论上的允许越来越较低，那就回避适用 Read Aside 甚至 Double Delete 来借助于。这两种方法的正确地借助于足以前提大以外场面的理论上。

然而，随着理论上允许的随之下降，非常精细的借助于，如 Read Through 和 Write Through 甚至 Write Ahead 来得必要。虽然这可以降低理论上，但转成本也很较低。首必先，它能够足以的人力和领域学问来制订。此外，制订的短时间转成本和事后的维护转成本引人注意较低。此外，运营这样的基础设施还能够额外的费用。

为了进一步降低理论上，能够适用非常必先进的技术，比如互信算法，通过以外互信来前提多线程和元图表内容可的理论上。这也是TAO才是的概念，不过我不只好参阅这么精细的做法，毕竟我们不是Meta，仅仅我不是。

在一般的民间组织中所，对理论上的允许这不像 10 个或非常多的 9 那样严格，一般的民间组织无法配置如此精细和远超过的驱动程式。

因此，在本文中所，我自由选择了我们都可以借助于的实践，但即使它们是单纯的实践，如果它们制订正确地，也已经具足以较低的理论上。

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