4. 读写一致性：读己之写一致性、单调读一致性、单调写一致性

在分布式缓存与数据库的混合架构中，读写一致性定义了客户端在多次读写操作中观察数据状态的行为约束。不同于强一致性要求全局线性化，读写一致性关注的是单个客户端视角下的数据可见性与顺序性。本章聚焦三种最核心的读写一致性模型：读己之写一致性、单调读一致性、单调写一致性。

4.1 三种一致性模型的定义与对比

4.2 读己之写一致性（Read-Your-Writes Consistency）

读己之写一致性保证：客户端在写入数据后，后续的读操作一定能读取到该写入的值（或更新的值）。在缓存+DB架构中，写入通常先更新DB，再失效或更新缓存。如果读请求落到尚未收到失效消息的缓存副本上，就可能读到旧值。

4.3 单调读一致性（Monotonic Read Consistency）

单调读一致性保证：客户端多次读取同一数据项时，不会出现“时间倒流”——即不会先读到新值，再读到旧值。这在缓存节点间异步同步、或客户端连接在不同副本间切换时尤其容易违反。

4.4 单调写一致性（Monotonic Write Consistency）

单调写一致性保证：同一客户端的写操作按照提交顺序被系统接受并生效。在分布式缓存+DB架构中，如果写操作被路由到不同的后端节点，或者缓存失效与DB更新之间存在竞态，就可能出现写顺序错乱。

4.5 三种一致性的测试设计

4.6 测试代码示例：单调读一致性验证

// 单调读一致性测试：模拟客户端在不同缓存节点间切换
@Test
public void testMonotonicReadConsistency() {
    // 初始化：缓存节点1有v2，节点2有v1（模拟同步延迟）
    cacheNode1.put("key", "v2");
    cacheNode2.put("key", "v1");
    
    String clientId = "client-001";
    String lastReadValue = null;
    
    // 第一次读：路由到节点1
    String value1 = readWithRouting(clientId, "key", "node1");
    assertNotNull(value1);
    lastReadValue = value1;  // v2
    
    // 模拟连接切换：第二次读路由到节点2
    String value2 = readWithRouting(clientId, "key", "node2");
    
    // 单调读断言：第二次读不能比第一次读的值旧
    assertTrue(
        "违反单调读一致性：读到旧版本回退",
        compareVersions(value2, lastReadValue) >= 0
    );
    
    // 如果违反，说明系统未实现单调读保证
    // 预期行为：节点2应拒绝服务或返回最新版本
}

4.7 三种一致性的实现权衡