分布式缓存一致性模型定义了数据更改如何在缓存节点之间传播，以及客户端何时观察到更新后的值。 在分布式系统中，缓存将数据副本存储在多台服务器上，以提高性能和可伸缩性。 然而，在处理并发读写操作时，保持这些副本之间的一致性需要预定义的规则。 这些规则确定客户端是否可能看到过时的数据、更新变得可见的速度，以及准确性、延迟和系统复杂性之间的权衡。
常见的模型包括强一致性、最终一致性和基于会话的一致性。 强一致性保证所有客户端立即看到最新的写入，通常通过在确认写入之前同步所有节点上的更新来实现。 例如，数据库支持的缓存可能使用两阶段提交协议来确保所有节点都同意更新。 最终一致性允许临时不匹配，但确保所有节点最终会收敛到相同的状态。 社交媒体通常使用此模型，其中延迟显示新帖子是可以接受的。 基于会话的一致性确保单个用户的操作（例如刷新网页）始终反映他们自己的最新更新，即使其他用户遇到延迟。 这在电子商务购物车中很常见，用户希望看到他们刚刚添加的商品，即使其他人没有立即看到这些更改。
模型的选择取决于应用程序的需求。 金融系统通常需要强一致性来防止重复消费或不正确的余额，并接受原子更新的更高延迟。 流媒体平台或推荐引擎可能优先考虑低延迟和最终一致性，容忍短暂的不一致。 开发人员必须平衡数据新鲜度、系统响应性和实现复杂性等因素。 像 Redis 这样的工具提供可调的一致性设置，而像 Memcached 这样的工具则侧重于具有最终一致性的简单性。 了解这些权衡有助于为实时分析、用户会话或库存管理等场景选择正确的方法。