面试题：Go并发编程中互斥机制在分布式缓存一致性中的应用

利用互斥机制保证数据一致性原理
- Mutex（互斥锁）：当需要对缓存数据进行写操作时，通过获取Mutex锁来确保同一时间只有一个客户端能进行写操作，避免数据冲突。
- RWMutex（读写互斥锁）：对于读操作，允许多个客户端同时进行，因为读操作本身不会改变数据状态，不会导致数据不一致。但当有写操作时，需要获取写锁，此时会阻止其他读操作和写操作，保证写操作的原子性。结合分布式系统特性，虽然每个节点可能有自己的缓存副本，但通过锁机制可以在局部节点上保证数据一致性，再通过合适的同步机制（如分布式共识算法等）来保证整个分布式系统的缓存数据一致性。
关键代码示例

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

// Cache 代表缓存
type Cache struct {
    data map[string]interface{}
    mu   sync.RWMutex
}

// Set 设置缓存数据
func (c *Cache) Set(key string, value interface{}) {
    c.mu.Lock()
    defer c.mu.Unlock()
    if c.data == nil {
        c.data = make(map[string]interface{})
    }
    c.data[key] = value
}

// Get 获取缓存数据
func (c *Cache) Get(key string) (interface{}, bool) {
    c.mu.RLock()
    defer c.mu.RUnlock()
    if c.data == nil {
        return nil, false
    }
    value, exists := c.data[key]
    return value, exists
}

在上述代码中：

Cache 结构体包含一个 map 用于存储缓存数据，以及一个 sync.RWMutex 用于控制读写操作。
Set 方法在写入数据时获取写锁（mu.Lock()），确保同一时间只有一个客户端能进行写操作。
Get 方法在读取数据时获取读锁（mu.RLock()），允许多个客户端同时读。

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面试题：Go并发编程中互斥机制在分布式缓存一致性中的应用

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