Caching NoSQL和x2B的数据一致性；非常并发环境中的分布式缓存

在幻灯片上，您可以看到非常粗略的预订系统架构。这是一个非常并发的环境，许多用户可以同时尝试预订同一个酒店/房间

底部是NoSQL数据库，为了快速响应/请求，有分布式缓存和请求数据的应用程序

本幻灯片的想法是，当您使用NoSQL+分布式缓存时，您将遇到同步问题，这意味着数据一致性问题。您需要将分布式缓存与NoSQL db同步

问题：除IMDG外，针对此类情况已有哪些解决方案/技术？这既可以是框架，也可以是最佳做法。是否有任何特定的分布式缓存可以解决此问题

问题2[更新]：我们写入NoSQL数据库而不是缓存的原因是什么？是事务、节点故障可能性还是其他原因

p.S.这不是我的幻灯片，作者声称这是IMDG的一个很好的用例

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您真的需要分布式缓存吗？NoSQL解决方案本质上性能非常好，接近独立缓存（如memcached）的性能

我可以从Cassandra中获得大约10毫秒的访问时间，这并不比大多数缓存慢多少

我敢打赌，当您投入缓存验证开销和丢失缓存命中的网络开销时，您最好直接访问数据库

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您仍然可以将缓存用于不太短暂的内容，如房间类型、价格等。

谢谢您的回复！请你解释一下你最后的陈述好吗？为什么我应该对房间、价格等使用缓存，而不是酒店？另外，请你试着回答第二个问题（我刚刚添加了它），我是说那些变化非常快的东西（比如房间可用性）可能不应该被缓存。我会将房间定义与房间可用性分开。因此，可能需要为每个房间存储一个文档，并为每天存储单独的文档，其中包含可用房间的列表（可用性文档）。房间文档可以缓存，因为房间的统计信息、照片等不会更改。要为每个查询检索的可用性文档。缓存是缓存，而不是数据存储。缓存不需要持久性（在崩溃等情况下生存）之类的东西。它甚至不需要暂时的耐久性。它们通常是固定大小的，不能存储超过该大小的数据。现在，您可以（许多人也可以）将数据存储用作缓存，但缓存是对操作的描述，而不是技术。但通常，缓存技术不会实现持久或一致的读/写。他们牺牲这一点是为了速度，这是他们的目的。