作者：芬达“芬达的数据库学习笔记” 公众号作者，国内最沉闷 mysql ocp 考试探讨群群主，群号：120242978 。本文起源：原创投稿*爱可生开源社区出品，原创内容…

 在高并发的业务场景下，数据库大多数状况都是用户并发拜访最单薄的环节。所以，就须要应用redis做一个缓冲操作，让申请先拜访到redis，而不是间接拜访Mysql等数据库。这样能够大大缓解数据库的压力。具体业务流程如下：

前面我的博客介绍了有关分布式锁，分布式事务相关的问题以及解决方案，但是还是不能解决并发下单，扣减的问题，并发的时候由于数据库的隔离级别/乐观锁/悲观锁…总是会出现一些问题。最近集成了一套方案解决此类型问题，并可以适用于一般情况的秒杀方案。欢迎拍砖…

对数据库的热数据进行缓存是一种常见方案，但是如何保证缓存的数据和数据库的数据一致性呢？本文将进行详细的探讨。常见的设计有如下三种：

这些问题离我们并不遥远,数据分散在多处会导致数据不一致，必须尽可能地解决此问题，才能保证良好的用户体验，最终的期望是任何人、任何时间、任何地点、任何接入方式、任何服务，数据都是一致的

本身是一致强一致性算法，所以很适合用作数据库的分布式事务。其实数据库的经常用到的TCC本身就是一种2PC。

总结：目前几乎所有语言都已经有支持Raft算法的库包，具体可参考：raftconsensus.github.io